REVISÃO DO PAPEL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS TÉCNICAS DE REPRODUÇÃO ASSISTIDA DOI
Oberdan Santos da Costa, Mariana Santos Costa, Marcel Frajblat

et al.

RECISATEC - REVISTA CIENTÍFICA SAÚDE E TECNOLOGIA - ISSN 2763-8405, Journal Year: 2025, Volume and Issue: 5(3), P. e53384 - e53384

Published: May 26, 2025

Métodos baseados em inteligência artificial (IA) são ideais para manipular, processar e analisar grandes volumes de dados gerados ao longo das etapas Técnicas Reprodução Assistida (TRA). Esses podem ser vários tipos, inclusive números, textos imagens. Isso pode ocorrer, já durante a avaliação do potencial reprodutivo da paciente com objetivo individualizar protocolos otimizar as chances gravidez. Eles surgiram como ferramentas objetivas, quantificáveis não invasivos análise rápida precisa, aumentando sucesso nos tratamentos. O desta revisão é examinar forma abrangente literatura explorar ordem cronológica os últimos avanços IA, especificamente TRA, incluindo estimulação ovariana controlada análises oócitos sêmen. Resumimos 19 artigos publicados entre 2021 2025, extraídos dois bancos eletrônicos, usando seguintes termos: “in vitro fertilization”, “ovarian stimulation”, “trigger”, “oocytes”, “sperm”, “Artificial Intelligence”, “Deep Learning” “Machine Learning”. A revisão, além ajudar pesquisadores terem uma compreensão mais status tendências futuras trabalhos IA nas permitirá que interdisciplinares proponham técnicas combinadas conduzir abordagens individualizadas reduzam impactos socioeconômicos possivelmente ambientais.

The Role of Artificial Intelligence in Female Infertility Diagnosis: An Update DOI Open Access
Necati Fındıklı,

Catherine Houba,

David Pening

et al.

Journal of Clinical Medicine, Journal Year: 2025, Volume and Issue: 14(9), P. 3127 - 3127

Published: April 30, 2025

Female infertility is a multifaceted condition affecting millions of women worldwide, with causes ranging from hormonal imbalances and genetic predispositions to lifestyle environmental factors. Traditional diagnostic approaches, such as assays, ultrasound imaging, testing, often require extensive time, resources, expert interpretation. In recent years, artificial intelligence (AI) has emerged transformative tool in the field reproductive medicine, offering advanced capabilities for improving accuracy, efficiency, personalization diagnosis treatment. AI technologies demonstrate significant potential analyzing vast complex datasets, identifying hidden patterns, providing data-driven insights that enhance clinical decision-making processes assisted (ART) services. This narrative review explores current advancements applications female diagnostics therapeutics, highlighting key technological innovations, their implications, existing limitations. It also discusses future revolutionizing healthcare. As AI-based continue evolve, integration into medicine expected pave way more accessible, cost-effective, personalized fertility care.

Language: Английский

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REVISÃO DO PAPEL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS TÉCNICAS DE REPRODUÇÃO ASSISTIDA DOI
Oberdan Santos da Costa, Mariana Santos Costa, Marcel Frajblat

et al.

RECISATEC - REVISTA CIENTÍFICA SAÚDE E TECNOLOGIA - ISSN 2763-8405, Journal Year: 2025, Volume and Issue: 5(3), P. e53384 - e53384

Published: May 26, 2025

Métodos baseados em inteligência artificial (IA) são ideais para manipular, processar e analisar grandes volumes de dados gerados ao longo das etapas Técnicas Reprodução Assistida (TRA). Esses podem ser vários tipos, inclusive números, textos imagens. Isso pode ocorrer, já durante a avaliação do potencial reprodutivo da paciente com objetivo individualizar protocolos otimizar as chances gravidez. Eles surgiram como ferramentas objetivas, quantificáveis não invasivos análise rápida precisa, aumentando sucesso nos tratamentos. O desta revisão é examinar forma abrangente literatura explorar ordem cronológica os últimos avanços IA, especificamente TRA, incluindo estimulação ovariana controlada análises oócitos sêmen. Resumimos 19 artigos publicados entre 2021 2025, extraídos dois bancos eletrônicos, usando seguintes termos: “in vitro fertilization”, “ovarian stimulation”, “trigger”, “oocytes”, “sperm”, “Artificial Intelligence”, “Deep Learning” “Machine Learning”. A revisão, além ajudar pesquisadores terem uma compreensão mais status tendências futuras trabalhos IA nas permitirá que interdisciplinares proponham técnicas combinadas conduzir abordagens individualizadas reduzam impactos socioeconômicos possivelmente ambientais.

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