מודל לחיזוי תוצאות טיפולי פוריות

חיזוי תוצאי טיפולי פוריות: השוואת מודלים סטטיסטים למודלים המבוססים על אינטליגנציה מלאכותית

מאת: ד"ר זהר ברנט יצחקי

בעיות פוריות (אי יכולת להכנס להיריון באופן טבעי) נמצאות במגמה של עליה בשנים האחרונות. גישה מקובלת להתמודדות עם בעיות פוריות היא הפרייה חוץ גופית (IVF - In vitro fertilization).
בתהליך זה מתבצעת שאיבה של ביציות, הפרייתן במבחנה, והחזרתן לרחם להמשך ההיריון. מדובר בתהליך מורכב ואינטנסיטבי מאד לאישה (הכולל הזרקת הורמונים) אשר לא תמיד נושא פרי.
לפיכך, אתגר משמעותי בתחום הוא להצליח לנבא האם ההפרייה החוץ גופית תצליח: כמה ביציות ניתן יהיה לשאוב ממטופלת, כמה מהן יעברו הפרייה, כמה עוברים איכותיים ניתן יהיה לקבל וחשוב מזה: האם המטופלת תצליח להכנס להיריון והאם תצליח ללדת תינוק/ת חי/ה.

במחקר שביצעתי בשיתוף פעולה עם פרופ' רונית מכטינגר, מומחית פוריות בבית החולים שיבא תל השומר, חקרנו שיטות שונות לניבוי הצלחה של טיפולי פוריות (הן שלבי ביניים והן תוצאה סופית – היריון). בשלב הראשון אספנו נתונים עבור 136 נשים שעברו טיפולי פוריות: נתונים דמוגרפים, גיל, BMI, נתונים קליניים וכן את תוצאות הטיפולים שעברו (תוצאי ביניים כגון מספר הביציות שנשאבו ותוצאים סופיים – לידה). בשלב השני עשינו שימוש בנתונים אלה ובנינו מודלים שונים, הן מודלים סטטיסטיים קלאסיים, והן מודלים מורכבים מתחום למידת המכונה והאינטליגנציה המלאכותית (SVM ורשתות נוירונים).
מהשוואת המודלים גילינו שהמודלים המורכבים (בדגש על רשתות נוירונים) הם בעלי ביצועים טובים בהרבה ומסוגלים לחזות את תוצאי טיפולי הפוריות עד רמת דיוק של 90% (כלומר עבור 90% מהנשים נוכל לחזות באופן מדויק האם ייכנסו להיריון או לא). עוד גילינו שמודלים המבוססים הן על נתונים קליניים והן על נתונים נוספים (גיל, BMI וכו') מאפשרים חיזוי מדויק יותר. מניתוח המודלים עולה כי ה-BMI של המטופלת משפיע באופן משמעותי על סיכויי ההצלחה של טיפולי הפוריות.