Машинное обучение сегодня считается одной из самых перспективных областей развития искусственного интеллекта (ИИ). И одновременно с этим, одной их самых сложных, поскольку она заставляет ИИ мыслить и действовать, как это делал бы человек, развиваясь и совершенствуясь на основе полученных данных о реальном мире.
Машинное обучение (МО) широко применяется во многих областях, включая медицину. Одним из важных плацдармов по использованию МО стала репродуктивная медицина, где благодаря внедрению в лечебную практику алгоритмов искусственного интеллекта появилось большое количество вспомогательных программных продуктов. Данные программы способны прогнозировать успех и результативность таких репродуктивных технологий, как ЭКО, донорство эмбрионов и прочее.
Ученые решили проверить, какой из типов МО лучше справится с вероятностной оценкой наступления клинической беременности у пациенток. Для этого было проведено исследование, в рамках которого оценивались три модели обучения искусственного интеллекта – логистическая регрессия, алгоритм решающего дерева и метод случайного леса (Random Forest).
За основу взяли данные 854 семейных пар, которые прибегали к вспомогательным репродуктивным технологиям (ВРТ). В итоге, из всех рассматриваемых методов машинного обучения лучшим оказался Random Forest. Он определил, какие факторы наиболее важны для успеха репродуктивной технологии. Ими оказались:
Также было выявлено, что важными факторами являются число полученных яйцеклеток и показатели спермограммы.
Работы над применением ИИ в репродуктивной медицине активно продолжаются. Но уже сейчас ясно, что для прогнозов успеха репродуктивных процедур требуются более совершенные математические модели. Они должны учитывать множество различных факторов и использовать данные от большого количества пациентов. Для повышения точности программ также требуются дополнительные показатели, которые способны влиять на успех ВРТ.
Материал предоставлен Екатериной Фоминых-Капица, руководителем Neural Arts Digital Academy
Автор статьи: Васильев Роберт, вице-президент АЛРИИ
