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人工知能と妊娠: それがどのように役立つのか

2026年4月23日と24日にバルセロナで開催される次回のEBART(証拠に基づく生殖補助技術)会議では、会議の主な議題は生殖補助医療に適用される人工知能の役割となる。リプロダクティブ・ヘルスを変革する進歩について詳しく知るために、私たちはユージン・グループの医療科学ディレクターであるアメリア・ロドリゲス・アランダ博士に話を聞きました。人工知能はパーソナライズされた成功確率を提供できます 「人工知能はさまざまな側面で生殖補助医療に影響を与えています。とりわけ、人間の主観に由来する結果のばらつきに関連した側面です。この主観性は、同じオペレーターの評価と異なるオペレーター間の評価の両方に影響を与えます」と彼は例を挙げる前に述べた。 「AIに基づいた検査プロセスの自動化により、その特性の客観的かつ定量的な評価に基づいて最適な胚を選択することが可能になります。この自動化により、検査プロトコルがさらに効率化されます。一方で、個人に固有の主観性が軽減され、他方では、異なるオペレーターの評価間に存在する可能性のある潜在的なばらつきが軽減されます。」と彼は指摘します。 エル。 関連する不安に対する味方もう 1 つの例は、患者の治療決定を行う際の AI の使用です。このとき、人工知能は、考えられる各治療法におけるパーソナライズされた成功確率を提供できるようになり、医師のアドバイスとともに、患者が自分の特性や健康上のニーズに最も適した治療法を選択できるようになります。 家族計画。 このケースでは、パーソナライズされたデータに基づいて意思決定を行う患者は、自分の決定に自信を持っていることがわかっており、これは最初の不確実性に伴う不安レベルの軽減に関係している可能性があります」と彼は言います。 スペイン不妊協会(SEF)の心理関心団体は、不妊分野におけるうつ病の蔓延と、診断から患者への心理的サポートの重要性について警告している。 「このタイプの患者は、うつ病の症状を訴えますが、 生殖治療、 最初は彼に精神的健康上の問題はありませんが、不妊患者としての状態に由来するストレスが長期間続くと、最終的に精神的健康上の問題を引き起こす可能性があります。そのため、最初のクリニック訪問時から彼を観察し、それぞれのケースに応じて精神的サポートを評価することが重要です」とSEFの心理関心グループの研究者らは警告している。 人工知能は個人の妊娠の可能性を増加させませんそして、アメリア・ロドリゲス・アランダ博士が重要なニュアンスを伝えたいのはこのときだ。人工知能は、個人の妊娠の可能性を高めるものではない。なぜなら、妊娠の可能性は患者の臨床的特徴に依存するからである。 「しかし、AIは治療の意思決定を最適化し、患者が客観的かつ定量的な方法で個別の可能性について知らされれば、妊娠に至るまでの時間とこれらの治療に関連するストレスを軽減できる可能性があります。」と彼は指摘します。人工知能に頼るべきところしかし、それはすべてのクリニックで達成できるものなのでしょうか、それとも専門のクリニックでのみ実現できるのでしょうか?アメリア・ロドリゲス・アランダ博士は、現時点では AI を使用して効率性を高めることは重要であると明言しています。 生殖補助医療 患者数が多いクリニックや独自の予測モデルを作成しているクリニックでは、結果が向上しています。 「これは、研究開発に力を入れている診療所が、患者集団の治療改善において最前線であり続けることを意味します。しかし、(国内または欧州の登録簿の統合による)AI モデルの一般化により、将来的にはすべての診療所がこれらのツールの利点から恩恵を受けることができるようになることが期待されています。」と彼は言います。 子宮内膜の受容性を真に客観的かつ定量的に評価することはまだ不可能です。これまで真に客観的かつ定量的な方法で評価することができなかったことを明確にすることが重要です。 子宮内膜の受容性。 「AIによって統合された新しいテクノロジーにより、個別の感受性パターンを明らかにする生物学的マーカーとデジタルマーカーを評価および監視できるようになり、各周期で患者が最も感受性が高くなる瞬間をより正確に特定し、より高い確率で胚移植を実行できるようになります。」と彼は指摘する。生殖補助医療における人工知能の役割AI モデルは、生殖補助医療の多数の患者から生成される大量の生物学的および臨床データを利用して、互いに似ている患者を識別し、成功の客観的な予測を生成できます。 「各患者の特性に基づいて、成功の不確実性のレベルを軽減できたときに、真に個別化された生殖医療が達成されます」とオイジン グループの医学科学ディレクターは述べています。 目的は、患者がより短期間で妊娠に至ることを保証することですなぜなら、AI は年齢やその他の生物学的要因や臨床的要因に固有の問題を改善することはできませんが、パーソナライズされた方法で最善の決定を下し、治療を可能な限り効率的に行うのに役立つからです。 「目的は、患者がより短い時間で妊娠に到達し、より安心して自分の決断に参加できるようにすることです。これにより、これらの治療に伴う不安が軽減され、プロセス中の体験が向上します」と彼は言います。マリタ・アロンソ 彼女はポップカルチャーとライフスタイルの専門家です。彼女はフェミニストの観点から文化現象について書いており、そこには常に反省が含まれています。彼は私たちを取り巻くトレンドにユーモアを加えるのを恐れず、読者を笑わせ、同じように考えさせようと努めています。彼女が関係について書くとき、彼女の目標は、毒性が消え、カップルが彼女が作ろうとしているレシピと同じくらい健康であることです...もちろん、劇的な結果が得られます。ストーブは彼のものではありません。 彼は 2 冊の本 (『愛する自己破壊のアンチマニュアル』と『最初を見逃したら、最初からやり直してください』) を出版し、さまざまなメディアやラジオ、テレビ番組で協力し、常に物事を違う視点から見るよう努めています。彼は正常であることが過大評価されていると信じており、そのためテキストや発言を通じて驚きや衝撃の反応を求めることを恐れていません。…

