کاربردهای هوش مصنوعی در IVF: از انتخاب جنین تا بهینه‌سازی فرآیندهای بالینی

هوش مصنوعی در IVF به‌ عنوان یکی از مهم‌ترین تحولات دهه اخیر در پزشکی باروری مطرح شده است؛ تحولی که هم‌زمان با گسترش جهانی استفاده از لقاح آزمایشگاهی اهمیت بیشتری پیدا کرده است. از زمان تولد نخستین نوزاد حاصل از IVF در سال ۱۹۷۸، این روش به یکی از اصلی‌ترین راهکارهای درمان ناباروری تبدیل شده و براساس گزارش‌های علمی، تعداد نوزادان متولد شده از طریق IVF و سایر روش‌های کمک‌باروری (ART) تاکنون از ۱۳ میلیون نفر در سراسر جهان عبور کرده است. این رشد قابل‌ توجه، ضرورت افزایش دقت، کارایی و قابلیت پیش‌بینی نتایج درمان ناباروری را بیش از پیش برجسته می‌کند.

در همین راستا، مطالعات منتشرشده نشان می‌دهند که هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های حجیم، می‌تواند بخشی از محدودیت‌های روش‌های سنتی IVF را که به ارزیابی‌های ذهنی و تجربه فردی وابسته‌اند، کاهش دهد. هوش مصنوعی در IVF با تحلیل داده‌های بالینی، آزمایشگاهی و تصاویر تایم‌لپس جنین، به ابزاری مؤثر برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی تبدیل شده است.

مطابق با شواهد علمی موجود، تمرکز اصلی کاربرد هوش مصنوعی در IVF بر سه حوزه کلیدی شامل انتخاب جنین، شخصی‌سازی برنامه درمان و بهینه‌سازی فرآیندهای بالینی است؛ حوزه‌هایی که به ‌طور مستقیم با افزایش شانس موفقیت درمان و کاهش تکرار سیکل‌های ناموفق IVF ارتباط دارند.

در این مقاله قصد داریم با نگاهی مبتنی بر شواهد علمی، به بررسی نقش هوش مصنوعی در IVF بپردازیم و کاربردهای اصلی آن در انتخاب جنین، شخصی‌سازی درمان و بهینه‌سازی فرآیندهای بالینی را مرور کنیم.

چرا هوش مصنوعی به IVF وارد شد؟

ورود هوش مصنوعی به IVF بیش از هر چیز ناشی از ماهیت داده‌محور این روش درمانی است. براساس مقالات منتشرشده در پایگاه‌های علمی معتبری مانند ScienceDirect و MDPI، هر سیکل IVF مجموعه‌ای گسترده از داده‌های بالینی و آزمایشگاهی را تولید می‌کند؛ از جمله سن بیمار، شاخص‌های هورمونی، کیفیت اووسیت، ویژگی‌های اسپرم، شرایط کشت جنین، تصاویر رشد جنین و در نهایت نتایج بارداری و تولد زنده. در روش‌های سنتی IVF، بخش قابل توجهی از این داده‌ها یا به‌صورت جداگانه بررسی می‌شد یا امکان تحلیل هم‌زمان و چندبعدی آن‌ها وجود نداشت.

با گسترش استفاده از سیستم‌های تصویربرداری تایم‌لپس در آزمایشگاه‌های جنین‌شناسی، حجم داده‌های تولیدشده به‌طور چشمگیری افزایش یافت. این سیستم‌ها هزاران تصویر از مراحل رشد جنین را ثبت می‌کنند که بررسی دستی و دقیق آن‌ها نه‌تنها بسیار زمان‌بر است، بلکه می‌تواند تحت تأثیر خطای انسانی و تفاوت‌های فردی در تفسیر قرار گیرد. مطالعات علمی نشان می‌دهند که همین چالش‌ها زمینه را برای استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین فراهم کرده است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در هوش مصنوعی در IVF قادرند الگوهای پیچیده رشد جنین را با نتایج واقعی مانند لانه‌گزینی موفق و تولد زنده تطبیق دهند. این تحلیل‌ها به‌صورت آماری و مبتنی بر داده‌های واقعی بیماران انجام می‌شود و می‌تواند دقت ارزیابی جنین را نسبت به روش‌های صرفاً بصری افزایش دهد. به همین دلیل، ورود هوش مصنوعی به IVF با هدف جایگزینی پزشک یا جنین‌شناس نبوده، بلکه به‌عنوان ابزاری برای تقویت تصمیم‌گیری بالینی و کاهش عدم قطعیت در انتخاب‌های حساس درمانی مطرح شده است.

