L'utilizzo dei Big Data ha consentito a un gruppo di ricercatori di Eugin, leader europeo nella riproduzione assistita, di sviluppare un algoritmo in grado di prevedere il metodo ottimale di stimolazione ovarica per ciascuna delle donne che ricorrono a trattamenti di fecondazione in vitro.
In questo modo, il rischio di ottenere risultati indesiderati, come una bassa risposta ovarica o una iper-stimolazione ovarica, sarà ridotto. La formula creata da Eugin, che verrà applicata definitivamente alle nuove pazienti entro un anno, ha dimostrato un grado di affidabilità dell'81%.
I risultati di questa ricerca sono stati presentati al 34° congresso annuale ESHRE, la Società europea di Riproduzione Umana ed Embriologia, che si tiene a Barcellona dal 1 al 4 luglio.
"È un'indagine innovativa. Fino ad ora, Big Data e Machine Learning non sono stati applicati in relazione ai diversi protocolli ...
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