論文の概要: Multi-Modal Artificial Intelligence of Embryo Grading and Pregnancy Prediction in Assisted Reproductive Technology: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20306v2
- Date: Wed, 24 Sep 2025 11:44:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-25 14:09:11.167388
- Title: Multi-Modal Artificial Intelligence of Embryo Grading and Pregnancy Prediction in Assisted Reproductive Technology: A Review
- Title（参考訳）: 胚移植のマルチモーダル人工知能と生殖補助技術における妊娠予測
- Authors: Xueqiang Ouyang, Jia Wei,
- Abstract要約: 主な課題は、胚のグレーディングにおける固有の主観性と、マルチモーダルデータ統合の非効率性である。
このような背景から、AI駆動技術の採用は、これらの問題に対処するための重要な戦略として現れている。
本稿では、胚のグレーディングと妊娠予測のためのAI応用の進歩を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.081821883821991
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Infertility, a pressing global health concern, affects a substantial proportion of individuals worldwide. While advancements in assisted reproductive technology (ART) have offered effective interventions, conventional in vitro fertilization-embryo transfer (IVF-ET) procedures still encounter significant hurdles in enhancing pregnancy success rates. Key challenges include the inherent subjectivity in embryo grading and the inefficiency of multi-modal data integration. Against this backdrop, the adoption of AI-driven technologies has emerged as a pivotal strategy to address these issues. This article presents a comprehensive review of the progress in AI applications for embryo grading and pregnancy prediction from a novel perspective, with a specific focus on the utilization of different modal data, such as static images, time-lapse videos, and structured tabular data. The reason for this perspective is that reorganizing tasks based on data sources can not only more accurately depict the essence of the problem but also help clarify the rationality and limitations of model design. Furthermore, this review critically examines the core challenges in contemporary research, encompassing the intricacies of multi-modal feature fusion, constraints imposed by data scarcity, limitations in model generalization capabilities, and the dynamically evolving legal and regulatory frameworks. On this basis, it explicitly identifies potential avenues for future research, aiming to provide actionable guidance for advancing the application of multi-modal AI in the field of ART.
- Abstract（参考訳）: 世界的な健康問題である不妊症は、世界中でかなりの数の個人に影響を与えている。
ART(assisted reproductive technology)の進歩は効果的な介入を提供する一方で、従来の体外受精胚移植(IVF-ET)は妊娠の成功率を高める上で大きなハードルとなる。
主な課題は、胚のグレーディングにおける固有の主観性と、マルチモーダルデータ統合の非効率性である。
このような背景から、AI駆動技術の採用は、これらの問題に対処するための重要な戦略として現れている。
本稿では、静的画像、タイムラプスビデオ、構造化表データなど、異なるモーダルデータの利用に焦点をあてて、新しい観点からの胚のグレーディングと妊娠予測のためのAI応用の進歩を包括的にレビューする。
この視点の理由は、データソースに基づくタスクの再編成が、問題の本質をより正確に表現できるだけでなく、モデル設計の合理性と限界を明確にする助けになるからである。
さらに、マルチモーダルな特徴融合の複雑さ、データ不足による制約、モデル一般化能力の制限、動的に進化する法と規制の枠組みなど、現代研究の核となる課題について批判的に考察する。
本研究は,ART分野におけるマルチモーダルAIの適用を促進するための実用的なガイダンスを提供することを目的として,今後の研究の道筋を明確に特定する。
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