Uno degli aspetti più rilevanti nelle tecniche di Procreazione Medica  Assistita (PMA) è quello di decidere se un certo endometrio è recettivo all’impianto dell’embrione allo scopo di continuare con la stimolazione ovvero crioconservare gli ovociti raccolti e posporre il transfer in presenza di un endometrio più recettivo.

Questa possibilità migliorerebbe il rapporto costo/benefici degli interventi e ridurrebbe lo stress delle coppie impegnate nella terapia dell’infertilità.

Allo scopo di aiutare i medici ed i biologi nella decisione più opportuna abbiamo sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che si basa su un approccio di  data mining al problema in cui si utilizzano i dati relativi all’endometrio ed al subendometrio inclusi alcuni parametri di vascolarizzazione.

Il sistema è stato testato su 62 cicli di ICSI e sono stati messi a confronto numerosi metodi di  apprendimento automatizzato per sceglierne uno ad elevata performance.
Particolarmente interessante è risultato un sistema che include la valutazione di: età della paziente,  volume del subendometrio ed il suo  Indice di Vascolarizzazione (VI).

In pratica  il sistema migliore è risultato quello che si basa su un albero decisionale di subspazio casuale avendo ottenuto un area di 0,85 (AUC) con le curve ROC nella predizione della gravidanza.
Questi risultati preliminari dimostrano che è possibile, attraverso  un set di parametri relativi a misure non invasive, proporre decisioni circa l’effettuazione o meno del transfer di embrioni nei cicli di  PMA.

Articolo del Prof. G. Manna, relatore al prossimo congresso AGUI, Società Scientifica Ginecologica dei medici universitari che si terrà a Roma dal 27 al 29 settembre.