Искусственный интеллект на страже репродуктивного здоровья

По данным масштабных международных исследований, бесплодием страдают около 186 млн людей по всему миру. При этом наблюдается негативная динамика - количество бесплодных пар с каждым годом увеличивается. С внедрением в клиническую практику вспомогательных репродуктивных технологий, главным образом - искусственного оплодотворения, появились шансы на решение данной проблемы. Однако, несмотря на высокий уровень развития современной репродуктивной медицины, только около трети вмешательств оборачиваются успехом. Чтобы сделать диагностику бесплодия более точной, а лечение - более эффективным, медицинскому сообществу в повседневной практике целесообразно применять программные продукты, созданные на базе технологий искусственного интеллекта. Это позволит своевременно выявлять и изучать потенциальные связи в больших массивах данных, а также создавать достоверные прогнозные модели с использованием методов машинного обучения. Наиболее прогрессивными направлениями исследований искусственного интеллекта в репродуктологии являются: повышение качества оценки биоматериала для проведения экстракорпорального оплодотворения и прогнозирование исхода искусственного оплодотворения с учетом данных супружеских пар. Основными методами машинного обучения, используемыми при решении задач в репродуктивной медицине, называют метод опорных векторов, алгоритмы «случайный лес» и «дерево решений», Байесовские классификаторы, а также искусственные нейросети. Главная цель современных исследований в данной области - добиться максимальной точности в работе программных алгоритмов и получения результатов, способных впоследствии обеспечить надежное прогнозирование, диагностику и лечение заболеваний. Заключение. В представленном обзоре рассмотрены основные способы применения алгоритмов машинного обучения в репродуктивной медицине, этапы создания моделей обучения, некоторые ограничения и перспективы внедрения указанных методов в клиническую практику.

искусственный интеллект, вспомогательные репродуктивные технологии, машинное обучение, бесплодие, нейронные сети, искусственное оплодотворение, фертильность, прогнозирование, риск