Empbryologen wählen während der In-vitro-Fertilisation (IVF) ein geeignetes Embryo aus einer Vielzahl von Embryonen aus, die aus Eiern und Sperma erzeugt werden. Sie treffen diese Wahl, indem sie ihre Expertise und allgemein akzeptierte Methoden basierend auf dem Erscheinungsbild des Embryos anwenden. In den letzten Jahren gibt es ein großes Interesse an der Verwendung verschiedener künstlicher Intelligenz (KI) Techniken in diesem Prozess. Ein AI-System wurde entwickelt und in einer Studie an mehr als 1.000 IVF-Patienten getestet. Die Ergebnisse dieser Studie sind in Nature Medicine veröffentlicht worden.
In Zusammenarbeit mit Kollegen in Schweden wurde Software entwickelt, die dazu dient, die Chancen auf IVF-Erfolg für Embryonen zu identifizieren. Diese Software verwendet Deep Learning, eine KI-Methode zur Identifizierung von Mustern in großen Datensätzen. Eine randomisierte, kontrollierte Studie an 1.066 Patienten in 14 Fruchtbarkeitskliniken in Australien und Europa wurde durchgeführt. Dabei wurden Embryonen sowohl von einem Deep Learning System als auch von einem menschlichen Experten ausgewählt und zufällig entschieden, welcher Embryo verwendet wird.
Die Studie zeigte, dass es praktisch keinen Unterschied zwischen den beiden Ansätzen gab. Die klinische Schwangerschaftsrate war ähnlich, unabhängig davon, ob das Deep Learning-System oder ein Embryologe den Embryo auswählte. Obwohl das KI-System in 65,8% der Fälle denselben Embryo wie der Embryologe auswählte, erledigte es die Aufgabe der Embryoauswahl zehnmal schneller. Die Verwendung eines zuverlässigen automatisierten Werkzeugs dieser Art kann die Effizienz und Konsistenz von Embryologielabors steigern.
Trotz ähnlicher Ergebnisse wie bei menschlichen Experten konnte die Studie die “Nicht-Unterlegenheit” des Deep Learning Systems nicht eindeutig belegen. Es gab keine signifikanten Unterschiede in der Geschlechterverteilung der Embryonen aufgrund der Auswahl durch das KI-Modell. Obwohl das KI-System meistens denselben Embryo auswählte wie der Embryologe, zeigte die Studie, dass die Verwendung eines solchen Tools die IVF-Behandlungsergebnisse für Patienten nicht radikal verändert. Randomisierte Studien scheinen nicht der optimale Ansatz für die Bewertung schnell voranschreitender Technologien wie dieser zu sein.