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Ajouter les données cliniques à l'IA de sélection embryonnaire

DELESTRO F., NOGUEIRA D., FERRER-BUITRAGO, BOYER P. — L. Chansel-Debordeaux, B. Keppi, P. Sanguinet, L. Trebesses, E. Scalici, A. De La Fuente, E. Gómez, X. Pollet-Villard, M. Ruiz-Jorro, A. Boussommier-Calleja

Ce qu'il faut retenir

L'algorithme gagne 26,9 % de précision dans la prédiction de grossesse clinique parmi les embryons de qualité correcte lorsque les données cliniques sont intégrées.

En clair. L'image de l'embryon ne suffit pas : l'algorithme devient bien meilleur quand on lui donne aussi le contexte médical.

De quoi il s'agit

Un algorithme qui ne regarde que l'image de l'embryon se prive du contexte médical. Les auteurs ont ajouté les données cliniques de la patiente à leur modèle de sélection. La précision de prédiction de la grossesse augmente de 26,9 % parmi les embryons de qualité correcte, catégorie où l'embryologiste hésite le plus.

Où trouver le détail

Le protocole, les effectifs et les résultats chiffrés figurent dans le livret officiel des résumés du congrès, en accès libre. Cette fiche en donne le message principal en français ; une analyse détaillée sera publiée au fil des thèmes traités.

Communication présentée à l'ESHRE 2022 (O-124). Résumé intégral en anglais dans Human Reproduction, vol. 37, suppl. 1, 2022 ; titre et message clés traduits par Les JTA, les résumés restant la propriété de l'ESHRE et de leurs auteurs.

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