Uso de inteligência artificial na predição de nascimentos humanos com base na morfocinética embrionária.

Resumo

A procura por técnicas de reprodução assistida, principalmente a fertilização in vitro (FIV) e a injeção intracitoplasmática de espermatozoides, do inglês intracytoplasmic sperm injection (ICSI), aumentou nos últimos anos. Apesar das atuais taxas de sucesso das clínicas de reprodução, muitas pessoas que buscam tratamento ainda enfrentam problemas para gerar uma gravidez. A experiência de passar por várias tentativas para engravidar podem levar homens e mulheres a consequências adversas como sentir raiva, tristeza, solidão, podendo chegar ao desenvolvimento de ansiedade e depressão. A credibilidade dada à FIV e ICSI nos últimos anos aumentou devido ao avanço nas técnicas de time-lapse. Esta metodologia não invasiva obtém as características do desenvolvimento embrionário. Na busca por ferramentas que caracterizem e auxiliem na seleção dos melhores embriões para transferência, como fazem as técnicas de time-lapse, o uso de inteligência artificial como as redes neurais artificiais (RNAs) e os algoritmos genéticos (AGs) podem ser uma boa alternativa, possibilitando um aumento das atuais taxas de implantação e gestação. Sendo assim, este projeto de pesquisa pretende, fazendo o uso de RNAs e AGs, proporcionar, através dos conceitos e padrões de morfocinética embrionária humana, uma melhor predição dos embriões mais aptos para transferência, possibilitando, assim, um acréscimo das atuais taxas de implantação e gestação, permitindo um aumento de nascimentos a termo.