Menetelmä tuo lisätietoa sekä IVF-hoitojen suunnitteluun ja hoidon onnistumisen ennakointiin, että munasolujen ennakoivaan pakastukseen liittyvien päätösten tueksi. Tutkimus on noninvasiivinen, eikä siitä aiheudu riskiä potilaalle tai alkion kehitykselle.
Menetelmä perustuu munasolujen kuvantamiseen ja kuvien analysointiin tekoälyn avulla. Tekoäly tunnistaa kuvista rakenteellisia piirteitä, joita ei voida arvioida yhtä tarkasti pelkän silmämääräisen tarkastelun perusteella. Näiden tietojen avulla voidaan arvioida, millainen kehityspotentiaali munasolulla on ja kuinka todennäköisesti se etenee alkion kehityksessä esimerkiksi blastokystivaiheeseen (päivä 5–6 alkio). Tämä auttaa tarkentamaan arviota hedelmöittymisen ja alkiokehityksen todennäköisyydestä.
Munasolujen laadun arviointi on ollut yksi keskeisistä haasteista hedelmöityshoidoissa. Tekoälyyn perustuva analyysi tuo tähän uuden, aiempaa yhdenmukaisemman ja tarkemman tavan tukea hoidon suunnittelua ja auttaa siten entistä tehokkaampien hoitojen toteuttamista.
Munasolujen laadun arviointia voidaan hyödyntää useissa eri tilanteissa:
Uusi tekoälyavusteinen menetelmä mahdollistaa munasolujen laadun aiempaa tarkemman arvioinnin Felicitas Mehiläisessä. Se perustuu munasolujen kuvantamiseen ja kuvien analysointiin tekoälyn avulla, tunnistaen rakenteellisia piirteitä, joita ei silmämääräisesti voida havaita.
Menetelmä tuo lisätietoa IVF-hoitojen suunnitteluun ja hoidon onnistumisen ennakointiin. Se auttaa arvioimaan munasolun kehityspotentiaalia ja hedelmöittymisen todennäköisyyttä, mikä tehostaa hoitojen toteutusta.
Munasolujen laadun arviointia voidaan hyödyntää ennakoivassa munasolujen pakastuksessa, ICSI-hoidoissa ja luovutettujen munasolujen analyysissä. Se tukee päätöksentekoa ja varmistaa munasolujen laadun eri hoitoprosesseissa.
Kyllä, tutkimus on noninvasiivinen, eikä siitä aiheudu riskiä potilaalle tai alkion kehitykselle.
