Алгоритм интеллектуальной классификации ранжирования эмбрионов (ERICA): клинический помощник на основе искусственного интеллекта для прогнозирования плоидности эмбриона и имплантации

Вопрос исследования: Может ли алгоритм искусственного интеллекта на основе глубокого машинного обучения прогнозировать плоидность и имплантацию в известном наборе данных статических изображений бластоцист и как его эффективность соотносится со случайным угадыванием и опытом эмбриологов?

Дизайн: К базе данных изображений бластоцист с известным исходом применили алгоритм ERICA (Embryo Ranking Intelligent Classification Algorithm). Оценивали его способность прогнозировать эуплоидию, сравнивали прогнозирование плоидности со случайно назначенными прогностическими метками и с оценкой старших эмбриологов, а также способность высоко ранжировать эуплоидный эмбрион.

Результаты: Всего 1231 изображение эмбрионов отнесли к категории благоприятного прогноза, если эмбрион был эуплоидным и имплантировался, или неблагоприятного прогноза, если эмбрион был анеуплоидным и не имплантировался. Для ERICA была получена точность 0,70, а положительная прогностическая ценность для предсказания эуплоидии составила 0,79. ERICA показал более высокий нормализованный показатель discontinued cumulative gain (метрика ранжирования), чем случайный отбор (P = 0,0007), и чем оба эмбриолога (P = 0,0014 и 0,0242 соответственно). ERICA ставил эуплоидную бластоцисту на первое место в 78,9% случаев и как минимум один эуплоидный эмбрион в топ-2 бластоцисты в 94,7% случаев, что было лучше случайной классификации и работы двух старших эмбриологов. Среднее время ранжирования эмбрионов для четырех бластоцист составляло менее 25 с.

Вывод: Искусственный интеллект хорошо подходит для распознавания изображений. Мы обучили ERICA ранжировать эмбрионы по плоидности и имплантационному потенциалу по одному статическому изображению эмбриона. Этот инструмент может существенно помочь эмбриологам в выборе лучшего эмбриона, сократить время на аннотирование и не требует ни покадровой съемки, ни инвазивной биопсии. Дальнейшая работа должна быть направлена на оценку воспроизводимости на разных наборах данных.