人工知能と妊娠: それがどのように役立つのか

2026年4月23日と24日にバルセロナで開催される次回のEBART(証拠に基づく生殖補助技術)会議では、会議の主な議題は生殖補助医療に適用される人工知能の役割となる。リプロダクティブ・ヘルスを変革する進歩について詳しく知るために、私たちはユージン・グループの医療科学ディレクターであるアメリア・ロドリゲス・アランダ博士に話を聞きました。

人工知能はパーソナライズされた成功確率を提供できます

「人工知能はさまざまな側面で生殖補助医療に影響を与えています。とりわけ、人間の主観に由来する結果のばらつきに関連した側面です。この主観性は、同じオペレーターの評価と異なるオペレーター間の評価の両方に影響を与えます」と彼は例を挙げる前に述べた。 「AIに基づいた検査プロセスの自動化により、その特性の客観的かつ定量的な評価に基づいて最適な胚を選択することが可能になります。この自動化により、検査プロトコルがさらに効率化されます。一方で、個人に固有の主観性が軽減され、他方では、異なるオペレーターの評価間に存在する可能性のある潜在的なばらつきが軽減されます。」と彼は指摘します。 エル。

関連する不安に対する味方

もう 1 つの例は、患者の治療決定を行う際の AI の使用です。このとき、人工知能は、考えられる各治療法におけるパーソナライズされた成功確率を提供できるようになり、医師のアドバイスとともに、患者が自分の特性や健康上のニーズに最も適した治療法を選択できるようになります。 家族計画。 このケースでは、パーソナライズされたデータに基づいて意思決定を行う患者は、自分の決定に自信を持っていることがわかっており、これは最初の不確実性に伴う不安レベルの軽減に関係している可能性があります」と彼は言います。

スペイン不妊協会(SEF)の心理関心団体は、不妊分野におけるうつ病の蔓延と、診断から患者への心理的サポートの重要性について警告している。 「このタイプの患者は、うつ病の症状を訴えますが、 生殖治療、 最初は彼に精神的健康上の問題はありませんが、不妊患者としての状態に由来するストレスが長期間続くと、最終的に精神的健康上の問題を引き起こす可能性があります。そのため、最初のクリニック訪問時から彼を観察し、それぞれのケースに応じて精神的サポートを評価することが重要です」とSEFの心理関心グループの研究者らは警告している。