گذار از IVF کلاسیک به IVF مبتنی بر هوش مصنوعی

بررسی مقالات علمی نشان می‌دهد که ورود هوش مصنوعی به IVF یک اتفاق ناگهانی نبوده، بلکه نتیجه طبیعی دیجیتالی شدن تدریجی داده‌ها در آزمایشگاه‌های درمان ناباروری است. در روش‌های کلاسیک IVF، ارزیابی جنین معمولاً براساس مشاهده‌های مقطعی و ثبت دستی اطلاعات انجام می‌شد؛ رویکردی که به‌طور ناخواسته می‌توانست بخشی از اطلاعات ارزشمند روند رشد جنین را نادیده بگیرد.

با معرفی سیستم‌های تصویربرداری تایم‌لپس، این وضعیت به‌تدریج تغییر کرد. این فناوری امکان ثبت مداوم و پیوسته مراحل تقسیم سلولی و تغییرات ظاهری جنین را فراهم کرد و برای نخستین بار، تصویری کامل‌تر از مسیر رشد جنین در اختیار جنین‌شناسان قرار داد. در نتیجه، حجم قابل توجهی از داده‌های تصویری و زمانی تولید شد که تحلیل دستی آن‌ها دشوار و زمان‌بر بود.

از این رو، داده‌های به‌دست‌آمده از تایم‌لپس به بستری مناسب برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین تبدیل شدند. مطابق گزارش‌های معتبر، نخستین کاربردهای عملی هوش مصنوعی در IVF بر پیش‌بینی کیفیت جنین و احتمال موفقیت لانه‌گزینی متمرکز بود. این مدل‌ها ابتدا در فضای پژوهشی آزمون شدند و نتایج آن‌ها با خروجی واقعی چرخه‌های IVF مقایسه شد. با افزایش دقت الگوریتم‌ها و انجام مطالعات اعتبارسنجی بالینی، استفاده از هوش مصنوعی به‌تدریج از مرحله تحقیقاتی فراتر رفت و وارد محیط‌های عملی آزمایشگاه‌های IVF شد. این روند نشان می‌دهد که IVF مبتنی بر هوش مصنوعی حاصل یک مسیر تدریجی، داده‌محور و مبتنی بر شواهد بالینی است. استفاده از هوش مصنوعی در IVF مسیری است که هدف آن کمک به تصمیم‌گیری دقیق‌تر و کاهش عدم قطعیت در یکی از حساس‌ترین مراحل درمان ناباروری بوده است.

نقش هوش مصنوعی در انتخاب جنین

انتخاب جنین یکی از حیاتی‌ترین مراحل درمان IVF است و مطالعات علمی آن را عاملی تعیین‌کننده در موفقیت یا شکست فرآیند می‌دانند. در روش‌های سنتی، جنین‌ها براساس ظاهر (مورفولوژی) و تجربه جنین‌شناس ارزیابی می‌شوند. با وجود اهمیت بالینی، این روش دارای محدودیت‌هایی مانند تفاوت نظر بین متخصصان و احتمال خطای انسانی است.

هوش مصنوعی این فرآیند را دقیق‌تر و استانداردتر کرده است. با تحلیل تصاویر تایم‌لپس و مقایسه آن‌ها با نتایج واقعی بارداری، AI امکان ارزیابی دقیق‌تر جنین‌ها را فراهم می‌کند. مطالعات نشان می‌دهند که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند احتمال موفقیت لانه‌گزینی را بهتر پیش‌بینی کنند و اختلاف نظر بین متخصصان را کاهش دهند. بدین ترتیب، AI به‌عنوان یک ابزار پشتیبان عمل می‌کند و کیفیت انتخاب جنین را بهبود می‌بخشد، بدون آنکه جایگزین تصمیم‌گیری انسانی شود.

هوش مصنوعی و شخصی‌سازی درمان IVF

یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در IVF، طراحی برنامه‌های درمانی متناسب با شرایط هر بیمار است. پاسخ بیماران به درمان به عوامل متعددی مانند سن، ذخیره تخمدانی و سابقه درمان‌های قبلی بستگی دارد و به همین دلیل نتایج درمان می‌تواند بسیار متفاوت باشد.

