論文の概要: A Knowledge-Based Decision Support System for In Vitro Fertilization
Treatment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11802v1
- Date: Thu, 27 Jan 2022 20:30:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-31 14:57:37.881083
- Title: A Knowledge-Based Decision Support System for In Vitro Fertilization
Treatment
- Title(参考訳): 体外受精治療のための知識に基づく意思決定支援システム
- Authors: Xizhe Wang, Ning Zhang, Jia Wang, Jing Ni, Xinzi Sun, John Zhang,
Zitao Liu, Yu Cao, Benyuan Liu
- Abstract要約: 本報告では,IVF 治療サイクルにおける患者訪問に対する治療プロトコルおよび治療適応に関する医療アドバイスを提供する知識ベース意思決定支援システムを提案する。
本システムは,電子カルテシステムに簡単に組み込むことができる,データ処理と軽量化に効率的である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.593716703698256
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In Vitro Fertilization (IVF) is the most widely used Assisted Reproductive
Technology (ART). IVF usually involves controlled ovarian stimulation, oocyte
retrieval, fertilization in the laboratory with subsequent embryo transfer. The
first two steps correspond with follicular phase of females and ovulation in
their menstrual cycle. Therefore, we refer to it as the treatment cycle in our
paper. The treatment cycle is crucial because the stimulation medications in
IVF treatment are applied directly on patients. In order to optimize the
stimulation effects and lower the side effects of the stimulation medications,
prompt treatment adjustments are in need. In addition, the quality and quantity
of the retrieved oocytes have a significant effect on the outcome of the
following procedures. To improve the IVF success rate, we propose a
knowledge-based decision support system that can provide medical advice on the
treatment protocol and medication adjustment for each patient visit during IVF
treatment cycle. Our system is efficient in data processing and light-weighted
which can be easily embedded into electronic medical record systems. Moreover,
an oocyte retrieval oriented evaluation demonstrates that our system performs
well in terms of accuracy of advice for the protocols and medications.
- Abstract(参考訳): In Vitro Fertilization (IVF)は、最も広く使われている人工生殖技術(ART)である。
IVFは通常、卵巣刺激、卵胞の回収、胚移植を伴う実験室での受精を含む。
最初の2段階はメスの卵胞期と月経周期における排卵に対応する。
そのため,本論文では治療サイクルとして取り上げている。
治療サイクルは、ivf治療における刺激薬が患者に直接適用されるため重要である。
刺激効果を最適化し、刺激薬の副作用を減少させるためには、迅速な治療調整が必要である。
また, 得られた卵子の品質および量は, 以下の手順の結果に有意な影響を与えている。
IVF の成功率を向上させるため,IVF 治療サイクル中の患者訪問ごとに,治療プロトコルと治療適応に関する医療アドバイスを提供する知識ベースの意思決定支援システムを提案する。
本システムは,電子カルテシステムへの組み込みが容易なデータ処理と軽量化において効率的である。
また, 卵子検索指向の評価は, プロトコルや医薬品に対するアドバイスの正確性の観点から, システムの性能が良好であることを実証する。
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