L’arrivée de l’intelligence artificielle dans la procréation assistée

“Pour l’instant, les preuves médicales ont démontré les multiples avantages de l’application de l’intelligence artificielle dans la sélection des embryons avant leur transfert dans l’utérus et cela est déjà mis en pratique dans certaines cliniques”, explique le Dr Joaquín Llácer, directeur médical de les cliniques Ginefiv, dans un article pour EFEsalud sur l’arrivée de l’intelligence artificielle dans la procréation assistée.

Le gynécologue Joaquín Llácer, auteur de cet article sur l’intelligence artificielle, possède plus de 30 ans d’expérience dans le domaine de la procréation assistée.

Diplômé en médecine et chirurgie de l’Université de Valence, il a étudié l’obstétrique et la gynécologie à l’hôpital universitaire La Fe de Valence et est docteur en médecine de l’Université Miguel Hernández d’Elche (Alicante).

En outre, il a combiné son travail dans le domaine de la santé avec l’enseignement dans différents masters de troisième cycle à l’Université Complutense de Madrid et à l’Université d’Alicante. Il est l’auteur de plus de cinquante articles publiés dans de prestigieuses revues nationales et internes de médecine reproductive.

L’intelligence artificielle pour accompagner la naissance : l’arrivée de l’IA en procréation assistée

Docteur Joaquín Llácer, directeur médical des cliniques Ginéfiv

Même si cela semble être un avenir, l’implémentation de l’intelligence artificielle dans les techniques de procréation assistée commence à être une réalité dans certains centres d’Espagne..

Les outils de Big Data et de Machine Learning se sont révélés utiles pour faciliter la prise de décision basée sur les données pour les professionnels de la santé, afin d’optimiser les résultats au profit des patients et des couples.

Nous pouvons les appliquer au travail quotidien des embryologistes en laboratoire et des gynécologues en consultation, puisque cette analyse approfondie des données nous aidera à mieux définir des aspects clés tels que la sélection des embryons, l’une des fonctionnalités les plus avancées actuellement, les durées de traitement ou quand collecter les gamètes. Des éléments qui peuvent conditionner à la fois la réussite du traitement et offrir une meilleure expérience au patient.

Pour l’instant, les preuves médicales ont montré les multiples avantages de l’application de l’intelligence artificielle dans la sélection des embryons avant leur transfert dans l’utérus, et cela est déjà mis en pratique dans certaines cliniques.

Bien qu’elles puissent paraître quelque peu abstraites, cela se matérialise dans le fait que, avec les données dont nous disposons sur un embryon, essentiellement des centaines de photos et de vidéos, le système est capable d’indiquer laquelle d’entre elles a le plus de chances de donner naissance à un embryon complet. grossesse à terme et qui Ils peuvent présenter des anomalies chromosomiques et donc ne pas pouvoir générer une grossesse viable.

De même, nous pouvons mieux évaluer quel est le moment le plus approprié pour réussir le transfert d’embryons.

Pour y parvenir, nous disposons d’incubateurs dotés de la technologie Time-Lapse qui nous permettent d’analyser le développement complet de l’embryon sans le sortir de l’incubateur, minimisant ainsi le temps pendant lequel il doit rester hors de l’incubateur.

À travers les photos et les vidéos, nous voyons ce qui se passe à toutes les étapes du développement embryonnaire, depuis la procédure de micro-injection du sperme jusqu’au transfert dans l’utérus ou à la congélation pour être stocké et transféré ultérieurement.

Le processus de sélection des embryons présente un avantage direct pour les patientes, en raccourcissant le délai nécessaire pour obtenir une grossesse et donner naissance à un bébé en bonne santé.

En parallèle, nous travaillons au développement de nouvelles fonctionnalités qui nous permettent de continuer à appliquer l’intelligence artificielle dans l’optimisation des processus de procréation assistée.

Intelligence artificielle pour différents processus

Car, même si nous sommes encore loin d’en vérifier tout le potentiel, nous pensons qu’il s’agit d’un outil que nous pouvons appliquer dans de multiples processus de reproduction humaine.

Par exemple, nous menons déjà des essais cliniques pour voir si nous pouvons utiliser l’intelligence artificielle avoir un pronostic plus clair sur quelle est la probabilité de succès d’une fécondation in vitro dans un certain nombre de tentatives.

Cela nous aidera à donner aux patients une image plus claire de leur situation et aidera à la fois l’équipe médicale et les patients à prendre la meilleure décision.

Nous étudions également si, grâce à des photographies d’ovocytes, il est possible calculer les probabilités de générer un embryon viable.

Tout cela a pour but d’essayer réduire le taux d’abandon des traitements de procréation médicalement assistée de la part des patients, qui abandonnent souvent en raison du poids émotionnel de l’incertitude permanente quant à savoir s’ils seront réellement en mesure d’atteindre leur objectif, qui n’est autre que d’avoir un enfant en bonne santé.

L’avenir sera que tant l’équipe multidisciplinaire de professionnels de santé que les patients puissent avoir accès à davantage d’informations dès le début du traitement.

Au niveau de la recherche clinique, une autre de nos hypothèses actuelles est que l’intelligence artificielle rendra inutiles de nombreux essais cliniques actuellement menés et permettra d’obtenir une grande quantité de données sur les traitements dans la vie réelle qui dissiperont les doutes sur lesquels utiliser sont les traitements les plus appropriés et les plus efficaces pour les différents groupes de patients en fonction de leurs caractéristiques.

dilemme éthique

Malgré les avantages que peuvent apporter ces avancées médicales, il ne faut pas perdre de vue les dilemmes éthiques dont débattent également les professionnels de la santé actuellement et qui nous aideront à fixer les limites de la technologie, un aspect tout aussi pertinent.

Les systèmes basés sur des réseaux de neurones, notamment ce qu’on appelle le « Deep Learning », sont des « boîtes noires » qui conseillent les décisions, mais ne les justifient pas. Cela peut conduire à une méfiance de la part des médecins et des patients, car ils ne savent pas comment obtenir une recommandation ou un diagnostic spécifique.

Même si les modèles d’apprentissage profond peuvent être très précis, ils peuvent néanmoins commettre des erreurs. Il est essentiel d’établir des responsabilités claires pour les décisions prises par ces systèmes et de définir des protocoles pour gérer les situations dans lesquelles les modèles échouent ou prennent des décisions incorrectes, voire discriminatoires.

Nous sommes toujours à la recherche d’un protocole ou d’un plan d’action qui nous permette de valider les systèmes d’intelligence artificielle et leurs recommandations ou décisions.

C’est pourquoi, compte tenu des avantages et des inconvénients de ces logiciels naissants, il est essentiel de garder à l’esprit qu’ils peuvent être de bons alliés pour les professionnels de la procréation assistée s’ils sont utilisés de manière appropriée, sur la base de preuves scientifiques et en accord avec les besoins des patients. .