成功した生児出生予測のための胚グレーディング手法としての人工知能モデルと手動形態動態注釈システムの評価：後ろ向き単施設研究

抄録 目的 時間経過監視システム（TMS）の導入と予測アルゴリズムの開発は、移植のための最適な胚選択に寄与する可能性があります。したがって、本研究は、胚盤胞期の胚に対するKIDScoreおよびiDAScoreシステムの出産イベント予測における効率性を調査することを目的としています。 方法 本研究は、2021年10月から2022年7月までの10ヶ月間、私立IVFユニットの設定で実施され、さまざまな病因による91回のIVF/ICSIサイクルから429個の胚が分析されました。胚はEmbryoscope +タイムラプスインキュベーターで培養され、確立されたスコアリングシステム（KIDScoreおよびiDAScore®）を通じて分析されました。主要な結果指標は、生児出生予測に関する両スコアリングシステムの比較でした。5日目に高いスコアを持つ胚（KID5スコア/iDA5スコア）は、移植または後で使用するために冷凍保存されました。 結果 KID5およびiDA5スコアが高い胚は、成功した生児出生の確率と正の相関があり、KID5スコアは比的に高いiDA5スコアと比較して成功した生殖結果を予測する効率が高いことが示されました。KID5はiDA5スコアと比較して成功した生児出生を予測する保守的なパフォーマンスを示し、効率的な予測は比較的低いKID5スコアまたは比較的高いiDA5スコアによって提供される可能性があることを示しています。 結論 開発された人工知能ツールは、成功した生児出生の観点から最適化された胚移植の実施において、従来の形態的評価と併用して臨床実践に導入されるべきです。