CN. Trần Hà Lan Thanh_IVFMD Phú Nhuận

Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng vào lĩnh vực hỗ trợ sinh sản bằng những mô hình tiên lượng giúp cải thiện hiệu quả điều trị. Mỗi mô hình sẽ sử dụng dữ liệu đầu vào khác nhau như hình ảnh phôi, video phôi, đặc điểm nền bệnh nhân… để cho đầu ra là tiên lượng khả năng phát triển thành phôi nang, làm tổ, thai, trẻ sinh sống… Đến nay, vẫn chưa có mô hình trí tuệ nhân tạo tiên lượng phôi nguyên bội hay lệch bội. Liệu một thuật toán trí tuệ nhân tạo học sâu có thể tiên lượng khả năng nguyên bội và làm tổ của phôi nang hay không, và hiệu suất của nó so với các chuyên viên phôi học có kinh nghiệm là như thế nào?

ERICA (Embryo Ranking Intelligent Classification Algorithm) là một thuật toán trí tuệ nhân tạo dựa trên dữ liệu về hình ảnh phôi nang đã biết kết quả lâm sàng. Một nghiên cứu đăng trên tạp chí Reproductive BioMedicine Online vào tháng 10 năm 2020 đã đánh giá thuật toán ERICA dựa trên khả năng tiên lượng phôi nguyên bội, so sánh kết quả tiên lượng với cách chọn ngẫu nhiên và với các chuyên viên phôi học nhiều năm kinh nghiệm.

Tổng số có 1231 hình ảnh phôi sẽ được xếp vào loại tiên lượng tốt nếu nguyên bội và làm tổ hoặc tiên lượng xấu nếu lệch bội và không làm tổ.

• ERICA có độ chính xác là 0,70 với giá trị tiên đoán dương là 0,79 để dự đoán phôi nguyên bội, cao hơn so với lựa chọn ngẫu nhiên (p = 0,0007) và cả hai chuyên viên phôi học cao cấp (p= 0,0014 và 0,0242; tương ứng).
• ERICA có khả năng tiên lượng phôi nguyên bội: (1) xác định phôi nang nguyên bội trong nhóm các phôi chất lượng tốt là 78,9% (15/ 19 phôi) và (2) xác định ít nhất một phôi nguyên bội nằm trong hai phôi nang chất lượng tốt là 94,7% (18/19), tốt hơn so với phân loại ngẫu nhiên và hai chuyên viên phôi học cao cấp. Thời gian xếp loại phôi trung bình cho 4 phôi nang của ERICA là dưới 25 giây.

Như vậy, trí tuệ nhân tạo có lợi cho việc nhận dạng hình ảnh phôi. ERICA xếp hạng phôi dựa trên khả năng nguyên bội và làm tổ bằng cách sử dụng hình ảnh phôi nang. Công cụ này thể hiện lợi thế trong việc hỗ trợ các chuyên viên phôi học chọn phôi tốt, tiết kiệm thời gian, không cần trang bị hệ thống nuôi cấy timelapse hoặc sinh thiết phôi. Trong tương lai, mô hình này nên được áp dụng với nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau.

Nguồn: Embryo Ranking Intelligent Classification Algorithm (ERICA): artificial intelligence clinical assistant predicting embryo ploidy and implantation, Reproductive BioMedicine Online, 2020, https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2020.07.003
 

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, ERICA; xếp hạng phôi; lựa chọn phôi không xâm lấn