مدل‌های هوش مصنوعی با تحلیل این داده‌ها می‌توانند احتمال موفقیت هر سیکل IVF را پیش‌بینی کنند. این پیش‌بینی‌ها به پزشکان کمک می‌کند تصمیم بگیرند که یک پروتکل درمان ادامه یابد، تغییر کند یا متوقف شود. چنین رویکردی باعث می‌شود از انجام سیکل‌هایی با ‌احتمال موفقیت کم جلوگیری شود و فشار روانی و هزینه‌های مالی بیماران کاهش یابد.

تأثیر هوش مصنوعی بر فرآیندهای بالینی IVF

کاربرد هوش مصنوعی در IVF تنها محدود به تصمیم‌گیری بالینی نیست. AI می‌تواند مدیریت داده‌ها، تحلیل نتایج آزمایشگاهی و بهینه‌سازی جریان کاری کلینیک‌ها را نیز بهبود بخشد. با خودکارسازی برخی فرآیندها، خطاهای انسانی کاهش می‌یابد و زمان تیم درمانی آزاد می‌شود تا تمرکز بیشتری روی مراقبت از بیماران داشته باشند.

این بهینه‌سازی به ویژه در مراکزی که تعداد بیماران بالاست، می‌تواند کیفیت خدمات و مراقبت‌ها را ارتقا دهد. با این حال، مسئولیت نهایی تصمیمات درمانی همواره بر عهده پزشکان باقی می‌ماند و AI به‌عنوان یک ابزار پشتیبان عمل می‌کند.

مزایا و محدودیت‌های هوش مصنوعی در IVF

در این بخش به بررسی مزایای کلیدی هوش مصنوعی در بهبود نتایج درمان IVF و همچنین محدودیت‌ها و چالش‌های علمی موجود پرداخته می‌شود.

مزایای هوش مصنوعی در IVF

مطالعات نشان می‌دهند که استفاده از هوش مصنوعی در IVF می‌تواند دقت انتخاب جنین را افزایش دهد، پیش‌بینی نتایج را بهبود بخشد و تصمیم‌گیری در درمان را استاندارد کند. این فناوری به کاهش تعداد سیکل‌های ناموفق کمک می‌کند و در نتیجه هزینه‌های کلی درمان کاهش می‌یابد.
همچنین، استانداردسازی فرآیندها با کمک AI می‌تواند اختلاف کیفیت درمان بین مراکز مختلف را کاهش دهد و یک تجربه درمانی عادلانه‌تر و قابل اعتمادتر برای بیماران فراهم کند.

محدودیت‌ها و چالش‌های علمی

با وجود نتایج امیدوارکننده، باید توجه داشت که شواهد علمی موجود درباره هوش مصنوعی در IVF هنوز با محدودیت‌هایی همراه است. بخش قابل توجهی از مطالعات انجام‌شده، گذشته‌نگر هستند؛ یعنی داده‌های قدیمی بیماران را بررسی کرده‌اند. این نوع مطالعات معمولاً بر حجم محدودی از داده‌ها یا جمعیت‌های خاص تمرکز دارند و به همین دلیل، ممکن است نتایج آن‌ها برای همه بیماران یا همه مراکز IVF قابل تعمیم نباشد.

از سوی دیگر، بسیاری از مرورهای علمی عمدتاً بر مقالات انگلیسی‌زبان تکیه دارند. این موضوع می‌تواند باعث ایجاد سوگیری در ادبیات علمی شود، زیرا یافته‌ها و تجربیات منتشرشده در سایر زبان‌ها کمتر دیده می‌شوند. در نتیجه، تصویری که از عملکرد واقعی هوش مصنوعی در IVF ارائه می‌شود، ممکن است کامل نباشد.

این محدودیت‌ها نشان می‌دهد که برای استفاده گسترده و مطمئن‌تر از هوش مصنوعی در IVF، انجام مطالعات آینده‌نگر، چندمرکزی و مبتنی بر جمعیت‌های متنوع ضروری است؛ مطالعاتی که بتوانند دقت، کارایی و قابلیت تعمیم این فناوری را در شرایط واقعی بالینی به‌طور دقیق‌تری ارزیابی کنند.

نمونه‌های عملی هوش مصنوعی در IVF

در این بخش، نمونه‌های واقعی استفاده از هوش مصنوعی در مراکز IVF و تأثیر آن بر بهبود انتخاب جنین، برنامه‌ریزی درمان و موفقیت بارداری بررسی می‌شوند.

