Yapay zeka teknolojisi günümüzde hayatımızın her alanına sirayet etmeye başladı. Tüp bebek tedavisi her ne kadar çocuk sahibi olamayan aileler için umut kaynağı olsa da, kullanılan mevcut yöntemlerle başarı oranları yüzde 22 ile yüzde 30 arasında kalıyor. Yapay zeka kullanılarak geliştirilen yeni tüp bebek tedavisi ise ilk denemelerde bu oranı yüzde 50 seviyesinin üzerine çıkardı.
Koronavirüs, sağlık sektörünün önemini net şekilde ortaya koyarken, aşı ve ilaç geliştirmeleri ise tıp biliminin sınavı oldu. Peki "Bir aşı nasıl geliştirilir? Hangi aşamalardan geçer?"
Yapay zeka ile tüp bebek tedavisi nasıl çalışıyor?
Aslında yapay zeka ile tüp bebek tedavisi ilk defa karşımıza çıkan bir teknoloji değil. Türkiye’de hali hazırda uygulanan Smart PGD adlı bir tedavi de yeni bulunan tedaviye benzer bir mantıkta çalışıyor.
İsrail’de bir kadın girişimi olan Embryonics, yapay zekayı embriyo seçiminde çok daha etkin bir şekilde kullanmayı başardı. Tüp bebek tedavisi için temel olarak erkekten alınan sperm ile kadından alınan yumurtalar dölleniyor ve sonrasında gelişen embriyolar yani döllenmiş yumurtalar arasında sağlıklı olanlar seçiliyor.
Bilinen yöntemlerde doktorlar tarafından yapılan bu seçim ise sağlıklı embriyo seçmek için yeterli olmuyor. Embriyonun yeterli derecede güçlü olmaması ise hamileliğin başarı oranını düşürüyor.
Embryonics firması ise gelişmekte olan embriyoların 8 bin 789 kere hızlandırılmış videosunu analiz ediyor ve bunları pozitif yani sağlıklı bir embriyoya dönüşme olasılığını tahmin etmek için bir algoritma eğitmek için kullanıyorlar.
Bu yaklaşım için ilk ortaya çıkan sonuçlara göre 20 ile 40 yaş arasında 11 kadının katıldığı uygulamada 6 tanesinin başarılı bir şekilde hamile kaldığı ortaya çıktı. Diğer beşi için henüz sonuçlar açıklanmasa da, ilk testlere göre yöntem yüzde 50’den fazla başarı sağlıyor.
Yapay zeka ile geliştirilen bu yöntem, Smart PGD gibi yöntemlerin de çok daha etkin bir yapay zeka teknolojisi kullanmasını sağlayabilir. Tedavi henüz test aşamasında ve ne kadar etkili bir yöntem olduğunu anlamak için daha fazla hasta üzerinde denenmesi gerektiği de uzmanlar tarafından açıklandı.
