Improving in vitro fertilization with environmental optimization using artificial intelligence

Syfte och mål

Syfted med EIVF-AI är att etablera ett system som identifierar mönster och korrelationer mellan omgivningselement i IVF-kliniker och utvecklingen av embryon. Genom integration av olika sensordata och AI-teknologier är vårt slutgiltiga mål att förbättra sannolikheten för lyckade graviditeter.

Förväntade effekter och resultat

Att förbättra framgångsraterna för IVF erbjuder en betydande möjlighet att ta itu med kritiska globala frågor relaterade till fertilitet, familjeplanering, mental hälsa och socioekonomisk jämlikhet. Framsteg inom IVF-teknologi kan avsevärt förbättra livskvaliteten för människor över hela världen. Projektets brådskande karaktär betonas av den europeiska hälsosektorns tillsyn av de globala IVF-framgångsraterna, som för närvarande varierar mellan 30 % och 50 %.

Planerat upplägg och genomförande

Projektet har delats in i fem primära arbetspaket som ska genomföras över tre år. WP0: Detta paket fokuserar på kunskapsspridning och projektledning. WP1: I detta skede kommer vi att samla in data och förbereda den för de efterföljande arbetspaketen. WP2: Denna fas är ägnad åt att modellera tidsberoenden i IVF-procedurer med hjälp av Transformers. WP3: Vi planerar att använda syntetiska data för att bygga modellerna i detta paket. WP4: Detta paket involverar utveckling av MultiModal Learning med hjälp av flera datakällor. WP5: Det sista paketet fokuserar på att använda förklarbar AI.