IDASCORE® EL FUTURO DE LA EVALUACIÓN DE EMBRIONES BASADA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se usa ampliamente y hace parte de nuestra vida diaria, incluso sin darnos cuenta. Desde las herramientas para teléfonos inteligentes y las experiencias de compra personalizadas hasta las operaciones de aerolíneas asistidas y el diagnóstico médico. la inteligencia artificial hace que nuestra vida sea más fácil y más cómoda. En un intento de imitar la inteligencia humana usando un robot, o un software los cuales cuando se entrenan con el método apropiado hacen que los datos que generan puedan predecir y conocer los futuros comportamientos.

Las redes neuronales artificiales necesitan aprender utilizando grandes cantidades de datos para procesar el tipo de información que es específica para la aplicación. Por ejemplo, las redes neuronales para procesar palabras habladas deben estar diseñadas para ese propósito, mientras que las redes para analizar imágenes necesitan estar especializadas sobre el tipo de imágenes que luego se ingresarán para una determinada aplicación.

Dichas redes están creadas para imitar el cerebro humano que recibe múltiples entradas de información relacionandolas y generando un resultado específico. De esta manera va aprendiendo recibiendo entradas y y generando salidas. Múltiples entradas y pasos de procesamiento ocurren simultáneamente dependiendo de cómo esté diseñada la red para generar una salida. En ese sentido, las redes neuronales realizarian imitaciones simplificadas de cerebros humanos con nodos neuronales en múltiples dimensiones.

¿Cuál es el potencial de la IA en ART?

El potencial de la inteligencia artificial para mejorar los procesos en la FIV es inmenso. Por ejemplo, la inteligencia artificial se puede utilizar para automatizar tareas repetitivas que pueden ser propensas a la subjetividad y variabilidad derivadas del ser humano. 

Un ejemplo perfecto es el proceso de selección de embriones en el que es necesario priorizar para transferencia o criopreservación de acuerdo con la viabilidad prevista de cada uno.

Actualmente, la evaluación estándar de embriones se lleva a cabo en forma de protocolo, recolectando datos y registrando características de desarrollo diariamente. Sin embargo, se sabe que la evaluación morfológica de los embriones es propensa a la inconsistencia, principalmente por la subjetividad humana, así como a la entrada limitada de datos que permitan recopilar solo una instantánea diaria de la información.  La investigación ha demostrado que varios embriólogos podrian clasificar el mismo embrión en varias formas, y que incluso el mismo embriólogo que recibió el embrión en dos instantes diferentes puede clasificarlo de acuerdo al tiempo en que lo recibio. El uso de timelapse de última generación proporciona muchos más datos y puede evitar las inconsistencias y disminuir el tiempo requerido para evaluar un grupo de embriones.  Sin embargo, las estimaciones de viabilidad todavía se basan en anotaciones manuales del ojo humano porque se basan en el examen de vídeos de desarrollo embrionario y por lo tanto aún son algo subjetivas. 

¿Cómo utiliza Vitrolife la IA en combinación con el timelapse?

Vitrolife ha trabajado con métodos de IA durante mucho tiempo. Desde los primeros días de nuestro experincia con timelapse, hemos empleado una optica por computadora avanzada que resultó en el desarrollo de la tabla de actividades de Blastomere como una parte integrada del software EmbryoViewer. Este gráfico se diseñó usando la visión avanzada por computadora y representa los cambios de píxel a píxel de una imagen de timelapse a la siguiente, guiando al usuario a encontrar el momento probable de un cambio cinético del embrión. 

Más tarde, utilizando el aprendizaje automático, se utilizaron grandes cantidades de embriones que se habian registrado con los datos de los resultados clínicos y de esta forma se logro desarrollar la herramienta de apoyo KIDScore (“KID” datos de implantación conocidos).  Esta aplicación contiene algoritmos matemáticos para apoyar la clasificación de embriones monitoreados por timelapse y correlacionar patrones de desarrollo embrionario con su potencial de implantación. Las herramientas de apoyo KIDScore están diseñadas para usarse durante el proceso de selección de los embriólogos de priorizar los embriones antes de la transferencia. Hemos seguido fortaleciendo estos algoritmos a medida que se dispone de más datos.

