Опыт применения машинного обучения для прогнозирования ответа яичников на овариальную стимуляцию у пациентов в программе ВРТ (2024)

Одним из важнейших этапов программы ВРТ является проведение овариальной стимуляции с целью получения оптимального числа зрелых ооцитов. Предикция ответа яичников на стимуляцию при помощи машинного обучения может быть осуществлена с использованием различных алгоритмов в зависимости от типа данных и поставленной задачи. В исследовании были проанализированы клинико- лабораторные данные пациенток в зависимости от количества зрелых ооцитов, полученных в ходе пункции, при помощи линейной регрессии и решающего дерева. Использование точных прогностических систем с большим объемом выборки, а также дополнительных математических подходов позволит повысить количество ооцитов, получаемых в ходе пункции за счет оптимизации наиболее значимых корригируемых факторов.

Тип: Статья
Автор (ы): Драпкина Юлия Сергеевна, Макарова Наталья Петровна, Калинина Елена Анатольевна
Ключевые фразы: искусственный интеллект, ВРТ, РЕПРОДУКТИВНАЯ МЕДИЦИНА, машинное обучение, СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС, ЭФФЕКТИВНОСТЬ ВРТ, ЗРЕЛЫЕ ООЦИТЫ, ПУНКЦИЯ, СТИМУЛЯЦИЯ

Идентификаторы и классификаторы

УДК
618.177. Бесплодие женщины
Текстовый фрагмент статьи