Das IVF-AI-Projekt, das von der Universitätsklinik HUS Helsinki in Zusammenarbeit mit HPE und CGI geleitet wird, startete im November 2024. Dieses zweijährige Kooperationsprojekt zielt darauf ab, Fruchtbarkeitsbehandlungen durch künstliche Intelligenz zu revolutionieren. Das Projekt kombiniert Medizin, künstliche Intelligenz und klinische Forschung, um die Erfolgswahrscheinlichkeit und Kosteneffizienz von Fruchtbarkeitsbehandlungen zu verbessern.
Bei dem Projekt IVF-AI (In-vitro-Fertilisation, In-vitro-Befruchtung) arbeiten HPE (Hewlett Packard Enterprise) und CGI mit HUS in der Forschung und Entwicklung zusammen.
Hanna Savolainen-Peltonen, Beraterin in der Abteilung für Reproduktionsmedizin an der HUS, ist die klinische Expertin des Projekts und erklärt den wachsenden Bedarf an Unfruchtbarkeitsbehandlungen weltweit. Weltweit leiden etwa 15 % der Paare mit Kinderwunsch an ungewollter Unfruchtbarkeit, was das Projekt sehr relevant macht. „Aus Sicht der Patienten ist es wichtig, realistische Informationen über die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Behandlung zu haben.“ sagt Hanna Savolainen-Peltonen. Das Projekt zielt darauf ab, individuellere Lösungen für die Wahl der Behandlung und die Vorhersagbarkeit zu finden.
HPE wird die KI- und Datenentwicklung des Projekts leiten, indem es umfassende Vorhersagemodelle mit Patienten- und Bildgebungsdaten erstellt. Dieses Modell wird dazu dienen, die Gesamterfolgswahrscheinlichkeit von Behandlungen zur assistierten Befruchtung vorherzusagen und mit Hilfe von KI-basierter Präzisionsmedizin die beste Behandlungsmethode für jedes Paar zu empfehlen. Darüber hinaus will HPE die Ergebnisse des Modells zur Erkennung von Embryonenbildern mit dem Modell für Patientendaten integrieren, um eine umfassende Lösung zu bieten. „Embryologen haben solche Analysen traditionell manuell durchgeführt, aber KI kann ihre Arbeit erheblich beschleunigen, indem sie eine systematischere Interpretation von Bildern und numerischen Daten ermöglicht. Mit dieser Integration in das Vorhersagemodell werden wir in der klinischen Praxis erhebliche Fortschritte machen und einen effizienteren und genaueren Ansatz für Fruchtbarkeitsbehandlungen anbieten können“, sagt Iveta Lohovska von HPE.
CGI bringt in das Projekt die notwendige KI-Expertise ein, um KI-basierte Erkennungsmethoden für die medizinische Bildgebung zu entwickeln. Miikka Kiiski von CGI sagt: „Das Ziel ist es, eine weithin nutzbare Lösung zu schaffen, die Paaren auf der ganzen Welt helfen kann.“ Mit Hilfe von KI können frühere Bilder von Embryonen und Zellen analysiert werden, wenn bereits Fruchtbarkeitsbehandlungen durchgeführt worden sind.
Das Projekt soll in drei Phasen ablaufen: Durchführbarkeit, Wertnachweis und Kommerzialisierung. Soile Hollmen von HPE erklärt, dass sich die Durchführbarkeitsphase auf die Validierung des Projektkonzepts und die Festlegung der Entwicklungsphase konzentrieren wird. Eine Entwicklungsumgebung für das Projekt wurde bereits bei HUS Acamedic eingerichtet, wo eine sichere Datenverarbeitung gewährleistet ist. Die umfangreichen Patientendaten, die von HUS generiert wurden, sind bereits genutzt worden und man hofft, neue Daten zur Embryoanalyse zu entdecken.
In der Proof-of-Value-Phase wird ein KI-Modell entwickelt, das Bildanalysen und die medizinischen Hintergrunddaten der Paare kombiniert, um die Prognose zu verbessern.
Das ultimative Ziel des Projekts ist ein konkretes, kommerzielles Werkzeug zur Unterstützung von Fruchtbarkeitsbehandlungen durch numerische Vorhersagen und Hilfe bei der Embryonenauswahl. „Das Ziel dieses Projekts ist es, Paare schneller schwanger werden zu lassen und den Ärzten Zeit zu sparen“, sagt Hanna Savolainen-Peltonen. sagt Hanna Savolainen-Peltonen. Das Projekt zielt auch darauf ab, neue klinische Erkenntnisse über Embryonen und ihre potenziellen Marker zu gewinnen.
HUS, CGI und HPE sind stolz auf ihre Zusammenarbeit, von der sie sich wichtige Forschungsergebnisse erhoffen, um unfruchtbaren Paaren zu helfen. Sie streben auch wissenschaftliche Veröffentlichungen an. Das Projekt wird auch eine wichtige Qualitätssicherung für die Algorithmen bieten.
Schlüsselpersonen des IVF-AI-Projekts:
Hanna Savolainen-Peltonen, HUS
Soile Hollmen, HPE
Miikka Kiiski, CGI
Tiina Puurtinen, CHN
