AI を活用したテクノロジーで不妊治療業界に変革を起こす
公開: 2024-05-21不妊症は蔓延している問題であり、世界中の女性の 6 人に 1 人が生涯を通じて影響を受けています。 女性は、12 か月以上定期的に保護されていない性交を行っても妊娠しない場合、不妊症と診断されます。
不妊症は、妊娠できないこと以外に、妊娠に成功した後に妊娠を維持できないことも意味します。 この診断を受けた後に生殖を行うさまざまな方法の中には、体外受精（IVF）があります。
体外受精は、簡単な手術で受精卵を子宮に直接移植する不妊治療です。
このプロセスは精神的に負担がかかり、費用がかかるだけでなく、人々が信じられているほど効果的ではありません。
NHS によると、35 歳以下の女性の成功率は 32% ですが、40 歳以上の女性の成功率は 4% ～ 11% とさらに悲惨です。
体外受精はどのように機能しますか?
まず、女性患者には合成ホルモンが注射され、排卵周期ごとに 1 つだけではなく複数の卵子が生成されます。
次に、臨床医が卵子を採取し、パートナーとドナーの精子を患者に授精させ、胚を作成します。
次のステップは胚移植です。これは外来で簡単に行える手順で、数日後に行われます。 残りの胚は将来の移植に備えて凍結保存されます。
体外受精が時々失敗するのはなぜですか?
医学研究によると、体外受精治療が失敗する最も一般的な理由の 1 つは、卵子と胚の品質が低いことです。 残念ながら、胚間の輪郭を描く方法は非常に限られています。
専門家は、細胞の段階、胚のグレード、細胞分裂の速度という 3 つの基本的な基準を適用します。 しかし、手動による胚選択は依然として信頼性が非常に低く、多くの妊娠失敗につながります。
体外受精の費用はどれくらいかかりますか?
1 回の体外受精治療にかかる費用は、国や州によって異なります。
米国では、患者の総費用は最大 15,000 ドル以上になる可能性がありますが、国民皆保険の国では体外受精サイクルが部分的または完全にカバーされます。
ただし、確率が比較的低いため、ほとんどの女性は複数回の治療を受けなければならず、最終的な費用は必然的に数十万に上昇します。
高額な費用とは別に、この処置は患者の精神的および身体的健康に多大な損害を与えます。 複数の体外受精を受けて失敗すると、うつ病や自尊心や自信の低下につながることが研究で示されています。
女性患者は、ほてりや頭痛などのさまざまな副作用も経験します。 IVF治療の最も重篤な結果は、異所性妊娠と卵巣過剰刺激症候群（OHSS）です。
テクノロジーの導入に関して医療業界に特有の不信感があることを観察してきたので、私はテクノロジーが体外受精にもたらす無限のメリットを実証する決意をしています。
私の目標は、この不信感を変えて、業界が容易に飛躍できるようにすることです。
解決策は何でしょうか？
導入は難しい場合が多いですが、過去数十年にわたり、さまざまなテクノロジーが医療業界で重要な役割を果たしてきました。
人工知能は、医師の内部プロセスを自動化し、患者が医療をより利用しやすくする最も重要な貢献者の 1 つです。
当然のことながら、AI ソリューションは不妊治療分野にも導入されています。 AI の力により、エンジニアは 1 回の体外受精サイクルの精度を向上させ、体外受精をより安全で手頃な価格にするソリューションを開発できます。
受精治療に AI を適用することの極めて重要な利点には、胚の選択とレジメンの個別化が含まれます。
当社はクライアントと協力して、成功率を最大化するために最適な胚を特定するための画期的な方法論を発明しました。
このソリューションは、AI 主導の画像認識アルゴリズムを活用することで、着床に成功し妊娠につながる可能性が最も高い胚を検出できます。
このテクノロジーを使用すると、受精の取り組みに革命をもたらし、あらゆる場所の女性を助けることができます。
成果物
私のチームと私は、デジタル プラットフォーム エンジニアリング、AI、機械学習の技術的専門知識を頼りに、この野心的な課題に取り組む準備ができていました。
私たちの成果物は、画像認識用の AI エンジン、データ処理用のバックエンド、ユーザー インターフェイスの 3 つです。
AIエンジン
不妊クリニックから取得した 250 GB のデータに基づいて、臨床医の意思決定を支援するために胚画像を識別および分類できる、実稼働対応の AI エンジンを開発しました。
その結果、着床する胚の数は、標準的な体外受精サイクルあたり 3 ～ 4 個から 1 ～ 2 個へと半分に減少しました。
このシステムは最新のテクノロジーを使用して構築されており、マイクロサービス、コンテナ化、自動展開に基づいたインフラストラクチャに依存しないクラウド対応設計を特徴としています。
ユーザーインターフェース
直感的なユーザー インターフェイスにより、医師は便利なダッシュボードとレポートを使用して情報にアクセスできます。
このアプリケーションのユーザー インターフェイスは、いくつかのペルソナを念頭に置いて作成されており、発生学者、生殖内分泌学者 (REI)、研究室管理者に対応しています。
専門家は、胚の状態、パラメーター、品質に関するデータ、兆候と洞察を含む統計情報、および治療の進行状況の最新情報を 1 か所で取得できます。
堅牢なバックエンド
私たちは、マイクロサービス アーキテクチャに基づいて高負荷のアプリケーションを構築できる Golang を主要なバックエンド テクノロジとして選択しました。
今後、受精治療の需要が高まることが予想されるため、高い拡張性と信頼性を実現できるSaaSモデルを採用することにしました。
これは体外受精の将来にとって何を意味しますか?
人工知能はおそらく受精分野を変革し、世界中の女性の成功の可能性を大幅に高めるでしょう。
このテクノロジーは、複数回の体外受精の試みに伴うリスクを軽減し、医師がプロセスを進めるための正確な指標を提供します。
AI アルゴリズムを受精処置に適用すると、ストレスが軽減され、有害な副作用が軽減され、患者が失敗した治療に何千ドルも費やすことがなくなります。
受精業界は決して以前と同じになることはなく、成功率を向上させるためにこのテクノロジーに依存するクリニックがますます増えていくでしょう。
幸いなことに、私たちのクライアントのような企業はこの変化の最前線に立っており、女性が家庭を築くのを支援するためのより良いソリューションを発明し続けています。
NIX のチームは、技術力を共有し、組織が AI を活用して業界を前進させるのを支援することに専念しています。
NIX チームに連絡して、私たちの経験についてさらに学び、あなたのビジネスのための堅牢なソリューションを作成してください。
著者略歴
Natalie Tkachenko は、NIX の主要なソフトウェア エンジニアリング アドバイザー兼営業責任者であり、7 年の経験があります。 過去 5 年間、ナタリーはヘルスケア分野に注力し、40 以上のプロジェクトで重要な役割を果たしました。 彼女の豊富な経験は、ビジネスのニーズと成長の機会を専門的に特定し、企業が新たな扉を開くことを可能にします。
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