Yapay zeka destekli teknolojiyle doğurganlık endüstrisini alt üst ediyoruz
Yayınlanan: 2024-05-21Kısırlık, dünya çapında altı kadından birini yaşamları boyunca etkileyen yaygın bir sorundur. Bir kadına, 12 ay veya daha uzun süre korunmasız düzenli cinsel ilişkiye rağmen gebe kalamaması durumunda kısırlık tanısı konur.
Kısırlık, hamile kalamamanın yanı sıra, başarılı bir gebelikten sonra hamileliğin sürdürülememesi anlamına da gelebilir. Bu tanıyı aldıktan sonra çeşitli üreme yöntemleri arasında in vitro fertilizasyon (IVF) yer alır.
Tüp bebek, döllenmiş bir yumurtanın basit bir ameliyatla doğrudan rahme implantasyonunu içeren bir doğurganlık tedavisidir.
Süreç sadece duygusal açıdan yorucu ve pahalı olmakla kalmıyor, aynı zamanda insanların inandırıldığı kadar etkili de değil.
NHS'ye göre, 35 yaşın altındaki kadınlarda başarı oranı %32 iken, 40 yaş ve üzerindekiler %4 ila %11 gibi çok daha yıkıcı bir oranla karşı karşıya kalıyor.
IVF nasıl çalışır?
İlk başta kadın hastaya, her yumurtlama döngüsünde yalnızca bir tane yerine birden fazla yumurta üretmesi için sentetik hormonlar enjekte edilir.
Daha sonra bir klinisyen, hastayı eşinin ve donörün spermiyle döllemek ve embriyolar oluşturmak için yumurtaları toplar.
Bir sonraki adım, birkaç gün sonra gerçekleştirilen basit bir ayakta tedavi prosedürü olan embriyo implantasyonudur. Kalan embriyolar ise daha sonraki transferlerde kullanılmak üzere dondurulur.
Tüp Bebek Neden Bazen Başarısız Olur?
Tıbbi araştırmalar, başarısız tüp bebek tedavilerinin en yaygın nedenlerinden birinin yumurta ve embriyoların kalitesizliği olduğunu göstermiştir. Ne yazık ki embriyolar arasında ayrım yapma yöntemleri oldukça sınırlıdır.
Uzmanlar üç temel kriteri uygular: hücre evresi, embriyo derecesi ve hücre bölünme hızı. Bununla birlikte, manuel embriyo seçimi oldukça güvenilmez olmaya devam etmekte ve birçok başarısız gebeliklere yol açmaktadır.
Tüp Bebek'nin maliyeti ne kadar?
Tek bir tüp bebek tedavisinin maliyeti ülkeye ve hatta eyalete göre değişmektedir.
Amerika Birleşik Devletleri'nde hastaya toplam maliyet 15.000 $ ve daha yüksek bir seviyeye çıkabilirken, evrensel sağlık hizmetine sahip ülkeler IVF döngülerini kısmen veya tamamen karşılamaktadır.
Bununla birlikte, olasılık nispeten düşük olduğundan çoğu kadın birden fazla tedaviden geçmek zorunda kalıyor ve bu da kaçınılmaz olarak nihai maliyeti yüzbinlere çıkarıyor.
Yüksek maliyetin yanı sıra, prosedür hastaların zihinsel ve fiziksel sağlığına da büyük zarar veriyor. Araştırmalar, birden fazla tüp bebek tedavisi geçirmenin ve başarısız olmanın depresyona, özgüven ve güvenin azalmasına yol açtığını göstermiştir.
Kadın hastalarda ayrıca sıcak basması ve baş ağrısı gibi çeşitli yan etkiler de görülür. Tüp bebek tedavilerinin en ağır sonuçları ektopik gebelik ve yumurtalık hiperstimülasyon sendromudur (OHSS).
Sağlık sektöründe teknolojik uygulamalara karşı belirli bir güvensizlik gözlemlediğim için teknolojinin tüp bebek tedavisine getirebileceği sınırsız faydaları göstermeye kararlıyım.
Amacım bu güvensizliği değiştirerek endüstrinin kolayca büyük sıçramalar yapmasına yardımcı olmak.
Çözüm nedir?
Her ne kadar benimsenmesi çoğu zaman zor olsa da, çeşitli teknolojiler son on yılda sağlık sektöründe önemli roller oynamıştır.
Yapay zeka, doktorlar için dahili süreçleri otomatikleştiren ve sağlık hizmetlerini hastalar için daha erişilebilir hale getiren en önemli katkılardan biridir.
Yapay zeka çözümlerinin doğurganlık sektöründe de uygulanması şaşırtıcı değil. Yapay zekanın gücü, mühendislerin tek bir IVF döngüsünün doğruluğunu artırabilecek, daha güvenli ve daha uygun maliyetli hale getirebilecek çözümler geliştirmesine olanak tanır.
Döllenme tedavilerinde AI uygulamasının temel faydaları arasında embriyo seçimi ve rejimin kişiselleştirilmesi yer alır.
Müşterimizle işbirliği yaparak başarı oranlarını en üst düzeye çıkarmak için en iyi embriyoları belirlemeye yönelik çığır açan bir metodoloji icat ettik.
