Algoritmo de clasificación inteligente de embriones

El algoritmo de clasificación inteligente de embrión ( ERICA ) es un software de inteligencia artificial de aprendizaje profundo ^{[1] diseñado para ayudar a} los embriólogos y médicos durante el proceso de selección de embriones que conduce a la transferencia de embriones, ^[2] un paso crítico de los tratamientos de fertilización in vitro (FIV).

Este software basado en IA se apoya en la visión artificial para extraer características que no se pueden identificar con el uso de la microscopía convencional . ^[3] Después de la extracción de características, ERICA clasifica con precisión los embriones según su pronóstico (definido como euploidía y potencial de implantación). De esta manera, ERICA elimina la subjetividad inherente a las clasificaciones existentes previamente y, al ayudar de manera eficiente a los médicos, aumenta las posibilidades de seleccionar el embrión con las mejores posibilidades de convertirse en un bebé. ^[4]

Los algoritmos de ERICA y el software asociado EmbryoRanking.com están basados en la nube y basan su sistema de clasificación en la predicción del estado genético de cada embrión de manera no invasiva. ^[5]^[6]

Véase también

Referencias

^ "P-413 - APRENDIZAJE PROFUNDO PARA LA DETERMINACIÓN AUTOMÁTICA DEL ESTADIO DE DESARROLLO DEL EMBRIÓN BLASTOCISTO". onlineevent.com .
^ Chavez-Badiola, Alejandro; Flores-Saiffe Farias, Adolfo; Mendizabal-Ruiz, Gerardo; Garcia-Sanchez, Rodolfo; Drakeley, Andrew J. (septiembre de 2019). "Desarrollo y validación preliminar de un sistema automatizado de análisis estático de imágenes digitales que utiliza aprendizaje automático para la selección de blastocistos". Fertilidad y esterilidad . 112 (3): e149–e150. doi : 10.1016/j.fertnstert.2019.07.511 .
^ Chávez-Badiola, Alejandro; Flores-Saiffe Farias, Adolfo; Mendizábal-Ruiz, Gerardo; Drakeley, Andrew J.; García-Sánchez, Rodolfo; Zhang, John J. (septiembre de 2019). "Visión artificial y aprendizaje automático diseñados para predecir los resultados del PGT-A". Fertilidad y Esterilidad . 112 (3): e231. doi : 10.1016/j.fertnstert.2019.07.715 .
^ Chavez-Badiola, Alejandro; Flores-Saiffe Farias, Adolfo; Mendizabal-Ruiz, Gerardo; Garcia-Sanchez, Rodolfo; Drakeley, Andrew J.; Garcia-Sandoval, Juan Paulo (10 de marzo de 2020). "Predicción de los resultados de la prueba de embarazo después de la transferencia de embriones mediante la extracción y el análisis de características de la imagen utilizando aprendizaje automático". Scientific Reports . 10 (1): 4394. Bibcode :2020NatSR..10.4394C. doi :10.1038/s41598-020-61357-9. PMC 7064494 . PMID 32157183.
^ Chávez-Badiola, Alejandro; Mendizábal-Ruiz, Gerardo; Ocegueda-Hernández, Vladimir; Flores-Saiffe Farias, Adolfo; Drakeley, Andrew J. (septiembre de 2019). "Aprendizaje profundo para la determinación automática del estadio de desarrollo del embrión de blastocisto". Fertilidad y Esterilidad . 112 (3): e273. doi : 10.1016/j.fertnstert.2019.07.809 .
^ "Presentamos a Erica, un asistente clínico de inteligencia artificial para la clasificación de embriones – Machine Learning". www.machinelearning.ai . Archivado desde el original el 1 de febrero de 2020.

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[1] "P-413 - APRENDIZAJE PROFUNDO PARA LA DETERMINACIÓN AUTOMÁTICA DEL ESTADIO DE DESARROLLO DEL EMBRIÓN BLASTOCISTO". onlineevent.com .

[2] Chavez-Badiola, Alejandro; Flores-Saiffe Farias, Adolfo; Mendizabal-Ruiz, Gerardo; Garcia-Sanchez, Rodolfo; Drakeley, Andrew J. (septiembre de 2019). "Desarrollo y validación preliminar de un sistema automatizado de análisis estático de imágenes digitales que utiliza aprendizaje automático para la selección de blastocistos". Fertilidad y esterilidad . 112 (3): e149–e150. doi : 10.1016/j.fertnstert.2019.07.511 .

[3] Chávez-Badiola, Alejandro; Flores-Saiffe Farias, Adolfo; Mendizábal-Ruiz, Gerardo; Drakeley, Andrew J.; García-Sánchez, Rodolfo; Zhang, John J. (septiembre de 2019). "Visión artificial y aprendizaje automático diseñados para predecir los resultados del PGT-A". Fertilidad y Esterilidad . 112 (3): e231. doi : 10.1016/j.fertnstert.2019.07.715 .

[4] Chavez-Badiola, Alejandro; Flores-Saiffe Farias, Adolfo; Mendizabal-Ruiz, Gerardo; Garcia-Sanchez, Rodolfo; Drakeley, Andrew J.; Garcia-Sandoval, Juan Paulo (10 de marzo de 2020). "Predicción de los resultados de la prueba de embarazo después de la transferencia de embriones mediante la extracción y el análisis de características de la imagen utilizando aprendizaje automático". Scientific Reports . 10 (1): 4394. Bibcode :2020NatSR..10.4394C. doi :10.1038/s41598-020-61357-9. PMC 7064494 . PMID 32157183.

[5] Chávez-Badiola, Alejandro; Mendizábal-Ruiz, Gerardo; Ocegueda-Hernández, Vladimir; Flores-Saiffe Farias, Adolfo; Drakeley, Andrew J. (septiembre de 2019). "Aprendizaje profundo para la determinación automática del estadio de desarrollo del embrión de blastocisto". Fertilidad y Esterilidad . 112 (3): e273. doi : 10.1016/j.fertnstert.2019.07.809 .

[6] "Presentamos a Erica, un asistente clínico de inteligencia artificial para la clasificación de embriones – Machine Learning". www.machinelearning.ai . Archivado desde el original el 1 de febrero de 2020.