Künstliche Intelligenz und Endometrium-Untersuchungen
In einer kürzlich veröffentlichten Studie im Journal of IVF-Worldwide wird das Potenzial eines neuen Modells namens “EndoClassify” vorgestellt, das auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert und speziell entwickelt wurde, um die Erfolgsaussichten von assistierten Reproduktionstechnologien (ART) zu erhöhen. Bei diesen Verfahren, wie der In-vitro-Fertilisation (IVF), spielt die Beurteilung der Gebärmutterschleimhaut (Endometrium) eine entscheidende Rolle, da die richtige Beschaffenheit der Schleimhaut die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Schwangerschaft erheblich beeinflusst.
Das Modell “EndoClassify”
Das EndoClassify-Modell nutzt KI-Algorithmen, um Endometrium-Ultraschallbilder präzise zu analysieren. Mittels fortschrittlicher Techniken, wie dem GoogLeNet-Inception-Netzwerk und dem Attention U-Net für die Segmentierung, wurde es trainiert, verschiedene Muster und Eigenschaften der Gebärmutterschleimhaut zu erkennen. Mit einer beeindruckenden Genauigkeit von 95 % kann das Modell vorhersagen, wie gut das Endometrium auf eine Embryo-Einnistung vorbereitet ist. Dies ermöglicht Ärzten eine fundierte Entscheidung darüber, ob eine Patientin bereit für den Embryotransfer ist oder der Zyklus besser verschoben wird.
Wesentliche Ergebnisse
Die Studie zeigte, dass “EndoClassify” ein hohes Potenzial besitzt, den Erfolg von IVF-Behandlungen zu steigern. Bei Endometriumdicken über 7 mm identifizierte das Modell in 86,5 % der Fälle eine “gute” Gebärmutterschleimhaut, während eine Dicke unter 7 mm oft mit einer “schlechten” Gebärmutterschleimhaut verbunden war. Durch diese Klassifizierung wird den Fachärzten eine klare Entscheidungsgrundlage geboten, was letztlich zu verbesserten Behandlungsergebnissen führt.
Fazit
Die Integration von KI in der Endometriumsanalyse bedeutet einen wichtigen Schritt hin zu einer verbesserten, personalisierten Behandlung in der Reproduktionsmedizin. Auch wenn das Modell auf retrospektiven Daten basiert und weitere Faktoren wie genetische Informationen nicht direkt berücksichtigt wurden, zeigt es dennoch, wie KI-gestützte Technologie klinische Entscheidungen erheblich verbessern kann. Künftig könnte eine Kombination aus KI-Analyse von Embryonen und Endometrium den Weg für wesentlich höhere IVF-Erfolgsraten ebnen.
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Zitation:
Asch Schuff RH, Suarez J, Laugas N, Zamora Ramirez ML, Alkon T. “Artificial intelligence model utilizing endometrial analysis to contribute as a predictor of assisted reproductive technology success.” Journal of IVF-Worldwide. 2024;2(2). doi:10.46989/001c.115893.
