不妊治療でDeep Learning活用

妊活や不妊治療の領域でもAIが活用されているのをご存知でしょうか。例えば、身近なところでアプリの例をあげると、Miraというアプリは女性が生理のサイクルを記入するだけではなく、Miraが開発したキットで尿検査の結果をあげることで妊娠しやすい日をAIで予測し、通知してくれるものです。

最近では体外受精（IVF)でのディープラーニング活用が話題になっています。一般的には３５歳以上の女性の場合、体外受精を行なったとき正常な出産に繋がる確率が一サイクルにつき20％以下、そしてIVFの費用は一サイクルにつき12,000ドルほどかかってしまうため、経済的にも精神的にも大きな負担になっています。

そこで、コネール大学医学部のZaninovic教授（発生学者）が行なった研究では、ディープラーニングを使い、５万枚の胚の写真を学習させました。発生学者がラベル付けした胚の画像に基づき学習をし、体外受精後のどの胚が健康的な出産に繋がるか（good quality)、繋がらないか(poor quality)、ということを97％の精度で予測することに成功したといい、この技術が体外受精の現場で導入されれば（その為には今後多くの臨床実験を行う必要がありますが）、より可能性の高い胚を移植することで、成功率を高めることができるかもしれないと言われています。（ネーチャーに投稿された論文はこちら）

AIを活用してよりパーソナライズした不妊治療へ

エモリー大学医学部で生殖内分泌学および不妊症学科長を務めるSpencer教授は、不妊治療の領域で今後もっとAIの活用が増えると言っています。例えば夫婦が子作りを開始する前から、不妊リスクや不妊の可能性などをAIで検知することで、医師がよりパーソナライズした不妊治療プロトコールをすすめることができます。現状では、夫婦の年齢、ホルモンレベル、卵子の数などで不妊治療の内容を決めることが多く、アルゴリズムで医師の判断を補佐することができれば、大きなブレークスルーになるのでは、と考えられています。

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それでは素敵な1日をお過ごしください。

石角友愛