이스라엘 생식 기술 회사인 AIVF는 IVF에서 배아 선택 프로세스를 단순화하는 AI 기반 배아 품질 평가 소프트웨어를 성공적으로 개발했습니다.
인공 지능(AI)은 암을 감지하고 충치를 식별하며 의학적 질문에 답하는 것으로 나타났습니다.
이제 AI는 생식 의사가 체외 수정(IVF)에 가장 적합한 배아를 선택하는 데 도움이 되는 "효과적인 조수" 역할도 합니다.
질병 통제 예방 센터(CDC)의 정보에 따르면 성인 여성 5명 중 1명은 XNUMX년 동안 시도한 후에도 자연 임신이 되지 않습니다.
따라서 많은 사람들이 미국의 많은 여성들이 임신하는 데 도움이 된 방법인 IVF를 보기로 결정합니다. 그러나 이 방법의 효과는 보장할 수 없습니다.
미국생식의학회(American Society of Reproductive Medicine)에 따르면 IVF 12.000회 비용은 주기당 평균 약 $XNUMX로 매우 비쌉니다. 실제로 대부분의 IVF 절차에는 하나 이상의 치료 주기가 포함됩니다.
AI 소프트웨어는 배아 선택을 지원합니다
IVF 운영을 개선하기 위해 이스라엘 텔아비브에 있는 생식 기술 회사인 AIVF는 인공 수정 사례 수를 줄이기 위해 AI 기반 배아 품질 평가 소프트웨어를 성공적으로 개발했습니다.
EMA라는 소프트웨어는 인간의 능력을 넘어서는 엄청난 양의 데이터를 처리하도록 프로그래밍되어 배아 선택 프로세스를 단순화합니다.
AIVF의 배아학자이자 공동 창립자이자 CEO인 Daniella Gilboa는 Fox News Digital에 "IVF는 지난 50년 동안 의학에서 가장 중요한 발전 중 하나입니다. 그러나 이 방법은 아직 충분하지 않습니다. IVF의 성공률은 모든 연령대에서 23-25%에 불과합니다. 이것은 또한 IVF를 하는 1명 중 5명만이 성공적으로 임신할 수 있다는 것을 의미합니다.”
Gilboa에 따르면 오늘날 가장 큰 문제 중 하나는 IVF 클리닉이 증가하는 수요를 따라갈 수 없다는 것입니다.
“점점 더 많은 여성들이 출산을 늦추고 경력 추구에 집중하기 위해 난자를 냉동하는 것을 선택하고 있습니다.”라고 그녀는 말했습니다. 이는 자원이 제한된 상황에서 IVF의 필요성이 증가하고 있음을 의미합니다.”
예를 들어 미국에서는 체외수정의 필요성이 20%만 충족되는데, 이는 나머지 80%의 여성이 엄마가 되는 꿈을 포기해야 한다는 것을 의미합니다.
Gilboa에 따르면 배아 선택은 IVF 과정에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 일반적으로 배아의 선택은 전문 지식을 갖춘 의사가 결정합니다.
“당신이 배아학자라고 상상해보세요. 바쁜 실험실 환경에서 다양한 배아를 관찰하고 어떤 배아가 임신에 가장 도움이 될지 결정해야 합니다. 동일한 모양의 10개 또는 12개의 배아의 무게를 측정해야 할 수도 있고 때로는 스스로 어려운 선택을 해야 할 수도 있습니다.”라고 Gilboa는 말합니다.
그러나 EMA 소프트웨어의 도움으로 성공적인 임신 가능성이 높은 배아를 선택하는 고급 알고리즘을 적용하여 배아 품질 평가 프로세스가 훨씬 쉬워졌습니다.
Gilboa에 따르면 AI 도구는 인간의 눈으로는 볼 수 없는 다양한 결과(성별, 착상 또는 유전적 이상 등)를 결정하는 배아 특성을 감지하도록 "훈련"되었습니다.
AI 소프트웨어는 성공적인 임신 가능성을 높이는 데 도움이 될 것입니다.
