Наблюдательное исследование

Моделирование роста фолликулов при стимуляции яичников с использованием агентного искусственного интеллекта

Modelling Follicular Growth During Ovarian Stimulation Using Agent-based Artificial Intelligence

The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism
10.1210/clinem/dgaf539
Полный текст Открыть в журнале PubMed
FWCI: 1.14FWCI — Field-Weighted Citation Impact (индекс цитируемости с поправкой на область науки). 1.0 = среднее, > 1 = выше среднего · Процитировано: 1 · Ссылки: 21 · Лицензия: CC-BY
Цитирование по годам: 2026: 1

Аннотация

Контекст: Стимуляция яичников — ключевой этап в программах медицински assisted reproductive technology, при котором супрафизиологические дозы ФСГ расширяют «окно ФСГ» и вызывают мультифолликулярный рост. Однако данных об индивидуальных темпах роста фолликулов в процессе лечения бесплодия ограничено.

Цель: Смоделировать темпы роста отдельных фолликулов яичника во время стимуляции в циклах медицински assisted reproductive technology с помощью агентной модели искусственного интеллекта.

Дизайн: Наблюдательное когортное исследование.

Условия: 11 клиник вспомогательных репродуктивных технологий в Европе.

Пациенты: 11 572 пациентки (2005–2023 годы), которым проводили стимуляцию яичников в рамках медицински assisted reproductive technology.

Вмешательство: Прогностическое моделирование выполняли на основе 39 698 ультразвуковых исследований, включавших 434 082 фолликула из 12 950 циклов стимуляции яичников.

Основные показатели исхода: Моделировали ежедневные темпы роста отдельных фолликулов яичника во время стимуляции, чтобы прогнозировать размеры фолликулов к концу стимуляции яичников.

Результаты: Средний темп роста фолликулов яичника составил 1,350 мм/сут (95% ДИ 1,346–1,353 мм/сут) и значимо ассоциировался с числом антральных фолликулов и изменениями дозы ФСГ (оба P < 0,001). При использовании только первого ультразвукового исследования модель позволяла прогнозировать размер фолликулов с точностью до 2 мм к концу стимуляции яичников в 75,0% случаев (95% ДИ 74,6–75,3%), а при добавлении первых 2 исследований — в 80,1% случаев (95% ДИ 79,8–80,5%). Прогностическая эффективность оставалась стабильной между клиниками: средняя точность составила 78,0% при случайном разделении на обучающую и тестовую выборки и 77,1% при перекрестной проверке по клиникам.

Выводы: С помощью современных методов искусственного интеллекта удалось лучше понять динамику роста фолликулов во время стимуляции яичников. Эта модель надежно прогнозирует размеры фолликулов к концу стимуляции и может уменьшить число необходимых ультразвуковых исследований.

Переведем эту статью за 1 час

Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.

Попробовать бесплатно →

Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.