Aplicabilidade de um software de assistência à seleção embrionária baseado num algoritmo de IA a uma população com indicação para PGT-A no contexto legal português

dc.contributor.authorPóvoa, Ana Alexandra Marques
dc.contributor.institutionEscola de Psicologia e Ciências da Vida
dc.contributor.supervisorRato, Ana Mafalda Leal
dc.date.accessioned2025-03-12T16:50:01Z
dc.date.available2025-03-12T16:50:01Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractA seleção embrionária é crucial para o sucesso das técnicas de Procriação Medicamente Assistida, motivando o desenvolvimento de tecnologias que identifiquem embriões com maior probabilidade de resultar num nado-vivo saudável. O presente estudo avalia o desempenho do software de assistência à seleção embrionária baseado em Inteligência Artificial, Life Whisperer, no contexto legal português. Foram analisados 176 embriões do Centro IERA Lisboa relativamente à concordância entre a classificação atribuída pelo software e os resultados genéticos pré-implantação. Para tal, foi utilizado o teste qui-quadrado para tendência linear, observando-se uma tendência linear significativa (p = 0,01) para embriões em D5 de desenvolvimento. Identificou-se também um novo limiar ótimo para a distinção entre embriões euploides e aneuploides (9,55). Adicionalmente detetou-se uma proporção de embriões euploides abaixo do esperado em todas as categorias, que poderá ser reflexo da idade das pacientes elegíveis para PGT-A, condicionada pelo contexto legal português. Os resultados obtidos sugerem que a aplicabilidade do LW é influenciada pela idade da mulher e pelo dia de desenvolvimento embrionário, sendo mais efetivo quando aplicado em D5 e após ajustar os limites de inclusão nas categorias "Alta" e "Muito Alta" e confirmam a importância de validar o software in loco, antes da sua implementação. Palavras-chave: seleção embrionária, Life Whisperer, PGT-A, euploidia, inteligência artificialpt
dc.description.abstractEmbryo selection is crucial to the success of Assisted Reproductive Technology techniques, motivating the development of technologies that identify embryos most likely to result in a healthy live birth. This study evaluates the performance of the Artificial Intelligence based embryo selection assistance software, Life Whisperer, within the Portuguese legal framework. A total of 176 embryos from the IERA Lisboa Center were analyzed regarding the agreement between the classification given by the software and the pre-implantation genetic results. The results were analyzed using a chi-square test for linear trend and a significant linear trend (p = 0.01) was identified for embryos at D5 of development. Furthermore, a new optimal threshold for differentiating between euploid and aneuploid embryos was identified (9.55). In addition, a lower-than-expected proportion of euploid embryos was detected in all categories, which may reflect the age of patients eligible for PGT-A, conditioned by the Portuguese legal context. The results suggest that the applicability of LW is influenced by the woman's age and the day of embryonic development, being more effective when applied on D5 and after adjusting the inclusion limits in the ‘High’ and ‘Very High’ categories and confirm the importance of validating the software on site before its implementation. Keywords: embryo selection, Life Whisperer, PGT-A, euploidy, artificial intelligence.en
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.tid203719840
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10437/15120
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectMEDICINE
dc.subjectEMBRYOLOGY
dc.subjectHUMAN REPRODUCTION
dc.subjectARTIFICIAL INTELLIGENCE
dc.subjectMESTRADO EM EMBRIOLOGIA E REPRODUÇÃO HUMANA
dc.subjectMEDICINA
dc.subjectEMBRIOLOGIA
dc.subjectREPRODUÇÃO HUMANA
dc.subjectINTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
dc.subjectMestrado em Embriologia e Reprodução Humana
dc.titleAplicabilidade de um software de assistência à seleção embrionária baseado num algoritmo de IA a uma população com indicação para PGT-A no contexto legal portuguêspt
dc.typemasterThesis

Ficheiros

Principais
A mostrar 1 - 1 de 1
Miniatura indisponível
Nome:
dissertacao-ana-povoa.pdf
Tamanho:
1.22 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format