يان تشوما ، الشريك المؤسس لشركة ليف ، يروي قصة خصوبته الشخصية

نتحدث إلى جان - المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Leeaf ، حول رحلة الخصوبة الخاصة به ، وكيف أن عمله في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يغير حياة الناس.

جان ، لقد تحملت أنت وزوجتك 21 شهرًا متوترًا وصعبًا بشكل لا يصدق من محاولة الحمل وخضعتا 12 جولة مذهلة من التلقيح الاصطناعي. لحسن الحظ ، كانت هناك نهاية رائعة وسعيدة بميلاد ابنك أوليفر ، لكن لا بد أنها كانت فترة صعبة في حياتك. هل يمكنك إخبارنا كيف شعرت كلاكما؟

نعم ، كما قلت ، خضنا أنا وزوجتي 12 جولة صعبة من التلقيح الاصطناعي للوصول أخيرًا إلى ابننا أوليفر. على الرغم من أنه مع التلقيح الاصطناعي ، فإن المرأة هي التي يجب أن تعاني من استنفاد الحقن اليومية ، والفحوصات ، وتقلبات الهرمونات والانخفاضات ، والانتفاخ ، (على سبيل المثال لا الحصر من الآثار الجانبية) ، لقد عشت كل لحظة من الرحلة مع زوجتي وشاركتها حزنها العميق بعد كل دورة فاشلة. إنه استنزاف عاطفي وتلاشى الأمل مع سقوط كل قطرة دمعة من خديها. لاستعادة القوة للدورة التالية ثم الدورة التالية ، كنت محظوظًا لأنني وجدت عيادة مع طبيب داعم ومحترف للغاية ، وطبيب أجنة رائد مبتكر للغاية اعتنى بنا بشكل ممتاز.

ماذا تعلمت في رحلتك؟

بغض النظر عن مدى قوتك ، فإن إجراء التلقيح الاصطناعي سيأخذك إلى جانب علاقتك من خلال اختبارات صعبة. من خلال ذلك ، أصبحت على دراية بالتحديات التي يجب على مريضة التلقيح الصناعي وشريكها مواجهتها والتغلب عليها ، مثل الحاجة إلى جودة بيضة عالية وكمية كافية منها ، وتحفيز هرموني آمن وفعال واختيار الأجنة المناسب.

أدركت أيضًا أن هناك اختلافات كبيرة في معدلات النجاح بين العيادات. خاصة عند علاج النساء ذوات احتياطي المبيض الضعيف أو النساء فوق سن 40 والذي يمثلن حوالي 30 ٪ من مرضى التلقيح الاصطناعي. لقد وجدت عيادات تحقق معدلات نجاح أعلى بـ 6-8 مرات مع هؤلاء النساء مقارنة بالعيادات العادية. كان هذا بالنسبة لي اختلافًا مذهلاً. اجمع هذا مع حقيقة أن دورة التلقيح الاصطناعي الأولى غالبًا ما تكون تجربة وخطأ. كل ذلك يحدث في خلفية زيادة كمية بيانات المرضى.

نظرًا لخلفيتي - كنت أعمل لدى IBM في ذلك الوقت لكوني مسؤولاً عن تحديد وقيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي الأولى في منطقتنا - لقد اتصلت بطبيب الأجنة الرئيسي في عيادتنا بفكرة لمحاولة استخدام التكنولوجيا لتحسين نتائج التلقيح الاصطناعي.

كيف تعتقد أنه يمكنك المساعدة في إجراء تغيير؟

في البداية فكرت في رقمنة بروتوكول التحفيز ، لكن أخصائي الأجنة الرئيسي أظهر لي صورًا للأجنة وسألني عما إذا كان الذكاء الاصطناعي (AI) يمكن أن يدعم أخصائي علم الأجنة بتقييم الأجنة.

"ماذا يعني ذلك؟" - كان سؤالي.

اتضح أن الحاضنات التي تُزرع فيها الأجنة مزودة بنظام الفاصل الزمني الذي يسجل تطور الجنين دون حدوث الكثير من الإزعاج للأجنة. لذلك كانت البيانات في شكل صور أو مقاطع فيديو متاحة. كانت ولا تزال مهمة اختصاصي الأجنة المتمرسين النظر في الصور وتحديد الجنين الأكثر ملاءمة لنقل الأجنة (ET) وأيها للتزجيج.