Yapay zeka destekli görüntü tanıma algoritmalarından yararlanan çözüm, başarılı bir şekilde implante edilme ve hamileliğe yol açma potansiyeli en yüksek olan embriyoyu tespit edebiliyor.
Bu teknolojinin kullanılması döllenme çabalarında devrim yaratabilir ve her yerdeki kadınlara yardımcı olabilir.
Teslimat
Ekibim ve ben, dijital platform mühendisliğinin yanı sıra yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki teknik uzmanlığımıza dayanarak bu iddialı görevi yerine getirmeye hazırlandık.
Teslimatlarımız üç yönlüdür: görüntü tanıma için bir yapay zeka motoru, veri işleme için bir arka uç ve bir kullanıcı arayüzü.
Yapay zeka motoru
Doğurganlık kliniklerinden elde edilen 250 GB veriye dayanarak, klinisyenlere karar vermede yardımcı olmak için embriyo görüntülerini tanımlayıp sınıflandırabilen, üretime hazır bir yapay zeka motoru geliştirdik.
Sonuç olarak, implantasyon için embriyo sayısı yarı yarıya düşerek standart IVF döngüsü başına 3-4'ten 1-2'ye düştü.
Sistem aynı zamanda en son teknolojiler kullanılarak oluşturulmuştur ve mikro hizmetlere, konteynerizasyona ve otomatik dağıtıma dayalı, altyapıdan bağımsız ve buluta hazır bir tasarıma sahiptir.
Kullanıcı arayüzü
Sezgisel kullanıcı arayüzü, doktorların kullanışlı kontrol panellerini ve raporları kullanarak bilgilere erişmesine olanak tanır.
Çeşitli kişiler göz önünde bulundurularak oluşturulan uygulamanın kullanıcı arayüzü embriyologlara, üreme endokrinologlarına (REI) ve laboratuvar yöneticilerine hitap etmektedir.
Uzmanlar tek bir yerden embriyoların durumu, parametreleri ve kalitesine ilişkin verileri, endikasyonları ve öngörüleri içeren istatistiksel bilgileri ve tedavi ilerleme güncellemelerini alabilir.
Sağlam arka uç
Mikro hizmet mimarisine dayalı yüksek yüklü uygulamalar oluşturma becerisi nedeniyle ana arka uç teknolojisi olarak Golang'ı seçtik.
Gübreleme tedavilerine olan talebin artacağını öngördüğümüzden, yüksek ölçeklenebilirlik ve güvenilirliğe olanak tanıyan bir SaaS modelini tercih etmeye karar verdik.
Bu, IVF'nin geleceği açısından ne anlama geliyor?
Yapay zeka muhtemelen döllenme alanını dönüştürecek ve dünya çapında kadınların başarı şansını önemli ölçüde artıracak.
Teknoloji, birden fazla IVF girişimiyle ilişkili riskleri azaltabilir ve doktorlara süreç boyunca rehberlik edecek kesin ölçümler sağlayabilir.
Yapay zeka algoritmalarının döllenme prosedürlerine uygulanması stresi azaltacak, zararlı yan etkileri azaltacak ve hastaların başarısız bir tedaviye binlerce dolar harcamasını önleyecek.
Gübreleme endüstrisi hiçbir zaman eskisi gibi olmayacak ve giderek daha fazla sayıda klinik, başarı oranlarını artırmak için bu teknolojiye güvenecek.
Neyse ki, müşterimiz gibi şirketler bu değişimin ön saflarında yer alıyor ve kadınların aile kurmasına yardımcı olmak için daha iyi çözümler bulmaya devam ediyor.
NIX'teki ekibimiz, teknik becerilerimizi paylaşmaya ve kuruluşların sektörü ileriye taşımak için yapay zekadan yararlanmasına yardımcı olmaya kendini adamıştır.
Deneyimlerimiz hakkında daha fazla bilgi edinmek ve işletmeniz için sağlam bir çözüm oluşturmak için NIX ekibiyle iletişime geçin.
Yazar biyografisi
Natalie Tkachenko, NIX'te yedi yıllık deneyime sahip lider bir yazılım mühendisliği danışmanı ve satış müdürüdür. Natalie, son beş yılda sağlık sektörüne odaklandı ve 40'ın üzerinde projede önemli bir rol oynadı. Kapsamlı deneyimi, iş ihtiyaçlarını ve büyüme fırsatlarını ustalıkla belirlemesine yardımcı olarak şirketlerin yeni kapılar açmasına olanak tanıyor.
Bu konuda herhangi bir düşünceniz var mı? Yorumlarda bize bir satır bırakın veya tartışmayı Twitter veya Facebook'umuza taşıyın.
Editörlerin Önerileri:
PDF'den Word'e metin kopyalamanın en iyi yollarını öğrenin
Uygun fiyatlı Windows ürünlerini güvenli bir şekilde nasıl satın alabilirsiniz?
WiFi faturanız tarama geçmişinizi açığa çıkarıyor mu?
Açıklama: Bu sponsorlu bir gönderidir. Ancak görüşlerimiz, incelemelerimiz ve diğer editoryal içeriklerimiz sponsorluktan etkilenmez ve objektif kalır .