The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Assisted Reproductive Technologies

人工智能 人工智能应用 医学 医疗保健 机器学习 生殖医学 医学诊断 领域 生殖健康 精密医学 数据科学 计算机科学 怀孕 人口 病理 经济 环境卫生 法学 生物 遗传学 经济增长 政治学
作者
Victoria S. Jiang,Zoran J. Pavlovic,Eduardo Hariton
出处
期刊:Obstetrics and Gynecology Clinics of North America [Elsevier BV]
卷期号:50 (4): 747-762 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.ogc.2023.09.003
摘要

Artificial intelligence (AI) and machine learning, the form most commonly used in medicine, offer powerful tools utilizing the strengths of large data sets and intelligent algorithms. These systems can help to revolutionize delivery of treatments , access to medical care, and improvement of outcomes, particularly in the realm of reproductive medicine. Whether that is more robust oocyte and embryo grading or more accurate follicular measurement, AI will be able to aid clinicians, and most importantly patients, in providing the best possible and individualized care. However, despite all of the potential strengths of AI, algorithms are not immune to bias and are vulnerable to the many socioeconomic and demographic biases that current healthcare systems suffer from. Wrong diagnoses as well is furthering of healthcare discrimination are real possibilities if both the capabilities and limitations of AI are not well understood. Armed with appropriate knowledge of how AI can most appropriately operate within medicine, and specifically reproductive medicine, will enable clinicians to both create and utilize machine learning-based innovations for the furthering of reproductive medicine and ultimately achieving the goal of building of healthy families.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研小白发布了新的文献求助10
3秒前
YHBBZ完成签到 ,获得积分10
3秒前
6秒前
王多肉完成签到,获得积分10
8秒前
daiyue完成签到 ,获得积分10
9秒前
lin完成签到,获得积分10
12秒前
喵喵完成签到 ,获得积分10
15秒前
乐乐应助simon采纳,获得10
18秒前
酸菜鱼火锅完成签到,获得积分10
21秒前
健忘丹珍完成签到,获得积分10
23秒前
优秀的流沙完成签到,获得积分10
25秒前
aromatherapy完成签到,获得积分10
26秒前
朱晖完成签到 ,获得积分10
26秒前
che完成签到 ,获得积分10
27秒前
28秒前
小柏学长完成签到,获得积分10
29秒前
ding7862完成签到,获得积分10
30秒前
Jason完成签到,获得积分10
30秒前
万能图书馆应助煜琪采纳,获得10
31秒前
32秒前
simon发布了新的文献求助10
33秒前
辛勤夜安完成签到,获得积分10
34秒前
ddd666完成签到 ,获得积分10
39秒前
谨慎纸飞机完成签到,获得积分10
41秒前
薛强完成签到,获得积分10
41秒前
Gaolongzhen完成签到 ,获得积分10
42秒前
wangliang0329完成签到,获得积分10
45秒前
繁星背后完成签到,获得积分10
46秒前
赵赵完成签到 ,获得积分10
47秒前
Fyh19901116完成签到,获得积分10
55秒前
猪哥完成签到 ,获得积分10
57秒前
58秒前
星辰大海应助王一一采纳,获得10
1分钟前
zzzz完成签到,获得积分10
1分钟前
Jerry完成签到 ,获得积分10
1分钟前
boymin2015完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zzzz完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI6.3应助Mollymama采纳,获得10
1分钟前
Java完成签到,获得积分0
1分钟前
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Development Across Adulthood 800
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
天津市智库成果选编 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6444828
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8258624
关于积分的说明 17591695
捐赠科研通 5504530
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2901588
邀请新用户注册赠送积分活动 1878538
关于科研通互助平台的介绍 1718137