体外受精のためのマルチモーダル知能予測モデル
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年1月11日
タイトル：Multimodal intelligent prediction model for in vitro fertilization
雑誌名：NPJ Digit Med. 2026 Jan 10; doi: 10.1038/s41746-025-02331-5. Epub 2026 Jan 10.
概 要：
本研究では、体外受精（IVF）における妊娠結果の予測において、マルチモーダルアプローチを用いたVaTEP（Video and Table model for Embryo Prediction）という胚予測モデルを提案します。VaTEPは、タイムラプスシステム（TLS）動画と臨床変数を統合し、妊娠の可能性を評価します。モデルは、動画の豊富な時空間ダイナミクスと発生情報を捉えるために、事前タスクとしてTLS動画の再構成と胚の発生段階予測を行い、さらに複数フレームサンプリング戦略とマルチタスク学習フレームワークによって改善されます。このアプローチにより、胎児心拍、単胎妊娠と多胎妊娠、流産と生存出生の確率を推定し、より情報に基づいた胚選択を促進します。
方 法：
本研究は、タイムラプスシステム（TLS）動画と臨床変数を用いたマルチモーダルモデルの開発を行いました。VaTEPは、TLS動画の再構成と胚の発生段階予測という2つの事前タスクで事前学習され、複数フレームサンプリング戦略とマルチタスク学習フレームワークを用いて改善されました。これにより、妊娠結果の予測精度が向上しました。
結 果：
VaTEPは、胎児心拍、単胎妊娠と多胎妊娠、流産と生存出生の確率を推定する能力を示しました。このモデルは、非生存妊娠や多胎妊娠、流産のリスクを最小限に抑えることで、着床失敗のリスクを低減することが期待されます。
結 論：
VaTEPは、体外受精における個別化された意思決定を支援するための包括的かつデータ駆動型のツールを提供し、安全で効果的な生殖治療を促進する可能性があります。