نرم افزار CHLOE و بهبود انتخاب جنین در IVF

نرم‌افزار  CHLOE Blast  که توسط شرکت Fairtility توسعه یافته و تایید FDA دریافت کرده است، با تحلیل تصاویر تایم‌لپس جنین، ارزیابی دقیق و عینی‌تری ارائه می‌دهد و وابستگی به ارزیابی‌های دستی را کاهش می‌دهد. این ابزار باعث شفافیت بیشتر و بهبود ارتباط پزشک و بیمار شده و نمونه موفق تبدیل داده‌های آزمایشگاهی به تصمیمات بالینی قابل اعتماد است.

Chloe Technology در اسپانیا و شخصی‌سازی درمان IVF

یک کلینیک پیشرو در اسپانیا با استفاده از Chloe™ Technology، برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده طراحی کرده است. تحلیل تصاویر جنین و داده‌های بالینی به افزایش شانس موفقیت IVF و تجربه بهتر برای زوجین منجر شده است.

بیمارستان Mamata Fertility هند: بهینه‌سازی کامل فرآیندهای IVF با AI

در هند، بیمارستان Mamata Fertility از هوش مصنوعی برای انتخاب بهترین جنین‌ها، برنامه‌ریزی درمان و بهبود فرآیندهای بالینی استفاده کرده است. این کار باعث افزایش نرخ موفقیت بارداری و ایجاد محیط حمایتی برای زوجین شده است و نمونه‌ای عملی از کاربرد جامع AI در مراکز بزرگ درمان ناباروری به شمار می‌آید.

بهینه‌سازی انتخاب اسپرم در ICSI با هوش مصنوعی

یک نمونه عملی از کاربرد هوش مصنوعی در انتخاب اسپرم، استفاده از نرم‌افزار Sperm ID (SiD™) در روش ICSI است. این ابزار هوشمند در یک مطالعه بالینی در کلینیک IVIRMA، والنسیا به کار رفت و با تحلیل پارامترهای اسپرم در زمان واقعی، اسپرم‌های با کیفیت‌تر را برای تزریق انتخاب کرد. نتایج نشان داد عملکرد این سیستم AI در انتخاب اسپرم و پیش‌بینی توسعه جنین قابل مقایسه با متخصصان مجرب است و می‌تواند ثبات و کارایی فرآیند را افزایش دهد

آینده هوش مصنوعی در IVF

مطابق شواهد موجود، آینده هوش مصنوعی در IVF به سمت ادغام عمیق‌تر در کل فرآیند درمان حرکت می‌کند. این شامل بهبود دقت پیش‌بینی نتایج، افزایش کارایی کلینیک‌ها و ارتقای تجربه بیماران است. با این حال، منابع علمی تأکید دارند که پیشرفت پایدار در این حوزه نیازمند اعتبارسنجی مداوم سیستم‌ها، نظارت اخلاقی و چارچوب‌های قانونی دقیق است تا استفاده از AI در باروری هم مؤثر و هم ایمن باشد.

نقش زیرساخت و تجهیزات تخصصی در تحقق هوش مصنوعی در IVF

اجرای موفق هوش مصنوعی در IVF تنها به توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین وابسته نیست، بلکه مستقیماً به کیفیت تجهیزات آزمایشگاهی‌ بستگی دارد که داده‌های مورد استفاده این الگوریتم‌ها را تولید می‌کنند. فناوری‌هایی مانند انکوباتورهای تایم‌لپس، سیستم‌های پایش مداوم رشد جنین و تجهیزات پیشرفته آزمایشگاهی IVF، پایه اصلی IVF داده‌محور و هوشمند محسوب می‌شوند و بدون آن‌ها استفاده عملی از AI امکان‌پذیر نخواهد بود.

در همین راستا، شرکت پارس ژن پویا به‌ عنوان یکی از تأمین‌کنندگان تخصصی تجهیزات IVF در ایران، مجموعه‌ای از انکوباتورهای تایم‌لپس، تجهیزات آزمایشگاهی IVF و زیرساخت‌های موردنیاز برای پیاده‌سازی IVF هوشمند را در اختیار مراکز درمان ناباروری قرار می‌دهد. این تجهیزات به کلینیک‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های دقیق‌تر و استانداردتری تولید کرده و از ظرفیت‌های هوش مصنوعی در بهبود انتخاب جنین و افزایش شانس موفقیت درمان بهره‌مند شوند.

برای آشنایی با تجهیزات IVF ارائه‌شده توسط پارس ژن، می‌توانید به صفحه تجهیزات IVF در بخش محصولات مراجعه کنید.

منبع: sciencedirect، nihr، frontiersin، pmc