Este trabalho é o primeiro na Rússia e se dedica a aumentar a eficácia do tratamento de infertilidade por fertilização in vitro usando aprendizado de máquina com marcadores biológicos moleculares adicionais.
Atualmente, o problema da infertilidade, segundo a OMS, é extremamente relevante no contexto da assistência médica moderna.
Uma das maneiras mais eficazes de tratar a infertilidade é conduzir programas de fertilização in vitro. No entanto, a eficácia do tratamento de fertilização in vitro permanece limitada e tem uma média de 30%.
Considerando que os programas de fertilização in vitro são financiados tanto pelos fundos pessoais dos pacientes quanto pelo seguro médico obrigatório, aumentar a eficácia do tratamento pode não apenas melhorar significativamente a situação demográfica, mas também reduzir os custos governamentais para tais programas.
Desenvolvemos um produto de software baseado em aprendizado de máquina que, com alta sensibilidade e especificidade, seleciona o embrião mais promissor e de maior qualidade para transferência, reduzindo assim o número de tentativas de fertilização in vitro para obter uma gravidez e aumentando a eficácia do tratamento.