AI start-up řeší hádanku neplodnosti: Pomocí strojového učení výbírá ta nejlepší embrya při IVF

Strojové učení je aplikováno na stále větší výzvy. Jednou z nejnovějších je technologie v oblasti umělého oplodnění, prostor, kde výzkum tradičně zaostával a kterému se dosud věnuje jen málo společností. Umělá inteligence má v procesu IVF identifikovat nejvhodnější embrya pro implantaci.

 

Magazín

 

V roce 2015 získaly začínající ženy ve zdravotnických technologiích finanční prostředky od investičních společností pouze na 82 milionů dolarů. Od té doby se tento počet zvýšil na 1,1 miliardy dolarů. AI zdravotnická společnost Presagen je jednou ze společností, která v tomto základním zdravotním prostoru postupuje vpřed se škálovatelným strojovým učením, které mohou využívat kliniky i pacienti kdekoli na světě. 

 

Novinka při procesu IVF

Jejich prvním produktem je Life Whisperer, cloudová webová aplikace, která pomocí strojového učení postaveného na AWS nabízí lepší výsledky pro pacientky podstupující IVF ošetření plodnosti nebo oplodnění in vitro.

„Průměrný věk těhotenství se zvyšuje právě v okamžiku, kdy se přirozeně snižuje plodnost,“ říká Michelle Perugini, spoluzakladatelka a generální ředitelka společnosti Presagen. „Naší vizí je zlepšit úspěšnost IVF a umožnit pacientkám lepší přístup při nižších nákladech, aby mohly dosáhnout tohoto cíle mít rodinu dříve.“

Více než 8 milionů dětí bylo počato pomocí IVF od té doby, co byla technologie poprvé představena v roce 1978. IVF však není přesná věda. U pacientky starší 35 let je šance na porod jediného donošeného dítěte s normální porodní hmotností s IVF nižší než 20 %. To je místo, kde může pomoci AI, tedy Life Whisperer. Díky technologii počítačového vidění, která pomáhá lékařům identifikovat nejvhodnější embrya pro implantaci, může produkt společnosti zkrátit dobu potřebnou do počátku těhotenství u pacientek v průměru o 15 %.

 

 

Proces IVF a rozdíl s Life Whisperer

Proces IVF byl vždy složitý. Jeden cyklus léčby trvá několik měsíců a může být pro pacientku extrémně stresující, od léků, které musí užívat na začátku, až po extrakci vajíček. Po oplodnění v laboratoři embryolog vybere nejschopnější embrya k implantaci do dělohy pacientky.

Tady vstupuje do hry technologie strojového učení. Úspěch cyklu IVF závisí na výběru nejschopnějších embryí. „Věda byla bohužel nepřesná, což znamená, že volba lékaře je subjektivní,“ říká Perugini. V současné době se výběr spoléhá na to, že embryolog provádí vizuální hodnocení embryí pomocí mikroskopu. Existuje však jen několik makro funkcí, které kliniky mohou použít k hodnocení těchto embryí. Strojové učení pomáhá embryologům poprvé vybrat nejschopnější embryo nebo embrya - což výrazně zvyšuje šanci na úspěšný cyklus IVF.

 

AI vidí aspekty oku neviditelné

Systém Life Whisperer je navenek relativně jednoduchý, používá standardní zobrazovací zařízení - výkonnou kameru připojenou k mikroskopu. Embryolog posílá zachycené snímky embryí do cloudové aplikace, kde jsou hodnoceny pomocí algoritmů počítačového vidění. Algoritmus vyškolený na tisících historických případech IVF identifikuje aspekty embrya, které jsou nejdůležitější při určování životaschopnosti, ale pro lidské oko jsou neviditelné.

V reálném čase, tedy během 10 až 15 sekund, platforma vrátí zprávu, která pomůže lékaři vybrat nejschopnější embryo pro implantaci. Čím silnější je skóre, tím je pravděpodobnější následné těhotenství. Zpráva také poskytuje pacientkám okno do procesu hodnocení, který se používá k vedení jejich léčby. Presagen se svými algoritmy strojového učení zlepšil přesnost při výběru embrya o 25 až 30 % oproti současnému standardu péče.

 

 

Jak vytvořit algoritmus

K vytvoření algoritmu strojového učení použil Presagen Pytorch na AWS pro hluboké učení a Amazon EC2 a AWS Fargate pro výcvik a odvozování AI. Algoritmus analyzoval tisíce obrazů embryí pořízených ze skutečných cyklů IVF, úspěšných i neúspěšných. Informace byly získány z globálně propojené platformy klinických dat společnosti Presagen v cloudu AWS, který bezpečně ukládá data z klinik z celého světa.

Cílem je naučit se hodnotit jak jednotlivé rysy embrya, které znamenají jeho zdraví, tak zhodnotit embryo jako celek. Díky hlubokému učení a lékařským datům sdíleným z celého světa se vlastní algoritmus v průběhu času dále učí a zdokonaluje.

Cloud AWS, který je kritický pro globální podnik, dal společnosti Presagen příležitost používat tato globální lékařská data, aniž by překračoval jakékoli zákony o ochraně osobních údajů pacientek v zemi původu.

Díky distribuovanému cloudovému řešení nabízí cloud AWS bezpečnou, spolehlivou a přístupnou platformu s velkým množstvím výpočetního výkonu, který je zapotřebí k dodání systému v praxi. Distribuovaný cloudový systém udržuje data bezpečná ve svém počátečním bodě, zatímco mezinárodní učení a technika strojového učení, která trénuje algoritmus napříč několika decentralizovanými servery, řeší důležité problémy s ochranou osobních údajů a zabezpečením.

 

Je to umění

Nakonec však Michelle Perugini říká, že AI není jen věda - vyžaduje také umění. Užitečnost nástrojů pro vytváření produktů AI je jen tak dobrá, jako vaše schopnost cílit a porozumět kontextu, ve kterém aplikaci AI používáte - a jak to nejlépe udělat, je umělecká forma. K vytvoření efektivní AI je zapotřebí multidisciplinárních zkušeností a vzhledu od různých typů lidí v různých oborech.

 

Budoucnost IVF a údajů o zdraví žen

WHO označila neplodnost za globální zdravotní krizi, která postihuje více než 10 % žen, které se snaží otěhotnět, a tato míra se za posledních 20 let nesnížila. Pole reprodukční medicíny a endokrinologie však rychle roste a přidání strojového učení do tohoto mixu umožňuje inovace. Úspěšnost Life Whisperer je povzbudivá a společnost je připravena expandovat do Indie, Velké Británie a Evropy. „Děti počaté pomocí Life Whisperer se rodí nyní,“ říká Perungini. „Mnoho z jejich rodičů, pacientů prošlo před Life Whisperer opakovanou neúspěšnou léčbou a bez tohoto typu technologie by jistě neměli možnost mít dítě.“

 

Zajímá vás oblast AI? Víte, že umožňuje nakupovat v e-shopech nevidomým? Přečtěte si jak.

 

 

Připravil: Radek Svoboda

Sdílet: