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IVF患者の最適な刺激プロトコルを選択するための人工知能ベースのアルゴリズムの開発と検証

AIを利用した予測モデルを作成したところ初回のIVFを受けた患者において卵丘-卵コンプレックスの数とMII期卵の数を高い精度で予測できるという結果が得られた。

AIを利用したアルゴリズムによって初回のIVFを受ける患者において異なった卵巣刺激プロトコールによってどのような卵巣の反応性が得られるか予測できるか否か検討した。

初回の6,952IVF周期のデータベースを用いた。予測因子には患者の年齢、BMI、血液型、喫煙の状態、治療の理由、民族、胞状卵胞数、FSH、エストロゲンレベル、LHレベル、初経年齢を用いた。データベースに含まれる治療周期の80%を用いてアルゴリズムを作成した。残りの20%を用いて有用性を確認した。

分析されたデータベースに含まれた女性は平均年齢37.6歳、BMIは24.2、平均卵丘-卵コンプレックスは10個、MII期卵は7.2個であった。

最上の結果はRandom Forestアルゴリズムを用いたものであった。卵丘-卵コンプレックスの数との相関は0.829であった。AIを用いたアルゴリズムは81%の精度で治療前の各種要因から得ることができるMII期卵の数を予測することができる。

Development and validation of an artificial intelligence based algorithm for the selection of an optimal stimulationprotocols in IVF patients

N.Correa1, S. Brazal2, D. García2, M. Brassesco1, R. Vassena2.

1Centro de Infertilidad y Reproducción Humana CIRH, Assisted Reproduction, Barcelona, Spain.

2Clínica EUGIN, Research Department, Barcelona, Spain.

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