論文の概要: A Review on the Integration of Artificial Intelligence and Medical Imaging in IVF Ovarian Stimulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19688v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 15:29:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:27:37.967018
• Title: A Review on the Integration of Artificial Intelligence and Medical Imaging in IVF Ovarian Stimulation
• Title（参考訳）: IVF卵巣刺激における人工知能と医用画像の統合について
• Authors: Jana Zakall, Birgit Pohn, Antonia Graf, Daniel Kovatchki, Arezoo Borji, Ragib Shahriar Islam, Hossam Haick, Heinz Strohmer, Sepideh Hatamikia,
• Abstract要約: 人工知能(AI)は、インビトロ受精(IVF)における意思決定と治療プロトコルを最適化するための強力なツールとして登場した。 本総説では, 卵巣刺激に対する医療画像とAIの併用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Artificial intelligence (AI) has emerged as a powerful tool to enhance decision-making and optimize treatment protocols in in vitro fertilization (IVF). In particular, AI shows significant promise in supporting decision-making during the ovarian stimulation phase of the IVF process. This review evaluates studies focused on the applications of AI combined with medical imaging in ovarian stimulation, examining methodologies, outcomes, and current limitations. Our analysis of 13 studies on this topic reveals that, reveal that while AI algorithms demonstrated notable potential in predicting optimal hormonal dosages, trigger timing, and oocyte retrieval outcomes, the medical imaging data utilized predominantly came from two-dimensional (2D) ultrasound which mainly involved basic quantifications, such as follicle size and number, with limited use of direct feature extraction or advanced image analysis techniques. This points to an underexplored opportunity where advanced image analysis approaches, such as deep learning, and more diverse imaging modalities, like three-dimensional (3D) ultrasound, could unlock deeper insights. Additionally, the lack of explainable AI (XAI) in most studies raises concerns about the transparency and traceability of AI-driven decisions - key factors for clinical adoption and trust. Furthermore, many studies relied on single-center designs and small datasets, which limit the generalizability of their findings. This review highlights the need for integrating advanced imaging analysis techniques with explainable AI methodologies, as well as the importance of leveraging multicenter collaborations and larger datasets. Addressing these gaps has the potential to enhance ovarian stimulation management, paving the way for efficient, personalized, and data-driven treatment pathways that improve IVF outcomes.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、意思決定を強化し、体外受精(IVF)における治療プロトコルを最適化するための強力なツールとして登場した。 特に、IVFプロセスの卵巣刺激期において、AIは意思決定を支援する上で大きな可能性を秘めている。 本稿では, 卵巣刺激に対する医用画像と組み合わせたAIの応用, 方法, 結果, 現状の限界について検討する。 この話題に関する13の研究では, 最適なホルモン摂取量, トリガータイミング, 卵胞抽出結果の予測に有意な可能性をAIアルゴリズムが示しているのに対し, 医用画像データは主に, 卵胞の大きさや数などの基本的な定量化にかかわる2次元(2D)超音波によるものであり, 直接特徴抽出や高度な画像解析技術の利用が限られていることが明らかになった。 このことは、ディープラーニングのような先進的な画像解析アプローチと、3次元の3D超音波のようなより多様な画像モダリティが、より深い洞察を解き放つという未発見の機会を示している。 さらに、ほとんどの研究における説明可能なAI(XAI)の欠如は、AI駆動決定の透明性とトレーサビリティに関する懸念を提起している。 さらに、多くの研究は単一中心の設計と小さなデータセットに依存しており、その結果の一般化性が制限されている。 このレビューでは、高度なイメージング分析技術と説明可能なAI方法論の統合の必要性と、マルチセンターコラボレーションとより大きなデータセットを活用することの重要性を強調している。 これらのギャップに対処することで、卵巣刺激管理を強化し、IVFの結果を改善する効率的でパーソナライズされ、データ駆動的な治療経路を整備する可能性がある。

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