क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता आईवीएफ परिणामों में सुधार कर सकती है? प्रजनन विशेषज्ञ डॉ मनिका खन्ना बताती हैं

एक प्रजनन विशेषज्ञ के अनुसार, आधुनिक प्रजनन उपचार एक शांत तकनीकी क्रांति के दौर से गुजर रहा है, जो पारंपरिक सूक्ष्म मूल्यांकन से डेटा-संचालित परिशुद्धता की ओर बढ़ रहा है। एचटी लाइफस्टाइल के साथ एक साक्षात्कार में, उन्होंने बताया कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एकीकरण मौलिक रूप से बदल रहा है कि कैसे क्लीनिक इन-विट्रो फर्टिलाइजेशन (आईवीएफ) के सबसे नाजुक चरणों तक पहुंचते हैं। यह भी पढ़ें | कृति सेनन ने अपने अंडे फ्रीज कराए: अगर आप भी अंडे फ्रीज करना चाहते हैं तो आईवीएफ विशेषज्ञ आपको अंडा फ्रीजिंग के बारे में सब कुछ समझाते हैं

जैसे-जैसे क्लीनिक इन उन्नत उपकरणों को अपनाते हैं, मरीजों के लिए केंद्रीय प्रश्न स्पष्ट रहता है। डॉ. खन्ना ने साझा किया, “अधिकांश मरीज अलग-अलग शब्दों में जो सवाल पूछते हैं, वह सरल है, ‘क्या एक मशीन बच्चा पैदा करने की संभावना बढ़ा सकती है?'”

डॉ. खन्ना के अनुसार, डेटा मानव विशेषज्ञता और स्वचालन के बीच एक स्पष्ट मध्य मैदान की ओर इशारा करता है: “इसका उत्तर यह है कि एआई प्रक्रिया में विशिष्ट क्षणों में परिणामों में सुधार कर सकता है, हालांकि यह प्रक्रिया को अपने आप नहीं चलाता है।”

डॉ. खन्ना ने कहा, इस आरोप का नेतृत्व करने वाली अग्रणी प्रौद्योगिकियों में से एक SiD (शुक्राणु पहचान उपकरण) है। उन्होंने इसे ‘एक एआई-संचालित प्रणाली के रूप में वर्णित किया है जो प्रजनन उपचार के दौरान शुक्राणु चयन को अनुकूलित करने के लिए कई शुक्राणु आंदोलन मापदंडों का विश्लेषण करती है, जो निषेचन के लिए सबसे व्यवहार्य शुक्राणु की पहचान करने और बेहतर गुणवत्ता वाले ब्लास्टोसिस्ट गठन की क्षमता को बढ़ाने में मदद करती है।’

उनके अनुसार, इस तकनीकी बदलाव का समर्थन करने वाले नैदानिक ​​आंकड़े स्पष्ट हैं:

⦿ 96 प्रतिशत सटीकता: हांगकांग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा बनाया गया 2025 मॉडल 96 प्रतिशत से अधिक सटीकता के साथ निषेचन-सक्षम कोशिकाओं की पहचान करता है – एक विशिष्ट मानक सूक्ष्मदर्शी बनाने के लिए संघर्ष।

⦿ उच्च भ्रूण उपयोग: ह्यूमन रिप्रोडक्शन में प्रकाशित एक 2025 पायलट अध्ययन से पता चला है कि एआई-सहायता चयन ने 60.4 प्रतिशत की भ्रूण उपयोग दर हासिल की, जबकि पारंपरिक मैनुअल चयन का उपयोग केवल 45.5 प्रतिशत था। यह सांख्यिकीय अंतर प्रति चक्र लगभग एक अतिरिक्त प्रयोग योग्य भ्रूण का अनुवाद करता है।

डॉ. खन्ना ने कहा, “आईवीएफ में भ्रूण का चयन एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि सभी भ्रूणों में प्रत्यारोपण और स्वस्थ गर्भावस्था में विकसित होने की समान क्षमता नहीं होती है।” उन्होंने कहा, “भ्रूणविज्ञानी उनकी रूपात्मक और विकास संबंधी विशेषताओं के आधार पर भ्रूण का मूल्यांकन करते हैं ताकि सफलता की सबसे अधिक संभावना वाले भ्रूण की पहचान की जा सके।”

जबकि ये निर्णय पारंपरिक रूप से नैदानिक ​​​​अनुभव पर निर्भर करते हैं, डॉ. खन्ना ने बताया कि एआई कम्प्यूटेशनल सत्यापन की एक अतिरिक्त परत जोड़ता है। “हालांकि यह मूल्यांकन स्थापित नैदानिक ​​​​मानदंडों और व्यापक विशेषज्ञता द्वारा निर्देशित है, एआई वस्तुनिष्ठ विश्लेषण की एक अतिरिक्त परत प्रदान कर सकता है,” उसने कहा।

लैब में मानकीकृत डेटा लाने के लिए क्लिनिक तेजी से एरिका (भ्रूण रैंकिंग बुद्धिमान वर्गीकरण सहायक) पर भरोसा कर रहे हैं, डॉ. खन्ना ने साझा किया और एरिका को ‘भ्रूण चयन में भ्रूणविज्ञानियों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक उन्नत एआई-संचालित उपकरण’ बताया।

डॉ. खन्ना ने कहा, “प्रमुख रूपात्मक और विकास संबंधी विशेषताओं के आधार पर ब्लास्टोसिस्ट की स्थिर छवियों का विश्लेषण करके, एरिका भ्रूण की एक उद्देश्यपूर्ण, डेटा-संचालित रैंकिंग प्रदान करती है।”

उन्होंने साझा किया कि यह उपकरण मानव संपर्क बिंदुओं को बदलने के बजाय बढ़ाने के लिए है: “भ्रूणविज्ञानी के नैदानिक ​​​​निर्णय के साथ उपयोग किया जाता है, यह विशेषज्ञ मूल्यांकन को पूरक करता है, भ्रूण मूल्यांकन में अधिक स्थिरता को बढ़ावा देता है, और भ्रूण चयन के दौरान सूचित निर्णय लेने का समर्थन करता है।”

जबकि एआई मानव आंखों के लिए अदृश्य पैटर्न को पहचानने के लिए बड़ी मात्रा में इमेजिंग डेटा को संसाधित करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, डॉ. खन्ना ने इस बात पर प्रकाश डाला कि प्रौद्योगिकी एक सहायक संपत्ति बनी हुई है। उनके अनुसार, अंतिम, महत्वपूर्ण नैदानिक ​​निर्णय – और प्रजनन यात्रा के दौरान आवश्यक आवश्यक भावनात्मक समर्थन – एल्गोरिदम जो कर सकता है उससे दृढ़ता से बाहर रहता है।

पाठकों के लिए नोट: यह लेख केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए है और पेशेवर चिकित्सा सलाह का विकल्प नहीं है। किसी चिकित्सीय स्थिति के बारे में किसी भी प्रश्न के लिए हमेशा अपने डॉक्टर की सलाह लें।