नई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दृष्टिकोण आईवीएफ सफलता को बढ़ा सकता है

शोधकर्ताओं ने एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) दृष्टिकोण विकसित किया है जो सटीकता की एक बड़ी डिग्री के साथ पहचान कर सकता है कि क्या एक पांच दिवसीय, इन विट्रो निषेचित मानव भ्रूण में एक सफल गर्भावस्था के लिए प्रगति की उच्च क्षमता है।

प्रारंभिक चरण के भ्रूणों के समय-चूक की छवियों का विश्लेषण करने वाली तकनीक, इन विट्रो निषेचन (आईवीएफ) की सफलता दर में सुधार कर सकती है और कई गर्भधारण के जोखिम को कम कर सकती है।

अमेरिका में वेइल कॉर्नेल मेडिकल कॉलेज के शोधकर्ताओं ने कहा कि बांझपन का असर लगभग आठ प्रतिशत महिलाओं पर होता है।

जबकि आईवीएफ ने लाखों लोगों को जन्म देने में मदद की है, अमेरिका में औसत सफलता दर लगभग 45 प्रतिशत है।

एनपीजे डिजिटल मेडिसिन में प्रकाशित अध्ययन के लिए, शोधकर्ताओं ने खराब और अच्छी भ्रूण गुणवत्ता के बीच भेदभाव करने के लिए एआई एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए निषेचन के ठीक 110 घंटे बाद मानव भ्रूण की 12,000 तस्वीरों का इस्तेमाल किया।

प्रत्येक भ्रूण को पहले भ्रूणविज्ञानी द्वारा एक ग्रेड सौंपा गया था जो भ्रूण की उपस्थिति के विभिन्न पहलुओं पर विचार करता था।

तब शोधकर्ताओं ने एक सफल गर्भावस्था परिणाम पर जाने की संभावना के साथ भ्रूण के ग्रेड को सहसंबंधित करने के लिए एक सांख्यिकीय विश्लेषण किया।

अगर ५ cent प्रतिशत से अधिक और खराब गुणवत्ता ३५ प्रतिशत से कम होती है, तो भ्रूण को अच्छी गुणवत्ता माना जाता था।

प्रशिक्षण और सत्यापन के बाद, एल्गोरिथ्म, डब किया गया सारस, 97 प्रतिशत सटीकता के साथ छवियों के एक नए सेट की गुणवत्ता को वर्गीकृत करने में सक्षम था।

वीईएल कॉर्नेल मेडिकल कॉलेज के ज़ेव रोसेनवाक्स ने कहा, “आईवीएफ के क्षेत्र में नई तकनीक लाकर हम एक प्रक्रिया का मानकीकरण कर सकते हैं, जो व्यक्तिपरक मानव निर्णय पर बहुत निर्भर है।”

रोसेनवाक्स ने कहा, “यह अग्रणी काम हमें एक खिड़की देता है कि भविष्य में यह क्षेत्र कैसा दिख सकता है।”

एक स्वस्थ गर्भावस्था में विकसित होने की सबसे अच्छी संभावना के साथ भ्रूण का चयन वर्तमान में एक व्यक्तिपरक प्रक्रिया है।

समझौता भी अनुभवी भ्रूणविदों के बीच कम है कि कैसे ब्लास्टोसिस्ट चरण में इसकी उपस्थिति के आधार पर एक व्यक्तिगत भ्रूण की व्यवहार्यता का अनुमान लगाया जाए, जिसमें यह केवल 200-300 कोशिकाओं के होते हैं।

“, हम एक उद्देश्य विधि विकसित करना चाहते थे जिसका उपयोग आईवीएफ की सफलता दर को बढ़ाने के लिए चयन प्रक्रिया को मानकीकृत और अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है,” निकोल ज़ैनिनोविच ने कहा, वेइल कॉर्नेल मेडिसिन।

शोधकर्ताओं ने 50,000 से अधिक अनाम चित्रों की समीक्षा करते हुए छह महीने से अधिक का समय बिताया, जिसमें 10,148 मानव भ्रूण का प्रतिनिधित्व किया गया, जो सात वर्षों से अधिक समय की फोटोग्राफी द्वारा एकत्र किया गया था।

भ्रूणविज्ञानी द्वारा निर्धारित ग्रेड और गर्भावस्था के परिणाम के बारे में जानकारी के साथ, शोधकर्ता भ्रूण को अच्छे, निष्पक्ष या खराब गुणवत्ता के रूप में वर्गीकृत कर सकते हैं।

उन्होंने एल्गोरिथ्म को सिखाने के लिए 6,000 छवियों, अच्छी या खराब गुणवत्ता के दो सेटों का उपयोग किया, इसे प्रस्तुत नई छवियों को कैसे वर्गीकृत किया जाए।

“यह पहली बार है, हमारे ज्ञान के लिए, कि किसी ने भी मानव भ्रूण पर इतनी बड़ी संख्या में छवियों के साथ एक गहन शिक्षण एल्गोरिदम लागू किया है,” अध्ययन के प्रमुख लेखक पेगाह खोसारवी ने कहा।

Updated: April 6, 2019 — 8:13 am

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