Արհեստական բանականությունը ԱՄԲ-ում

Համաձայն լայնածավալ միջազգային հետազոտությունների ՝ աշխարհում մոտ 186 միլիոն մարդ տառապում է անպտղությամբ։ Միաժամանակ բացասական միտում է նկատվում՝ տարեցտարի ավելանում է անպտուղ զույգերի թիվը։ Կլինիկական պրակտիկայում վերարտադրողական օժանդակ տեխնոլոգիաների, հիմնականում արհեստական ​​բեղմնավորման ներդրմամբ, այս խնդիրը լուծելու հնարավորություններ կան։Այնուամենայնիվ, չնայած ժամանակակից վերարտադրողական բժշկության զարգացման բարձր մակարդակին, միջամտությունների միայն մեկ երրորդն է հաջողակ։ Անպտղության ախտորոշումն ավելի ճշգրիտ և բուժումն ավելի արդյունավետ դարձնելու համար բժշկական հանրությանը խորհուրդ է տրվում առօրյա պրակտիկայում օգտագործել արհեստական ինտելեկի տեխնոլոգիաների վրա հիմնված ծրագրային արտադրանք։ Սա թույլ կտա ժամանակին բացահայտել և ուսումնասիրել մեծ տվյալների հավաքածուի պոտենցիալ կապերը, ինչպես նաև ստեղծել հուսալի կանխատեսող մոդելներ ՝ օգտագործելով մեքենայական ուսուցման մեթոդներ:Վերարտադրողական բժշկության մեջ արհեստական ​​ինտելեկտի հետազոտության ամենաառաջադեմ ոլորտներն են՝ in vitro (լատիներենից թարգմանաբար նշանակում է «ապակու մեջ») բեղմնավորման համար կենսանյութերի գնահատման որակի բարելավումը և արհեստական բեղմնավորման արդյունքի կանխատեսումը` հաշվի առնելով ամուսնական զույգերի տվյալները։ Վերարատադրողական բժշկության մեջ խնդիրների լուծման համար օգտագործվող մեքենայական ուսուցման հիմնական մեթոդը կոչվում է օժանդակ հենակետային վեկտորային մեթոդ, որոնց ցանկին են պատկանում «պատահական անտառ» և «որոշումների ծառ» ալգորիթմները, բայեսյան դասակարգիչները, ինչպես նաև արհեստական ​​նյարդային ցանցերը։ Այս ոլորտում ժամանակակից հետազոտությունների հիմնական նպատակն է հասնել ծրագրային ապահովման ալգորիթմների շահագործման առավելագույն ճշգրտության և ստանալ արդյունքներ, որոնք հետագայում կարող են ապահովել հիվանդությունների հուսալի կանխատեսում, ախտորոշում և բուժում։


== ԱԲ-ն առողջապահությունում ==
Արհեստական բանականություն (արհեստական ինտելեկտ) առողջապահության ոլորտում՝ բարդ ալգորիթմների և համակարգչային ծրագրերի օգտագործումն է բժշկական տվյալների վերլուծության մեջ։ Մասնավորապես, արհեստական բանականությունը համակարգչային ալգորիթմների կարողությունն է՝ մոտենալու եզրակացություններին առանց մարդու ուղղակի ներգործության։ Այն, ինչն առանձնացնում է արհեստական բանականության տեխնոլոգիաները առողջապահության ոլորտում օգտագործվող մյուս տեխնոլոգիաներից, դա տեղեկատվություն ստանալու, այն վերամշակելու և վերջնական օգտագործողին լավ արդյունք հասցնելու ունակությունն է։ Արհեստական բանականությունն անում է դա մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների միջոցով։ Այս ալգորիթմները կարող են ճանաչել վարքագծի օրինակները և ստեղծել իրենց սեփական տրամաբանությունը։ Սխալների սահմանը նվազեցնելու համար անհրաժեշտ է, որ ալգորիթմները բազմիցս փորձարկված լինեն։


