Oak Journal Review:胚盤胞の写真1枚から妊娠する胚を選択する人工知能(AI)モデルの作成

こんにちは。検査部の鈴木です。

今回は、2月22日に開催いたしましたOak Journal and Case Reviewより、私が紹介したOak Journal Reviewの内容をお届けします。

紹介する論文は、
Development of an artificial intelligence-based assessment model for prediction of embryo viability using static images captured by optical light microscopy during IVF.
VerMilyea M, Hall JMM, Diakiw SM, Johnston A, Nguyen T, Perugini D, et al. Hum Reprod 2020;35(4):770–84.
です。

画像認識は、ディープラーニングという一種の人工知能を取り入れ、この10年で急激に進歩しました。今では、ある点では人も気がつかない違いをも認識できるようになっています。

そこで、培養しながら定期的に胚の写真を撮影するTime-lapseの各メーカーは、この人工知能を取り入れ妊娠につながる胚を識別する能力の向上に力を入れています。

今回紹介した論文の筆者らは、そのようなTime-lapseを導入しなくても通常の培養業務で撮影される胚盤胞の記録写真1枚だけからでもかなり正確に妊娠するか予想できる人工知能モデルを作成したとの事です。

この人工知能モデルは、胚盤胞のどこを見て妊娠するか予想しているのでしょうか?

詳細はこちらの動画でご確認ください。