HUS、HPE、CGIによるIVF-AIプロジェクトは、人工知能を活用して不妊治療に革新をもたらすことを目指しています。 このプロジェクトでは、医学、人工知能、臨床研究が融合されており、不妊治療の成功率と費用対効果の向上を目指しています。
IVF（体外受精）プロジェクトにおいて、HUS、HPE（ヒューレット・パッカード・エンタープライズ）、およびCGIは、研究開発の協力を行っています。
HUSの生殖医療部門の主任医師であるハンナ・サヴォライネン＝ペルトネン氏は、このプロジェクトの臨床専門家として活動しており、世界的に高まる不妊治療の需要について語っています。 世界的に見て、子どもを望む人々の約15％が不妊に悩まされているため、このプロジェクトは非常に重要な意義を持っています。 「患者にとって、治療が成功する確率について現実的な情報を得ることは極めて重要です」と、ハンナ・サヴォライネン＝ペルトネン氏は述べています。 このプロジェクトでは、治療法の選択と予後予測について、これまで以上に個別化された解決策を見出すことを目指しています。
HPEは、患者データや画像データを活用して包括的な予測モデルを開発することで、本プロジェクトの人工知能およびデータ関連の分野を主導しています。 このモデルの目的は、生殖補助医療の全体的な成功確率を予測し、AIに基づく精密医療を通じて、各カップルに最適な治療方針を提案することです。 さらに、HPEは、包括的なソリューションを実現するために、胚の画像認識モデルの出力を患者データモデルに統合することを目指しています。 「従来、胚専門医はこうした分析を手作業で行ってきましたが、人工知能を活用することで、画像や数値データの解釈をより体系的に行えるようになり、業務を大幅に効率化できます。 この予測モデルへの統合は、不妊治療に対してより効率的かつ正確なアプローチを提供するものであり、臨床現場における大きな進歩となります」と、HPEのイヴェタ・ロホフスカ氏は述べています。
CGIは、人工知能を活用した医療画像認識手法の開発に必要なAIの専門知識を本プロジェクトにもたらします。 CGIのミッカ・キイスキ氏は次のように述べています。「目標は、世界中のカップルを支援できる、技術的に実現可能なソリューションを構築することです。」 不妊治療がすでに実施されている場合、AIを活用して、胚や細胞の過去の画像を分析することが可能です。
このプロジェクトの最終的な目標は、数値的な予測を提供し、胚の選択を支援することで、不妊治療に関する意思決定をサポートする、具体的かつ実用的なツールを開発することです。 「本プロジェクトの目的は、カップルがより早く妊娠できるよう支援し、不妊治療のプロセスを効率化し、治療成果を向上させることです」と、ハンナ・サヴォライネン＝ペルトネン氏は述べています。 さらに、このプロジェクトでは、胚およびその潜在的なバイオマーカーに関する新たな臨床的知見を得ることも目指しています。
HUS、HPE、CGIの各社は、不妊治療を受けるカップルが成功を収める一助となる重要な研究成果が期待される今回の協力関係を誇りに思っています。 実用的なツールに加え、科学的な論文も発表しています。また、このプロジェクトはアルゴリズムに対する重要な品質保証も提供しています。
IVF-AIプロジェクトの主要メンバー：
ハンナ・サヴォライネン＝ペルトネン、HUS
ソイル・ホルメン、HPE
ミッカ・キイスキ、CGI
ティナ・プーティネン、HUS、CleverHealthネットワーク
