Дальневосточный государственный медицинский университет Поиск | Личный кабинет | Авторизация
Поиск статьи по названию
Поиск книги по названию
Каталог рубрик
в коллекциюДобавить в коллекцию

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ МУЖСКОГО ФАКТОРА БЕСПЛОДИЯ НА ИСХОДЫ ПРОГРАММ ВСПОМОГАТЕЛЬНЫХ РЕПРОДУКТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ


Аннотация:

Интерпретация показателей спермограммы при динамическом наблюдении остается неоднозначной, и изучение «веса» и вклада того или иного параметра в результативность лечения методом вспомогательных репродуктивных технологий (ВРТ) в условиях повышения доли мужского фактора представляется крайне актуальным. Анализ данных при помощи машинного обучения (МО) позволяет более точно и таргетно определить наиболее значимые корригируемые и некорригируемые предикторы наступления беременности в программах ВРТ. Цель: Определение «веса» и влияния каждого параметра, характеризующего качество эякулята, на частоту наступления беременности, а также вклад данных показателей в эмбриологический этап программы ВРТ при помощи линейной регрессии и машинного обучения. В ретроспективное исследование была включена 1021 супружеская пара. В исследовании были проанализированы данные спермограммы в день трансвагинальной пункции яичников в зависимости от клинических и эмбриологических исходов программы ВРТ с использованием построения алгоритмов решающего дерева и линейной регрессии. Результаты: Построенные модели с использованием линейной регрессии и решающего дерева показали различные результаты значимости каждого фактора спермограммы в определении исходов эмбриологического этапа и частоты наступления беременности. Обращает на себя внимание, что дерево решений продемонстрировало высокую значимость показателя «концентрация сперматозоида в 1 мл, млн». Заключение: Данные результаты отражают не только высокую перспективность дальнейших исследований в данной области, но и необходимость оптимизации подготовки мужчин к программе ВРТ. Модели, построенные с использованием линейной регрессии, не всегда могут улавливать тренд, скрытый в большом объеме анализируемой информации.

Авторы:

Драпкина Ю.С.
Макарова Н.П.
Кулакова Е.В.
Калинина Е.А.

Издание: Акушерство и гинекология
Год издания: 2024
Объем: 10с.
Дополнительная информация: 2024.-N 7.-С.96-105. Библ. 23 назв.
Просмотров: 3

Рубрики
Ключевые слова
vitro
акты
акушерство
алгоритм
анализ
беременности
бесплодие
болеющие
большая
вкладка
включениями
влияние
внимание
вспомогательные
высокий
дальний
данные
данных
дерево
динамическая
доли
зависимости
значимости
значимость
изучение
интеллект
интерпретация
информации
искусственная
искусственный
использование
исследование
исход
исходы
качества
клиническая
ключ
коры
крайний
леса
лечение
линейная
машинное
метод
модели
мужская
мужское
мужчин
наблюдение
наступления
необходимости
областей
обучение
объем
оплодотворение
определение
оптимизация
оценка
пара
параметр
перспективная
повышение
подготовка
поза
показатели
помощи
построения
предикторы
применение
программ
пункции
различный
регрессия
результата
результативность
репродуктивная
ретроспективная
решение
скрытый
слова
сперматограмма
сперматозоид
спермограмма
супружеская
таргетные
технология
точная
трансвагинальный
условия
фактор
характер
цель
частота
эмбриология
этап
эякулят
яичниковый
Ваш уровень доступа: Посетитель (IP-адрес: 3.146.37.222)
Яндекс.Метрика