רקע ורציונאל: הערכה של הפוטנציאל ההתפתחותי של עוברים להשתרש בתוך הרחם ולייצר הריון ולידת חי תשפר את טיפולי ההפרייה באופן מהותי. כיום, אמבריולוגים מבצעים הערכת איכות העוברים על סמך זמני הופעת אירועים דיסקרטיים בהתפתחות העובר באמצעות כלים שאינם מדוייקים אשר דורשים תיוג ידני. על כן, במקרים רבים מועברים לרחם יותר מעובר אחד על מנת להגדיל את הסיכוי להשתרשות ולהריון. כתוצאה מכך גדלים הסיכויים לסיבוכים קליניים הקשורים בהריונות מרובי עוברים אשר כרוכים בעלויות משמעותיות למערכות הבריאות.
מטרות: פיתוח אלגוריתמים מדוייקים, אוטומטיים ומתוקננים להערכת הפוטנציאל של עוברים להשתרש ולייצר הריון ולידת חי.
תוצאות וממצאים עיקריים: בנינו בסיס נתונים מהגדולים מסוגו בעולם, הכולל עשרות אלפי קבצי וידאו של התפתחות עוברית ואינפורמציה קלינית על טיפולי ההפריה, קצבי העברה, השתרשות ולידה של כל עובר וגיל האם. בצענו תיוג ידני של המאורעות המורפוקינטיים. באמצעות רשתות נוירונים עמוקות, אנו פיתחנו מתייגים אוטומטיים ומתוקננים אשר משפרים את הדיוק של טכנולוגיות קיימות.
מסקנות ותובנות: אינטיליגנציה מלאכותית מאפשרת ניתוח מדוייק של תהליכים ביולוגיים מורכבים אשר מרחיב את היכולות האנושיות בהערכת פוטנציאל ההשתרשות של העובר. הדגמת היתרונות של למידת מכונה עשוייה להוות תמריץ עבור ניתוח תהליכים אחרים בעלי משמעות קלינית בתחום הפוריות ומעבר לזה.
תרומה והשלכות להמשך: ההטמעה של המתייגים שפיתחנו להערכת הפוטנציאל העוברי תשפר את הזיהוי של העוברים בעלי הסיכוי הגבוה ביותר להשתרש ובכך לאפשר העברת עוברים בודדים אשר ימנעו סיבוכים רפואיים לעובר וליילוד הקשורים בהריונות מרובי עוברים. כמו כן, הטכנולוגיה הזו תחסוך שעות עבודה של אמבריולוגיים במרפאה ותאפשר הערכה מדוייקת, אוטומטית, מהירה ומתוקננת שאינה מושפעת מהחלפת משמרות, עייפות וטעויות אנוש. השלכות אלו רלוונטיות לא רק למרפאות פוריות אנושיות אלא גם לתהליכי הפרייה בחיות משק אשר עשויות לתרום לדוגמא ליעילות משק החלב והבשר.