La anotación guiada es nuestra herramienta más reciente para el proceso de evaluación de embriones y utiliza algoritmos basados ​​en el aprendizaje profundo para estimar automáticamente los eventos de división celular, el número de PN y la morfología de los blastocistos. Esto ha resultado en un flujo de trabajo de evaluación embrionario completo y eficiente . El sistema fue entrenado en más de 50,000, 13,000 y 8,500 secuencias de timelapse para estimar con gran precisión el número de PN, tiempos de división hasta blastocistos, así como grados ICM y TE respectivamente. Durante el desarrollo de la anotación guiada se hizo evidente que la mayor precisión de los algoritmos basados ​​en IA se alcanzó al entrenar la red con secuencias de timelapse en lugar de imágenes de embriones individuales . Con este desarrollo, la herramienta de anotación guiada permite a los usuarios recopilar de manera eficiente los datos necesarios que se pueden utilizar como entrada directa para los sistemas de puntuación de evaluación de embriones, incluidas nuestras herramientas de soporte de selección KIDScore. 

Desarrollo de nuevas herramientas basadas en IA por Vitrolife

Vitrolife continúa a la vanguardia del desarrollo y la implementación de nuevas tecnologías para mejorar el flujo de trabajo clínico y facilitar procedimientos consistentes en el laboratorio de FIV.  Mejoramos continuamente todos nuestros productos, y contamos con equipos de expertos para cada línea de productos que desarrollamos.

Contamos con un equipo dedicado de ingenieros de software, especializados en aprendizaje profundo y redes neuronales para el desarrollo de nuevas herramientas de análisis de imágenes, que llevarán la evaluación de los embriones al siguiente nivel.  Con programas especificos se prueban y validan exhaustivamente nuestras herramientas de análisis automatizadas para garantizar que sean robustas en múltiples perfiles clínicos y condiciones de cultivo de embriones. 

En un futuro muy cercano, se podrán clasificar grupos de embriones directamente en función del análisis automático de secuencias de timelapse en nuestra plataforma. Se ha desarrollado una nueva herramienta de software, iDAScore ® , con el uso del aprendizaje profundo y una red neuronal capacitada para analizar secuencias de timelapse en más de 115,000 embriones con destino clínico conocido. iDAScore ® tiene en cuenta todo el historial de desarrollo embrionario para clasificar los embriones de acuerdo con el potencial de implantación y se desarrolló en base a IVY, que ya está en uso clínico con resultados muy prometedores .

El algoritmo se integrará directamente en nuestra plataforma de timelapse sin la necesidad de ningún equipo adicional o procesamiento de imágenes. Para el usuario, significará un flujo de trabajo más eficiente y consistente. La evaluación de embriones se puede realizar automáticamente, lo que le permite utilizar el tiempo de manera más eficiente en otros pasos del proceso de FIV que son más complejos y requieren más tiempo y atención.

Este algoritmo asegurará una evaluación coherente del embrión, proporcionada al instante y sin ningún trabajo requerido por el usuario, excepto el clic de un botón.

¿Cuál es el futuro de la IA en la FIV?

A medida que las computadoras se vuelven más poderosas y los conjuntos de datos aumentan de tamaño, aumentará la capacidad de los sistemas basados ​​en IA para realizar funciones cada vez más complejas. 

Las herramientas basadas en IA deben como mínimo, funcionar igual de bien que el personal clínico de primera clase para automatizar los procesos que requieren mucho tiempo. En el futuro, con más entradas de datos, como las características del paciente y el historial médico, la IA podría superar a los humanos en los procedimientos de tratamiento clínico.

Es importante que la implementación de herramientas inteligentes no comprometa la seguridad y la eficiencia en la clínica. Los primeros pasos en el camino se han dado con iDAScore ® , que integra monitoreo de timelapse y evaluación de embriones basados ​​en IA en un flujo de trabajo eficiente.

A medida que las clínicas se enfrentan a la creciente demanda de los pacientes, que a menudo requieren procedimientos cada vez más complejos, existe una clara necesidad de automatizar tantos procesos como sea posible para garantizar la mejor calidad de tratamiento y optimizar los recursos de la clínica. El uso de sistemas basados ​​en inteligencia artificial ya se está introduciendo en las clínicas de FIV y muestra un gran potencial para agilizar las decisiones de tratamiento.

Como siempre cuando se aplican nuevas tecnologías, es importante que estén validadas y que se utilicen como herramientas de apoyo en lugar de un reemplazo para los humanos hasta que estemos seguros de que funcionan de manera segura y consistente. Con este fin, los ensayos controlados aleatorios (ECA) diseñados adecuadamente son el camino a seguir.

iDAScore ® se está probando actualmente en un ECA multicéntrico internacional con Virtus Health.

Tomado del blog original de Vitrolife: https://bit.ly/2WRu9Fe

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