Контролируемая стимуляция яичников с использованием искусственного интеллекта при экстракорпоральном оплодотворении: критический нарративный обзор

Искусственный интеллект (ИИ) все чаще изучают как инструмент поддержки принятия решений при контролируемой стимуляции яичников (КСЯ) в рамках экстракорпорального оплодотворения. Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения показали многообещающую прогностическую точность для таких исходов, как ответ яичников, число зрелых ооцитов, преждевременный подъем лютеинизирующего гормона, коррекция дозы гонадотропинов и оптимизация времени введения триггера.

Сверточные нейронные сети, примененные к трехмерной ультразвуковой визуализации, также позволили автоматизировать мониторинг фолликулов и обеспечить более стандартизированную оценку их развития. В этом нарративном обзоре суммированы современные применения ИИ при КСЯ и критически оценены методологическое качество, статус валидации и клиническая значимость доступных моделей.

Большинство опубликованных исследований имеют ретроспективный дизайн и основаны на данных одного центра; внешняя валидация ограничена, а проспективные рандомизированные данные практически отсутствуют. Кроме того, многие зарегистрированные улучшения касаются прежде всего суррогатных лабораторных исходов, а не клинически значимых конечных точек, таких как частота живорождения. Хотя ИИ-поддерживаемая КСЯ демонстрирует значительный потенциал для индивидуализации лечения и оптимизации рабочих процессов, сохраняются важные препятствия, включая интерпретируемость моделей, возможность обобщения, этические вопросы, защиту данных и нормативный контроль. Дальнейший прогресс потребует многоцентрового сотрудничества, проспективной клинической валидации, объяснимых ИИ-решений и осторожной интеграции ИИ-инструментов в репродуктивную помощь под руководством врача.