Aktualności

Leczenie niepłodności jednym z kluczowych trendów AI w 2022 roku

Opublikowano: 1 rok temu

Udostępnij:

Aktualności

Leczenie niepłodności jednym z kluczowych trendów AI w 2022 roku

Jakie trendy dotyczące sztucznej inteligencji będą najważniejsze w 2022 roku? Według prestiżowego magazynu WIRED leczenie niepłodności będzie jednym z tych, które zasłużą na najwięcej uwagi!

Na całym świecie ponad 300 Milionów ludzi zmaga się z niepłodnością. Odpowiedzialność za to ponoszą bardzo różne czynniki – decydujemy się na rodzicielstwo w coraz późniejszym wieku, nasz tryb życia jest bardziej niezdrowy, niż kiedyś i, co najważniejsze, jesteśmy mniej płodni, niż nasi dziadkowie. Z tych powodów potrzebujemy innowacyjnych rozwiązań problemów związanych z bezpłodnością i podniesienia skuteczności procedury in-vitro.

Eksperci z WIRED widzą odpowiedź na te problemy w sztucznej inteligencji. Nazywają dziedzinę stojącą za najnowocześniejszymi rozwiązaniami dotyczącymi leczenia niepłodności, embriologią AI. Mają nadzieję, że jej zastosowanie podniesie skuteczność procedur in-vitro do 75% równocześnie obniżając cenę leczenia i sprawiając, że będzie ono łatwiejsze.

Cały artykuł (w języku angielskim) można przeczytać tutaj – WIRED

Jeśli chcesz wiedzieć, co MIM Solutions robi dla leczenia niepłodności, przeczytaj nasz artykuł.

Pozostałe wpisy

Najświeższe wiadomości od MIM Solutions

Śledź nas

Aktualności

MedTech News: Listopad 2022

Wielokrotne zezwolenia FDA dla produktów napędzanych przez AI!   United States Food and Drug Administration to agencja, która certyfikuje produkty medyczne w Stanach Zjednoczonych, dzięki

Aktualności

INVICTA laureatem konkursu „Też zmieniasz świat?”

Klinika leczenia niepłodności INVICTA została laureatem organizowanego przez NoFluff Jobs konkursu „Też zmieniasz świat?„. INVICTA to nasz główny partner przy dotyczącym leczenia niepłodności projekcie Folliscan.

Wydarzenia

FOLLISCAN na Data Science Warsaw

22 listopada Piotr Wygocki podczas Data Science Warsaw Meetup wygłosił prezentację o tym, jak zautomatyzować badanie USG za pomocą deep learningu. Wyjaśnił: 1. Jakie informacje