• Polski startup MIM Solutions pomaga usprawnić leczenie niepłodności za pomocą sztucznej inteligencji
• System EMBRYOAID automatycznie identyfikuje zarodki najwyższej jakości
• Algorytmy FOLLISCAN z kolei pomagają lekarzowi badać rezerwę jajnikową kobiety

Naukowcy z UW

Firma MIM Solutions wywodzi się – tak, jak dwóch stojących za nią naukowców – z Uniwersytetu Warszawskiego. Dokładniej: jest pierwszym spin-offem tamtejszego Wydziału Matematyki, Informatyki i Mechaniki (czyli spółką wykorzystującą badania prowadzone przez zatrudnionych tam naukowców).

W 2015 roku prof. Piotr Sankowski wraz z dr. Piotrem Wygockim postanowili przekuć swoje naukowe doświadczenie w praktyczne rozwiązania – i założyli własną firmę. Dodajmy przy tym, że trudno w polskiej nauce o głośniejsze nazwisko niż prof. Sankowski; jest on pierwszym Polakiem, który aż trzykrotnie zdobył prestiżowe granty European Research Council, realizując dzięki nim badania za łącznie ponad 10 mln zł.

MIM Solutions zrealizowała do tej pory projekty z zakresu m.in. bezpieczeństwa (system dla Policji Polskiej służący do przewidywania przestępczości), handlu (rozwiązanie przewidujące prawdopodobieństwo kliknięcia w dany produkt przez danego użytkownika stworzone dla RTB House) czy lotnictwa (system do przewidywania opóźnień w ruchu lotniczym). Od ponad dwóch lat zaangażowała się jednak w zupełnie nowe rozwiązanie, dotyczące rynku opieki zdrowotnej.

AI i leczenie niepłodności

Wspomagając się grantami otrzymanymi z Narodowego Centrum Badań i Rozwoju naukowcy przystąpili do tworzenia technologii wspomagających leczenie niepłodności. Wykorzystując swoją wiedzę w dziedzinie sztucznej inteligencji, stworzyli dwa rozwiązania oparte na AI, które mają zwiększyć prawdopodobieństwo zajścia w ciążę w wyniku zapłodnienia in vitro. A wyzwanie jest to spore: procedura ta jest droga i czasochłonna, ale odnosi skutek jedynie w ok. 30 proc. przypadków.

Cóż więc mają do zaoferowania w tej kwestii polscy naukowcy? Już w tym momencie oferują klinikom leczenia niepłodności dwa rozwiązania wykorzystujące moc sztucznej inteligencji na dwóch różnych etapach procedury in vitro.

Przede wszystkim, mowa o projekcie EMBRYOAID. Jest to inteligentny system analizy danych obrazowych, który automatycznie identyfikuje zarodki najwyższej jakości – czego nauczył się w oparciu o dużą kolekcję zdjęć poklatkowych ludzkich embrionów.

– Deep Learning/Machine Learning niosą ze sobą obietnicę automatyzacji i standaryzacji selekcji zarodków, które chcemy zastosować w celu poprawy rokowań u pacjentów z niepłodnością – tłumaczy Piotr Sankowski.

Jak podkreślają twórcy aplikacji, w testach selekcjonowała one zarodki z taką samą skutecznością, jak embriolog z 30-letnim doświadczeniem.

Drugie rozwiązanie proponowane przez polski startup nosi nazwę FOLLISCAN i przeznaczone jest do wykorzystania w badaniu ultrasonograficznym rezerw jajnikowych kobiet. Wykorzystując inteligentne algorytmy diagnostyczne, narzędzie to ma część czynności, które w tym momencie muszą być wykonywane przez człowieka. W ten sposób procedura IVF może stać się również znacznie dostępniejsza niż wcześniej: aktualnie pacjentka musi odwiedzać klinikę ok. 6 razy, przy wykorzystaniu FOLLISCAN można liczbę wizyt zmniejszyć do zaledwie dwóch.

– Sztuczna inteligencja nigdy nie zastąpi lekarza, jej zadaniem jest wspierać człowieka i pozwolić mu być lepszym profesjonalistą – dodaje Piotr Wygocki, CEO MIM Solutions.