Данная работа является первой в России и посвящена повышению эффективности лечения бесплодия методом ЭКО с использованием машинного обучения с дополнительными молекулярно-биологическими маркерами.
В настоящий момент проблема бесплодия, по данным ВОЗ, является чрезвычайно актуальной в контексте современного здравоохранения.
Одним из наиболее эффективных способов лечения бесплодия является проведение программ ЭКО. Однако эффективность лечения ЭКО остается ограниченной и составляет в среднем 30%.
Учитывая, что программы ЭКО финансируются как за счет личных средств пациентов, так и за счет средств обязательного медицинского страхования, повышение эффективности лечения может существенно не только улучшить демографическую ситуацию, но и сократить государственные расходы на такие программы.
Мы разработали программный продукт на основе машинного обучения, который с высокой чувствительностью и специфичностью отбирает наиболее качественные и перспективные эмбрионы для переноса, тем самым сокращая количество попыток ЭКО для достижения одной беременности и повышая эффективность лечения.