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体外受精実験室での人工知能：生殖データの分類のための異なるタイプのアルゴリズムのアプリケーションを介して概要を説明します
Artificial intelligence in the IVF laboratory: overview through the application of different types of algorithms for the classification of reproductive data.
PMID: 32654105 DOI: 10.1007/s10815-020-01881-9.
抄録
過去数年にわたり、生殖補助技術（ART）は絶え間ない技術革新を伴ってきました。例えば、細胞質内精子注入（ICSI）、胚の形態動態のタイムラプスモニタリング、およびPGSは、ARTの成功を高める革新的な技術です。同様の傾向で、人工知能（AI）技術の使用は、胚や精子の選択にかかわらず、集中的に研究されています。すでにいくつかの研究が発表されているにもかかわらず、生殖補助クリニックでのAIの使用はまだ現実のものとはなっていません。これは主に、クリニックの日常業務で使用することが提案されている様々なAI技術が原因であり、その使用には不確実性があります。この複雑なシナリオに光を当てるために、本レビューでは、最も頻繁に使用されているAIアルゴリズムのいくつか、その機能性、および潜在的な使用方法について簡単に説明する。人工知能アルゴリズムが生殖データに使用されている論文を検索するために、いくつかのデータベースを分析した。我々は、胚細胞と精液サンプルの分類に焦点を当てた。分析された124の論文のうち、32の論文がこのレビューのために選択された。提案されたアルゴリズムの中から、ほとんどのものが満足のいく精度を達成しており、幅広いAI技術の可能性を示している。しかし、これらの研究の評価は、提案されたモデルとそのアルゴリズムを検証するために、より標準化された研究の必要性を示唆している。生殖補助クリニックでのAIの定期的な使用は時間の問題である。しかし、使用するAI技術の選択は、それぞれの技術に隣接する原則、すなわち、その堅牢性、長所、短所をよりよく理解することによって支えられている。我々は、現在の（まだ始まったばかりではあるが）臨床ルーチンでのAIの可能性のある使用法をいくつか提供し、それがどれだけ正確で親しみやすいものになり得るかを議論する。最後に、移植される胚の選択に関するAI研究のためのいくつかの基準とその他の将来のヒントを提案します。私たちにとって、その使用の重要性は明らかであり、ARTに影響を与える革命的なマイルストーンを提供しています。
Over the past years, the assisted reproductive technologies (ARTs) have been accompanied by constant innovations. For instance, intracytoplasmic sperm injection (ICSI), time-lapse monitoring of the embryonic morphokinetics, and PGS are innovative techniques that increased the success of the ART. In the same trend, the use of artificial intelligence (AI) techniques is being intensively researched whether in the embryo or spermatozoa selection. Despite several studies already published, the use of AI within assisted reproduction clinics is not yet a reality. This is largely due to the different AI techniques that are being proposed to be used in the daily routine of the clinics, which causes some uncertainty in their use. To shed light on this complex scenario, this review briefly describes some of the most frequently used AI algorithms, their functionalities, and their potential use. Several databases were analyzed in search of articles where applied artificial intelligence algorithms were used on reproductive data. Our focus was on the classification of embryonic cells and semen samples. Of a total of 124 articles analyzed, 32 were selected for this review. From the proposed algorithms, most have achieved a satisfactory precision, demonstrating the potential of a wide range of AI techniques. However, the evaluation of these studies suggests the need for more standardized research to validate the proposed models and their algorithms. Routine use of AI in assisted reproduction clinics is just a matter of time. However, the choice of AI technique to be used is supported by a better understanding of the principles subjacent to each technique, that is, its robustness, pros, and cons. We provide some current (although incipient) and potential uses of AI on the clinic routine, discussing how accurate and friendly it could be. Finally, we propose some standards for AI research on the selection of the embryo to be transferred and other future hints. For us, the imminence of its use is evident, providing a revolutionary milestone that will impact the ART.