L’obiettivo del progetto IVF-AI di HUS, HPE e CGI è quello di rivoluzionare i trattamenti di fecondazione assistita avvalendosi dell’intelligenza artificiale. Il progetto unisce medicina, intelligenza artificiale e ricerca clinica, con l’obiettivo di migliorare la percentuale di successo e l’efficienza in termini di costi dei trattamenti di fertilità.
Nell’ambito del progetto IVF (fecondazione in vitro), HUS, HPE (Hewlett Packard Enterprise) e CGI collaborano in materia di ricerca e sviluppo.
La dottoressa Hanna Savolainen-Peltonen, primario di medicina riproduttiva presso l’HUS, ricopre il ruolo di esperta clinica del progetto e illustra la crescente necessità a livello mondiale di trattamenti di fecondazione assistita. A livello mondiale, circa il 15 per cento delle persone che desiderano avere un figlio soffre di infertilità; pertanto, questo progetto riveste un’importanza fondamentale. «Dal punto di vista del paziente, è di fondamentale importanza ricevere informazioni realistiche sulle probabilità di successo del trattamento», afferma Hanna Savolainen-Peltonen. Il progetto mira a individuare soluzioni ancora più personalizzate per la scelta del trattamento e la sua prevedibilità.
HPE guida la parte del progetto relativa all’intelligenza artificiale e ai dati, sviluppando modelli predittivi completi sulla base delle informazioni relative ai pazienti e alle immagini diagnostiche. Lo scopo del modello è prevedere la probabilità complessiva di successo dei trattamenti di riproduzione assistita e raccomandare il percorso terapeutico più adeguato per ciascuna coppia, avvalendosi della medicina personalizzata basata sull’intelligenza artificiale. Inoltre, HPE mira a integrare i risultati del modello di riconoscimento delle immagini degli embrioni nel modello dei dati dei pazienti, al fine di ottenere una soluzione completa. «Tradizionalmente, i medici specializzati in embriologia hanno effettuato tali analisi manualmente, ma l’intelligenza artificiale può accelerare notevolmente il loro lavoro, offrendo un’interpretazione più sistematica delle immagini e dei dati numerici. Questa integrazione nel modello predittivo rappresenta un importante passo avanti nella pratica clinica, poiché offre un approccio più efficace e accurato ai trattamenti di fecondazione assistita», afferma Iveta Lohovska di HPE.
CGI apporta al progetto le competenze in materia di intelligenza artificiale necessarie per lo sviluppo di metodi di riconoscimento nell’ambito dell’imaging medico mediante l’intelligenza artificiale. Miikka Kiiski di CGI afferma: «L’obiettivo è creare una soluzione tecnicamente realizzabile che possa aiutare le coppie in tutto il mondo». L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per analizzare immagini pregresse di embrioni e cellule, qualora siano già stati effettuati trattamenti di fecondazione assistita
L’obiettivo finale del progetto è la realizzazione di uno strumento concreto e commerciale che supporti il processo decisionale relativo ai trattamenti di fertilità, fornendo previsioni numeriche e assistenza nella selezione degli embrioni. «L’obiettivo del progetto è aiutare le coppie a concepire più rapidamente, ottimizzare il processo di trattamento dell’infertilità e migliorare i risultati terapeutici», afferma Hanna Savolainen-Peltonen. Inoltre, il progetto mira ad acquisire nuove conoscenze cliniche sugli embrioni e sui loro potenziali biomarcatori.
HUS, HPE e CGI sono orgogliose della loro collaborazione, dalla quale ci si aspetta che emergano risultati di ricerca significativi, in grado di aiutare le coppie a ottenere risultati positivi nei trattamenti per l’infertilità. Oltre a uno strumento pratico, produrranno pubblicazioni scientifiche. Il progetto offre inoltre un’importante garanzia di qualità per gli algoritmi.
Le figure chiave del progetto IVF-AI:
Hanna Savolainen-Peltonen, HUS
Soile Hollmen, HPE
Miikka Kiiski, CGI
Tiina Puurtinen, HUS, rete CleverHealth
