Ο Ιωάννης Κ. Ράπτης είναι διαπιστευμένος ιατρός (τίτλος MIC II) για την πραγματοποίηση λαπαροσκοπικών και υστεροσκοπικών επεμβάσεων υψηλού βαθμού δυσκολίας από τη Γερμανική Εταιρεία Γυναικολογικής Ενδοσκόπησης (AGE). Στην πλειοψηφία των ασθενών παρέχεται η δυνατότητα λαπαροσκοπικών-ρομποτικών επεμβάσεων χωρίς νοσηλεία. Βιογραφικό ιατρού >>
Ακολουθήστε μας
Η εξωσωματική γονιμοποίηση αποτελεί μια από τις σημαντικότερες εξελίξεις της σύγχρονης αναπαραγωγικής ιατρικής. Στις μέρες μας, ένα επαναστατικό εργαλείο, το οποίο επηρεάζει οριζόντια όλες τις διαδικασίες της υποβοηθούμενης αναπαραγωγής και ιδιαίτερα της εξωσωματικής γονιμοποίησης, είναι η τεχνητή νοημοσύνη. Από τον σχεδιασμό των φαρμακευτικών πρωτοκόλλων και την παρακολούθηση της ανταπόκρισης των ασθενών μέχρι την αξιολόγηση των εμβρύων και τον μη επεμβατικό προεμφυτευτικό έλεγχο, η τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί μια επανάσταση στον τομέα της αναπαραγωγικής ιατρικής.
Η τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται στην ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων, τα οποία προέρχονται από διάφορα κέντρα υποβοηθούμενης αναπαραγωγής παγκοσμίως. Στην εξωσωματική γονιμοποίηση, τα δεδομένα αυτά περιλαμβάνουν δημογραφικά χαρακτηριστικά και ιστορικά χιλιάδων γυναικών, εικόνες και βίντεο από στάδια ωρίμανσης αναρίθμητων ωαρίων και εμβρύων καθώς και τελικά αποτελέσματα κύησης κύκλων εξωσωματικής.
Μέσα από αυτή τη συνεχή «εκπαίδευση», τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναγνωρίζουν μοτίβα που σχετίζονται με αυξημένες πιθανότητες επιτυχίας και να μας καθοδηγούν σε πιο τεκμηριωμένες επιλογές θεραπείας.
Ένα από τα πιο καθοριστικά βήματα της εξωσωματικής γονιμοποίησης είναι η αξιολόγηση της ποιότητας καθώς και του γενετικού υλικού των εμβρύων, τα οποία δημιουργούμε στο εργαστήριο. Προκειμένου να γίνει αυτό, η τεχνητή νοημοσύνη μελετά μέσω κάμερας (Time – lapse) την ανάπτυξη των εμβρύων κατά τις πρώτες 5 – 6 μέρες. Στη συνέχεια συγκρίνει τις εικόνες αυτές με τις αντίστοιχες εκβάσεις (εμφύτευση, κύηση, γέννηση υγιούς παιδιού) που έχουν αποθηκευτεί σε μία παγκόσμια τράπεζα δεδομένων.
Με τον τρόπο αυτό τα έμβρυα κατατάσσονται σε σειρά με βάση την πιθανότητα γονιμοποίησης και γενετικής ακεραιότητας, με αποτέλεσμα να αυξάνεται σε σημαντικό βαθμό η πιθανότητα εμφύτευσης και γέννησης ενός υγιούς παιδιού.
Ένα από τα βασικά βήματα σε μια θεραπεία εξωσωματικής γονιμοποίησης αποτελεί ο σχεδιασμός του κατάλληλου φαρμακευτικού πρωτοκόλλου, το οποίο θα εξασφαλίσει τον μεγαλύτερο δυνατό αριθμό ώριμων ωαρίων και τη μικρότερη δυνατή πιθανότητα παρενεργειών.
Στο πλαίσιο αυτό η τεχνητή νοημοσύνη αναλύει στοιχεία όπως:
προκειμένου να προβλέψει ποιος συνδυασμός φαρμάκων και σε ποια δοσολογία είναι πιθανότερο να αποδώσει καλύτερα.
Έτσι εξασφαλίζονται η μέγιστη αποτελεσματικότητα της φαρμακευτικής θεραπείας με την ελάχιστη πιθανότητα εμφάνισης παρενεργειών, όπως το σύνδρομο υπερδιέγερσης των ωοθηκών.
Αυτό που παρατηρήθηκε με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην εξωσωματική γονιμοποίηση είναι πως η δημιουργία πιο αποτελεσματικών φαρμακευτικών πρωτοκόλλων και η κατάταξη των εμβρύων με βάση την πιθανότητα γονιμοποίησης και γενετικής ακεραιότητας μειώνει τον αριθμό των προσπαθειών, οι οποίες απαιτούνται για την επίτευξη του στόχου. Μάλιστα σε πολλές περιπτώσεις υποκαθίστανται δυνητικά τραυματικές και δαπανηρές μέθοδοι αξιολόγησης των εμβρύων, όπως ο προεμφυτευτικός έλεγχος.
Με τον τρόπο αυτό μειώνεται αισθητά το συνολικό κόστος των διαδικασιών υποβοηθούμενης αναπαραγωγής, αφού τα ζευγάρια επιτυγχάνουν πιο γρήγορα και με μεγαλύτερη ασφάλεια τον στόχο τους.
Είναι πλέον προφανές, πως η τεχνητή νοημοσύνη έχει αλλάξει σημαντικά τον τρόπο με τον οποίο εφαρμόζεται η υποβοηθούμενη αναπαραγωγή και πιο ειδικά η εξωσωματική γονιμοποίηση.
Παρά ωστόσο τις σημαντικές δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, η τελική απόφαση παραμένει πάντα ιατρική. Η εμπειρία, η κλινική κρίση και η εξατομικευμένη προσέγγιση δεν αντικαθίστανται. Η τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί ένα πολύτιμο εργαλείο που συμπληρώνει τη γνώση του ειδικού, βοηθώντας μας να προσφέρουμε πιο ασφαλείς, αποτελεσματικές και σύγχρονες θεραπείες υπογονιμότητας.