최종 선택은 각 배아의 평가 점수에 따라 이루어집니다.
Gilboa는 또한 AI가 없다면 의사들은 배아의 모양을 기준으로 배아의 품질을 판단해야 할 것이라고 말했습니다.
“그러나 이 접근 방식은 실제 임신 성공률을 실제로 정량화하지 않고 순전히 주관적인 인간 분석에 기반합니다. 한편, AI는 의사가 가능한 불확실성을 제거하고 명확하고 정확한 정보를 제공하는 데 도움을 줄 수 있는 능력을 가지고 있습니다.”라고 그녀는 말했습니다.
인간에 비해 이 AI 도구는 훨씬 짧은 시간 내에 배아의 질을 평가할 수 있습니다. 이것은 또한 클리닉이 더 많은 환자에게 서비스를 제공하고 더 많은 요구를 충족할 수 있음을 의미합니다.
EMA는 배아 발달의 저속 촬영 비디오를 통해 "훈련"됩니다. 소프트웨어는 긍정적인 결과를 보이는 배아와 임신 가능성이 낮은 배아를 분석해야 합니다.
“엄청난 양의 데이터가 필요합니다. (의학 분야에서) 적용하기에 충분히 좋은 모델을 구축하는 것은 길고 다단계 과정입니다."라고 Gilboa는 말했습니다.
최고의 전문가들이 인정하는
캘리포니아의 불임 연구자이자 불임 분야의 의사인 Shahin Ghadir 박사는 EMA와 같은 인공 지능으로 구동되는 제품이 매우 유용할 것이라고 말했습니다.
Ghadir는 Fox News Digital과의 인터뷰에서 “인적 자원 부족과 이 분야의 전문성 부족으로 인해 생식 의학의 발전이 큰 장애물에 직면해 있습니다. 또한 배아학자의 수가 매우 제한적이고 종종 훈련하기 어렵기 때문에 새로운 기술은 매우 환영받을 것입니다.”
EMA는 배아 선택 프로세스를 최적화하고 가속화하는 데 도움이 될 수 있지만 Gilboa는 소프트웨어가 의사의 역할을 대체하기 위한 것이 아니라고 지적합니다.
궁극적으로 EMA 및 유사한 소프트웨어는 배아 평가 과정에서 의사를 지원하고 환자에게 조언하며 IVF 서비스를 보다 효과적으로 제공하기 위한 도구일 뿐입니다.
Gilboa에 따르면 이것은 인간이 AI와 대결하는 (전쟁)이 아니라 인간이 좋은 대의를 위해 AI와 "동맹"하는 곳입니다.
가디르 자신도 의료 분야에서 AI를 사용하는 아이디어를 지지하면서도 최종 결정을 내리기 전에 "중요한 기준을 신중하게 고려"해야 할 필요성도 강조합니다.
배아 분류 오류와 같은 일부 위험이 IVF 수술의 최종 결과에 영향을 미칠 가능성을 배제하지 않습니다.
또한 인공지능을 이용하여 배아를 선별할 때 윤리적 요인도 고려해야 합니다. 이것은 개인과 환자 가족의 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.
EMA 소프트웨어는 현재 유럽 국가, 동남아시아, 남미에서 사용되고 있으며 가까운 장래에 미국에서도 사용할 수 있을 것으로 예상됩니다.
Gilboa에 따르면 구매하고 경험한 대부분의 클리닉은 이 소프트웨어의 품질에 대해 매우 긍정적인 피드백을 받았습니다.
이 기술은 또한 성공적인 임신에 필요한 시간이 크게 단축되어 환자에게 비용 절감 효과를 제공합니다.
길보아에 따르면 전통적인 체외수정으로 임신에 성공하려면 환자는 평균 3~5주기의 치료를 거쳐야 한다. 그러나 EMA를 사용하면 기간 평균 1,6으로 줄어듭니다.
그래서 인공지능 기술을 적용한 덕분에 불임환자의 부모가 되는 꿈을 체외수정을 통해 완벽하게 실현할 수 있게 됐다.
(베트남+ 기준)
