De uitdagingen van kunstmatige intelligentie op het gebied van vruchtbaarheid

De vruchtbaarheidsindustrie heeft veel te danken aan wetenschap en technologie; zonder beide zouden mensen die geen kinderen konden krijgen nooit hun droom om ouder te worden hebben kunnen waarmaken. Het is de voortdurende vooruitgang van de wetenschap die ervoor zorgt dat de succespercentages jaar na jaar toenemen. We associëren concepten als kunstmatige intelligentie met futuristische robot-sciencefiction. Echter, De waarheid is dat kunstmatige intelligentie op grote schaal wordt gebruikt in de geneeskunde- en vruchtbaarheidsindustrie en de praktische toepassingen ervan zijn inderdaad absoluut cruciaal voor IVF.

Wat kan kunstmatige intelligentie doen in de vruchtbaarheid?

Algoritmen liggen ten grondslag aan sommige delen van de processen tijdens verschillende vruchtbaarheidsbehandelingen. Om er maar een paar te noemen: een van de meest opvallende bijdragen van AI op dit gebied is de ontwikkeling van voorspellende modellen om professionals en patiënten te helpen wanneer zij voor medische beslissingen staan. Bij het beoordelen van de mogelijke levensvatbaarheid van een embryo kunnen we alleen rekening houden met de ontwikkeling ervan. Met behulp van AI kunnen we echter andere variabelen introduceren (zoals de body mass index, leeftijd, ovariële reserve of spermakwaliteit van de patiënt) en deze vervolgens wereldwijd aanpakken.

AI is daar ook aan gewend analyseert niet-invasief embryo’s om hun genetische integriteit vast te stellen, wat zich ongetwijfeld vertaalt in betere resultaten bij IVF-behandelingen. Een van de terreinen waarop kunstmatige intelligentie ook veel te zeggen heeft, is uiteraard op het gebied van de donorselectieproces.

Kunstmatige intelligentie om donoren voor patiënten te kiezen

Vertrekkende van het voor de hand liggende uitgangspunt dat alle vruchtbaarheidspatiënten prioriteit geven aan het krijgen van een gezonde baby, is bij het kiezen van een donor ook vaak de wens aanwezig om een ​​baby te krijgen die op hun aanstaande ouders lijkt. Sommige wetten in landen waar artsen de donor moeten kiezen, versterken deze theorie omdat ze een minimum aan gelijkenis proberen te garanderen bij de selectie van donoren door hen te dwingen fenotypisch vergelijkbare donoren te kiezen. Maar het probleem van de gelijkenis is veel complexer dan het op het eerste gezicht lijkt.

Wordt alles geërfd?

De harmonie van hun gelaatstrekken, de vorm van hun mond, hoe mooi hun neus is of hoe groot hun ogen zijn, kunnen onze aandacht op iemand vestigen. Maar de genetica werpt koud water op onze verwachtingen dat onze kinderen ze noodzakelijkerwijs zullen erven, omdat niet alle eigenschappen met dezelfde waarschijnlijkheid van generatie op generatie worden doorgegeven.

Kunstmatige intelligentie is in staat te leren hoe eigenschappen worden overgeërfd. Het grootste struikelblok is dat er een zeer grote database met gezichten nodig is om de erfelijkheidsgraad te bestuderen, en zo’n brede database is niet altijd beschikbaar. Bovendien komt daar tegenwoordig het probleem van gegevensbescherming bij.

Generatie van synthetische vlakken

Om dit probleem op te lossen dat veel gebieden treft – niet alleen de vruchtbaarheid – is er veel vooruitgang geboekt op het gebied van beeldvorming. Sommige van de ontwikkelingen hebben de massamedia bereikt in de vorm van commerciële apps voor entertainment, zoals deze waarmee je het geslacht van een persoon op een foto kunt veranderen of die simuleren hoe je eruit zult zien als je ouder wordt.

Een zeer verrassende website is dat „Deze persoon bestaat niet” die „foto’s” genereert van niet-bestaande mensen van verschillende leeftijden, rassen en geslachten. Naarmate het algoritme wordt getraind, worden de representaties steeds realistischer en is het moeilijk te geloven dat deze mensen niet echt bestaan. Deze beelden worden op hun beurt door onderzoekers over de hele wereld gebruikt voor wetenschappelijke doeleinden.

Hoe bepalen we of iemand op iemand anders lijkt?

Mensen kunnen de gelijkenis waarnemen, maar deze is enigszins subjectief. Het duidelijkste voorbeeld zijn peuters, bij wie het vaderlijke gezin altijd een gelijkenis vindt met iemand aan hun kant en het gezin van de moeder aan haar kant. Toch is de waarheid dat er meestal een zekere consensus bestaat. De uitdaging ligt in het repliceren van wat op natuurlijke en intuïtieve wijze wordt gedaan door de mens met behulp van een machine.

Resultaten van Facial Matching-tools zoals Fenomatch, gericht op het kwantificeren van gelijkenis, zijn behoorlijk exact gebleken en leveren nauwkeurige resultaten op. Generieke gezichtsherkenningshulpmiddelen zijn inefficiënt omdat ze gericht zijn op het identificeren van mensen en niet op het beantwoorden van de vraag in hoeverre twee foto’s op elkaar lijken. Bovendien zijn ze niet opgeleid om met dit specifieke probleem om te gaan.

Tot nu toe werd een mondiale aanpak gebruikt om de uitdaging van gelijkenis aan te pakken. Dit betekent dat tools wereldwijd naar gezichten kijken en de gelijkenis tussen patiënten en donoren analyseren. Het nieuwe pad werkt aan het isoleren van enkele specifieke kenmerken van mensen (die mooie ogen of die neus die ons boeide) en zoekt naar degenen die deze kenmerken delen.

De toekomst van donorselectie

Dankzij kunstmatige intelligentie zal de selectie van donoren steeds nauwkeuriger kunnen gebeuren. De toekomst is om te investeren in de ontwikkeling van specifieke hulpmiddelen voor vruchtbaarheid die een antwoord bieden op de specifieke problemen van deze medische sector.

Veel vruchtbaarheidsklinieken gebruiken al hulpmiddelen op basis van AI en gebruiken deze bij het selecteren van eicel- en spermadonoren voor hun patiënten. Voor uw gemak hebben we die informatie opgenomen in de kliniekprofielen die we publiceren. Blader door de klinieken en zoek Fenomatch-beschikbaarheid.