1 of 1

​

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОТБОРЕ ЭМБРИОНОВ: МЕТА-АНАЛИЗЫ И АЛГОРИТМ КЛИНИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ

​

ВВЕДЕНИЕ.

Отбор эмбрионов для переноса является ключевым, но субъективным этапом программ ЭКО, поскольку морфологическая оценка зависит от квалификации эмбриолога. Искусственный интеллект (AI) предлагает объективную альтернативу, однако единые стандарты его клинического применения отсутствуют.

​

​

​

​

​

​

​

ЦЕЛЬ.

На основе анализа современных данных оценить диагностическую точность AI в отборе эмбрионов и разработать практический алгоритм его клинического применения.

​

​

​

​

​

РЕЗУЛЬТАТЫ.

Мета-анализ Xin (2024) показал, что AI-алгоритмы предсказывают плоидность эмбрионов с AUC 0,80, чувствительностью 71% и специфичностью 75%. Мета-анализ Ataei (2025) продемонстрировал AUC 0,70 при предсказании клинической беременности (чувствительность 69%, специфичность 62%). Систематический обзор Salih (2023) выявил превосходство AI над клиническими эмбриологами: точность предсказания беременности составила 77,8% против 64%, точность оценки морфологии — 75,5% против 65,4%. При интеграции изображений и клинических данных точность AI достигала 81,5%. Проспективное исследование Wang (2023) подтвердило клиническую эффективность: применение интерпретируемой AI-системы повысило частоту имплантации с 68,15% до 80,87% (p=0,022) без ухудшения неонатальных исходов. При оценке эмбрионов хорошего качества AI и эмбриолог совпадают во мнении в 84,7% случаев; при оценке эмбрионов низкого качества совпадение составляет лишь 25%.

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

ВЫВОДЫ.

На основе обобщения данных предложен алгоритм клинического применения AI при отборе эмбрионов. При наличии ПГТ-А приоритет отдаётся генетическому отбору. При отсутствии ПГТ-А AI-оценка используется в комбинации с морфологией: при пяти и более эмбрионах AI помогает ранжировать когорту для выбора лучшего эмбриона; при трёх и менее эмбрионах AI служит дополнительным подтверждением решения эмбриолога. При оценке эмбрионов хорошего качества AI надёжен (совпадение с эмбриологом в 84,7% случаев). При оценке эмбрионов низкого качества AI не рекомендуется для принятия решений (совпадение с эмбриологом лишь 25%). При расхождении AI и эмбриолога окончательное решение остаётся за специалистом. Внедрение AI в клиническую практику способно повысить частоту имплантации и объективность отбора.

​

​

​

​

​

​

​

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ.

Выполнен анализ мета-анализов, систематических обзоров и проспективных исследований в базе PubMed за период 2023–2025 гг. Отобраны ключевые работы, содержащие количественные данные о точности AI и клинических исходах: мета-анализ Xin (2024, 6879 эмбрионов), мета-анализ Ataei (2025), систематический обзор Salih (2023) и проспективное когортное исследование Wang (2023, n=330).

​

​

​

​

​

​