KI in der IVF: Verspricht Deep Learning eine effizientere Embryo-Auswahl?

Die In-vitro-Fertilisation (IVF) ist ein komplexer Prozess, bei dem Embryologen die besten Embryonen für den Transfer auswählen. Dank technologischer Fortschritte wird der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in dieser Domäne zunehmend erprobt. Ein aktueller, randomisierter Versuch untersuchte ein Deep-Learning-System, das Embryonen mit ähnlicher Genauigkeit wie menschliche Experten auswählt.

In der Studie, veröffentlicht in ‚Nature Medicine‘, wurden über 1000 IVF-Patienten in Europa und Australien einbezogen. Dabei wurde sowohl ein KI-System als auch ein menschlicher Experte herangezogen, um einen geeigneten Embryo zu bestimmen. Die Ergebnisse zeigen, dass die KI in zwei Dritteln der Fälle dieselbe Entscheidung wie der Embryologe traf, bei marginal geringerem Erfolg.

Ein hervorzuhebendes Ergebnis der Studie ist die Geschwindigkeit: Die KI-Systeme arbeiteten zehnmal schneller als ihre menschlichen Gegenstücke. Dabei blieb die klinische Schwangerschaftsrate fast gleich – 46,5 % für die KI, verglichen mit 48,2 % der Embryologen. Dies deutet darauf hin, dass KI insbesondere den Prozess der Embryo-Selektion effizienter gestalten könnte, ohne das Ergebnis signifikant zu verändern.

Eine wichtige Erkenntnis ist, dass trotz der vielversprechenden Ergebnisse eine bedeutende Schlussfolgerung aus der Studie fehlte: Die Bestätigung der Nicht-Unterlegenheit des KI-Systems gegenüber menschlichen Experten. Zukünftige Forschung sollte die Methodologie anpassen und möglicherweise größere Studien durchführen, um diese Technologien weiterhin in der medizinischen Praxis zu evaluieren.