УДК 004.9

Реинжинириг процесса оценки качества эмбрионов

Баталова Лиана Шамильевна – магистрант Уфимского университета науки и технологий

Аннотация: В статье рассматриваются недостатки процесса оценки качества эмбрионов. Оценивается важность данного процесса для клиники, занимающейся проведением ЭКО. Предлагается вариант реинжиниринга с применением технологии искусственного интеллекта. Была разработана математическая модель существующего и предлагаемого процесса. Разработан фрагмент технологической документации по реализации предлагаемого решения. Актуальность реинжиниринга проявляется в том, что в настоящее время процесс оценки качества эмбрионов во многих клиниках осуществляется вручную врачами. Этот момент является критическим важным, так как успех проведения экстракорпорального оплодотворения зависит от качества эмбрионов.

Ключевые слова: отбор эмбрионов, реинжиниринг процесса, клиника эко, искусственный интеллект, технологии в медицине.

Результативность экстракорпорального оплодотворения зависит от очень многих факторов, но решающим и определяющим результат успеха, является эмбриологический этап, а именно оценка качества эмбрионов.  Не все эмбрионы приводят к беременности [1]. Качество эмбрионов различно, и чем лучше качество, тем больше шансов на беременность [2].

В настоящее время, процесс отбора эмбрионов во многих клиниках осуществляется вручную. Эмбриологи проводят анализ путем визуальной оценки морфологических признаков с помощью оптического микроскопа. В течение пяти дней эмбриологи наблюдают развитие эмбриона, контролируя условия культивирования. В каждом случае решение о выборе определенных эмбрионов является коллективным и основывается на совокупности всех данных. Это значит, что любая ключевая процедура нуждается в том, чтобы пришел второй врач и произвел повторную оценку эмбрионов [3].

В связи с этим для реинжиниринга был выбран процесс оценки эмбрионов в медицинской клинике. На этом этапе можно предложить применение искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процесса проведения процедур экстракорпорального оплодотворения.  Его внедрение может помочь в процессе отбора и оценки эмбрионов. Ведь оценка искусственного интеллекта не зависит от рабочей нагрузки, эмоций, утомления, плохого самочувствия, уровня квалификации [4]. Все это может быть у врача эмбриолога. 

Предполагается, что программные модули поддержки принятия решений будут оценивать эмбрионов в соответствии с их статистической жизнеспособностью, используя для этого ряд критериев. Используя анализ в системе, можно обнаружить моменты в развитии эмбрионов и события, которые ранее были не заметны, но повлияли на клинический исход. С помощью такого программного обеспечения можно анализировать высококачественные кадры развития эмбрионов и легко регистрировать необходимую информацию о каждом. За счет выявления морфологических и морфокинетических параметров можно принять решение о выборе эмбрионов или их отбраковке [5]. Программный модуль поддержки принятия решений предполагает объективное присваивание баллов каждому эмбриону. Баллы отражают потенциал имплантации и обеспечивают единообразную и эффективную оценку эмбрионов. Реинжиниринг поможет обнаруживать жизнеспособные эмбрионы, что с большей вероятностью приведет к клинической беременности, чем методы ручной оценки, тем самым можно сократить время до наступления беременности. Увеличение возможностей для пациентов цикла ЭКО и удовлетворенность пациентов – вот что выигрывает от этого клиника.

Фрагмент архитектуры предлагаемой системы представлен на рисунке 1.  Разрабатываемая система предполагает взаимодействующие между собой базы данных, базы моделей, контроллера и пользовательского интерфейса. Пользовательский интерфейс позволяет пользователю вводить данные, описывающие конкретный новый объект, для которого нужно дать прогноз. Модели проводят вычисления, т. е. осуществляют прогнозирование, и результаты отображаются пользователю посредством пользовательского интерфейса.

Рисунок 1. Фрагмент архитектеру предлагаемой системы.

Научная новизна заключается в том, что предлагаемый программный продукт разработан на базе искусственного интеллекта и машинного обучения на основе прошлых циклов ЭКО. Полученная из них информация используется для отбора эмбрионов с такой моделью развития, которая с большой долей вероятности приведет к успешному результату, то есть беременности. Используется анализ, который помогает систематизировать и структурировать информацию, выделить главные факторы. Применение данной технологии позволит автоматизировать процесс оценки эмбрионов и сократит время на анализ полученных данных.

В целом, данный реинжиниринг повлечет в себе экономически хороший исход:

• Сокращение времени на процесс оценки эмбрионов, что поспособствуют развитию других подпроцессов в клинике;
• Увеличение успешных клинических исходов;
• Минимизация человеческого фактора.

Все это поможет увеличить значимость, востребованность данной клиники среди пациентов и соответственно прибыль компании.  Это позволит клинике достичь экономической эффективности и улучшить конкурентоспособность на рынке.

Список литературы

1. Данькова И.В., Якорнова Г.В., Мальгина Г.Б., Мазуров Д.О., Чермянинова О.В., Бычкова С.В., Фассахова А.Ф., Смирнова Е.Е. Программа мониторинга вспомогательных репродуктивных технологий в рамках обязательного медицинского страхования: первые итоги // Проблемы репродукции. 2017. № 4. С.65-70.
2. Корсак В.С., Смирнова А.А., Шурыгина О.В. Регистр ВРТ Общероссийской общественной организации «Российская Ассоциация Репродукции Человека». Отчет за 2020 год // Проблемы репродукции. 2022. № 6. C.12-27.
3. Рудакова Е.Б., Замаховская Л.Ю., Стрижова Т.В., Трубникова О.Б., Татаринова Л.В. Исходы экстракорпорального оплодотворения как мультифакторная проблема клинической репродуктологии // Медицинский совет. 2015. № 9. С.84-91.
4. Сысоева А.П., Макарова Н.П., Калинина Е.А., Скибина Ю.С., Занишевская А.А., Янчук Н.О., Грязнов А.Ю. Повышение эффективности вспомогательных репродуктивных технологий с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения на эмбриологическом этапе// Акушерство и Гинекология. 2020. №7. С.28-36.
5. Гусев А.В., Морозов С.П., Кутичев В.А., Новицкий Р.Э. Нормативно-правовое регулирование программного обеспечения для здравоохранения, созданного с применением технологий искусственного интеллекта, в Российской Федерации // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021. № 1. С.36-45.