人工知能は個人の妊娠の可能性を増加させません

そして、アメリア・ロドリゲス・アランダ博士が重要なニュアンスを伝えたいのはこのときだ。人工知能は、個人の妊娠の可能性を高めるものではない。なぜなら、妊娠の可能性は患者の臨床的特徴に依存するからである。 「しかし、AIは治療の意思決定を最適化し、患者が客観的かつ定量的な方法で個別の可能性について知らされれば、妊娠に至るまでの時間とこれらの治療に関連するストレスを軽減できる可能性があります。」と彼は指摘します。

人工知能に頼るべきところ

しかし、それはすべてのクリニックで達成できるものなのでしょうか、それとも専門のクリニックでのみ実現できるのでしょうか?

アメリア・ロドリゲス・アランダ博士は、現時点では AI を使用して効率性を高めることは重要であると明言しています。 生殖補助医療 患者数が多いクリニックや独自の予測モデルを作成しているクリニックでは、結果が向上しています。 「これは、研究開発に力を入れている診療所が、患者集団の治療改善において最前線であり続けることを意味します。しかし、(国内または欧州の登録簿の統合による)AI モデルの一般化により、将来的にはすべての診療所がこれらのツールの利点から恩恵を受けることができるようになることが期待されています。」と彼は言います。

子宮内膜の受容性を真に客観的かつ定量的に評価することはまだ不可能です。

これまで真に客観的かつ定量的な方法で評価することができなかったことを明確にすることが重要です。 子宮内膜の受容性。 「AIによって統合された新しいテクノロジーにより、個別の感受性パターンを明らかにする生物学的マーカーとデジタルマーカーを評価および監視できるようになり、各周期で患者が最も感受性が高くなる瞬間をより正確に特定し、より高い確率で胚移植を実行できるようになります。」と彼は指摘する。

生殖補助医療における人工知能の役割

AI モデルは、生殖補助医療の多数の患者から生成される大量の生物学的および臨床データを利用して、互いに似ている患者を識別し、成功の客観的な予測を生成できます。 「各患者の特性に基づいて、成功の不確実性のレベルを軽減できたときに、真に個別化された生殖医療が達成されます」とオイジン グループの医学科学ディレクターは述べています。

目的は、患者がより短期間で妊娠に至ることを保証することです

なぜなら、AI は年齢やその他の生物学的要因や臨床的要因に固有の問題を改善することはできませんが、パーソナライズされた方法で最善の決定を下し、治療を可能な限り効率的に行うのに役立つからです。 「目的は、患者がより短い時間で妊娠に到達し、より安心して自分の決断に参加できるようにすることです。これにより、これらの治療に伴う不安が軽減され、プロセス中の体験が向上します」と彼は言います。

マリタ・アロンソ 彼女はポップカルチャーとライフスタイルの専門家です。彼女はフェミニストの観点から文化現象について書いており、そこには常に反省が含まれています。彼は私たちを取り巻くトレンドにユーモアを加えるのを恐れず、読者を笑わせ、同じように考えさせようと努めています。彼女が関係について書くとき、彼女の目標は、毒性が消え、カップルが彼女が作ろうとしているレシピと同じくらい健康であることです…もちろん、劇的な結果が得られます。ストーブは彼のものではありません。

彼は 2 冊の本 (『愛する自己破壊のアンチマニュアル』と『最初を見逃したら、最初からやり直してください』) を出版し、さまざまなメディアやラジオ、テレビ番組で協力し、常に物事を違う視点から見るよう努めています。彼は正常であることが過大評価されていると信じており、そのためテキストや発言を通じて驚きや衝撃の反応を求めることを恐れていません。

コンプルテンセ大学で視聴覚コミュニケーションを卒業し、さまざまな大学でポップ カルチャー、ライフスタイル、ファッションに関するマスター クラスを教えています。コスモポリタンでは、彼は力を与えるプリズムからトレンド、ニュース、現象を分析しています。

#人工知能と妊娠 #それがどのように役立つのか

執筆者について: nipponese

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