== Արհեստական բանականությունը ԱՄԲ-ում ==
Սաղմնաբանների, ռեպրոդուկտոլոգների, համակարգչային տեխնիկայի ոլորտի մասնագետների և Ճշգրիտ բժշկության ոլորտի մասնագետների խումբ պատրաստել են արհեստական ինտելեկտ՝ սաղմերի որակը որոշելու համար։
Արհեստական ​​ինտելեկտի նոր ալգորիթմը, որը մշակվել է 	Weill Cornell Medicine-ի կողմից, ի վիճակի է ճշգրիտ որոշել հաջողված հղիության հասնելու 5 օրական սաղմի ներուժը։ Այս մեթոդը, որը վերլուծում է սաղմերի զարգացման ժամանակի ընդմիջումները, կարող է մեծացնել արտամարմնային բեղմնավորման հաջողությունը և նվազեցնել բազմակի հղիությունների վտանգը։
Սաղմերի որակը որոշելող արհեստական ​​ինտելեկտի ալգորիթմ վարժեցնելու համար գիտնականներն օգտագործել են սաղմերի 12000 լուսանկարներ, որոնք արվել են արտամարմնային բեղմնավորումից 110 ժամ հետո։
Առաջին փուլում յուրաքանչյուր սաղմ գնահատվել է սաղմնաբանների կողմից՝ մորֆոլոգիական չափանիշների հիման վրա։ Կատարվել է վիճակագրական վերլուծություն՝ սաղմի որակը հղիության հաջող ելքի հավանականության հետ համեմատելու համար։ Եթե ​​հաջող հղիության հավանականությունը 58%-ից բարձր է եղել, ապա որոշվել է, որ նման սաղմերի որակը լավ է։ Եթե ​​պարզվել է, որ հղիության հավանականությունը 35%-ից ցածր է, ապա սաղմերը անորակ էին։
Փորձարկումներից հետո Stork արհեստական ​​ինտելեկտի ալգորիթմը կարողացել է նոր ֆոտոշարքից 97% ճշգրտությամբ որոշել սաղմերի որակը։
Brigham and Women's Hospital-ի և Massachusetts General Hospital-ի(Մասաչուսեթսի գլխավոր հիվանդանոցի) գիտնականները կատարել են ուսումնասիրություններ։ 2021թ.֊ի սեպտեմբերի 15-ին Elife-ում հրապարակված ուսումնասիրության մեջ նրանք խոսեցին արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգի մշակման մասին, որը կօգնի ընտրել ամենաառողջ սաղմերը. Այդ ալգորիթմը կտարբերակի սաղմերը և կբացահայտի նրանց, ովքեր ունեն գոյատևման ամենաբարձր ներուժը։
Նախագծում օգտագործվում են մեքենայական ուսուցում և լուսանկարներ, որոնք արվել են բեղմնավորումից 113 ժամ անց։ Այսպիսով, 742 սաղմերի վերլուծության ժամանակ ԱԲ-ի կանխատեսումը ճշգրիտ է եղել դեպքերի 90%-ում՝ ամենաբարձր որակի սաղմերի ընտրության ժամանակ։ Հետազոտողները այնուհետև գնահատեցին իրենց համակարգի կարողությունը՝ տարբերակելու նորմալ քրոմոսոմային թվով բարձրորակ սաղմերը և համեմատեցին համակարգի աշխատանքը Միացյալ Նահանգների հինգ տարբեր վերարտադրողական բժշկության կենտրոնների 15 փորձառու սաղմնաբանների հետ։ ԱԲ-ն հաղթեց. նրա կանխատեսումները ճշգրիտ էին 75%-ով, մինչդեռ մարդկանց մոտ՝ միայն 67%-ով։
Հեղինակները ասում են, որ այս համակարգը համարում են որպես օժանդակ տեխնիկա ռեպրոդուկտոլոգների համար։ Ներկայումս սաղմնաբաններին հասանելի գործիքները սահմանափակ են և թանկարժեք, ուստի բժիշկների մեծամասնությունը սաղմերի ընտրության գործընթացում պետք է հիմնվի միայն իրենց փորձի և դիտարկման վրա։ Իսկ այս ալգորիթմական համակարգը կօգնի գնահատել մանրադիտակների միջոցով ստացված պատկերները, որոնք առկա են վերարտադրողական առողջության բոլոր կենտրոններում։
Հարկ է նշել, որ արհեստական ինտելեկտը դառնում է ժամանակակից բժշկության անբաժանելի մասը՝ դրա օգնությամբ կանխատեսվում է սրտի կաթվածը և բարձր ճշգրտությամբ ախտորոշվում է Ալցհայմերի հիվանդությունը։ Վստահաբար կարելի է ասել, որ ԱԲ-ն կդառնա HealthNet առողջապահական ապագա շուկայի առանցքային տեխնոլոգիաներից մեկը։


== Գրականություն ==
Ившин А.А., Багаудин Т.З., Гусев А.В., Журнал "Акушерство и Гинекология" №5 / 2021
C.Wood, A.Trounson, Clinical In Vitro Fertilization 1984
monthly journal "eLife", September 2021


== Արտաքին հղումներ ==
Weill Cornell Medicine
Brigham and Women's Hospital
Massachusetts General Hospital
HealthNet
Elife


== Ծանոթագրություններ ==