إنها مهمة مثيرة جدًا حقًا ، إذا كنت تبحث عن جنين واحد. لكن يمكن أن تستقبل العيادة المتوسطة 10 مرضى يوميًا. كل مريض لديه 10 أجنة في المتوسط. عادةً ما يأخذ نظام الفاصل الزمني صورة كل 30 دقيقة ، أو حتى كل 10 دقائق ، لمدة 3-5 أيام. تمنحك الرياضيات البسيطة 25.000 صورة يوميًا للعيادة المتوسطة ليتم تقييمها.

يبحث عالم الأجنة في العديد من العوامل ، مثل توقيت نشاط الجنين ، أي انقسام الخلايا ، وعدد الخلايا في المراحل المختلفة لتطور الجنين ، وحجم الجنين ، ومعدل التوسع ، وانهيار الكيسة الأريمية وغيرها الكثير. هذا متطلب فكريا ويستغرق وقتا طويلا ونشاط متكرر مهم جدا للمريض.

قررنا إجراء تجربة - "هل يستطيع الذكاء الاصطناعي ، وتحديدًا رؤية الكمبيوتر ، وحتى الشبكات العصبية الاصطناعية بشكل أكثر تحديدًا ، (ANN) أداء بعض مهام عالم الأجنة بدقة وثقة مرضيتين؟" استخدمنا منهجية التعلم العميق ، وجمعنا خمسة أنواع مختلفة من ANN لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على 8.000 صورة جنينية مشروحة.

اتضح أن هذه كانت تجربة ناجحة للغاية! قدمت أنا وفريقي محاولتنا في ESHRE في لشبونة في 2015 وهلسنكي 2016 ، حيث لفتنا انتباه العديد من اللاعبين البارزين في الصناعة. بالنظر إلى النتائج الواعدة للذكاء الاصطناعي في تقييم الأجنة ، لم يسعني إلا البحث عن تحديات أخرى في مجال صحة الخصوبة.

أدركت أن مجال التلقيح الاصطناعي على وجه الخصوص يمكن أن يستفيد من تحليل البيانات وتطبيق الذكاء الاصطناعي أكثر بكثير مما كان يعتقد في البداية من خلال الجمع بين توافر البيانات بشكل أكبر والوصول إلى المعلومات عبر الهاتف المحمول.

أدت المنافسة المتزايدة داخل صناعة الخصوبة المتنامية تدريجياً إلى تعطيل سلسلة قيمة التلقيح الاصطناعي بأكملها. شاركت فكرتي عن "دور الذكاء الاصطناعي في التلقيح الاصطناعي" مع بعض قادة صناعة التلقيح الاصطناعي في عام 2017 وشجعني دعمهم الإيجابي والتحديات التي قدمتها رؤيتنا.

بفضل التمويل الأولي ، أعطينا الأولوية لاحتياجات السوق في عام 2018 ، مما أدى إلى اختبار سوق المملكة المتحدة خلال خريف عام 2019. وقد وفر هذا جدوى حالة العمل لبروتوكولات التحفيز الفردية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

أكد منتدى الخصوبة والذكاء الاصطناعي في نهاية عام 2019 اتجاهنا - قدمت أربع عيادات رائدة للخصوبة مشاريع تجريبية تؤكد الفوائد السريرية لحلول الذكاء الاصطناعي لعلاجات التلقيح الاصطناعي. تم تنفيذ النظام الذي طورته مع فريقي في عام 2016 في العيادة التي كنا نتلقى فيها العلاج ، وهو الآن معتمد من قبل أخصائي علم الأجنة وفريقه كبرنامج طبي ليكون متاحًا على مستوى العالم.

هل كانت هناك أشياء أخرى أردت تحسينها لمن يخضعون لعمليات التلقيح الصناعي؟

نعم ، في نهاية عام 2020 ، بدأت في تطوير منصة Leeaf التي تتكون من تطبيق للمرضى وشركائهم بالإضافة إلى بوابة الأطباء لأطباء التلقيح الاصطناعي مع أدوات دعم القرار ومنع الأخطاء لكل من الأطباء والمرضى.

طموحي هو أولاً ، إثراء بيانات المريض المتوفرة حاليًا ، وثانيًا ، ضبط خوارزميات ونماذج ذكاء اصطناعي جديدة وتطويرها لتحسين عملية علاج التلقيح الاصطناعي لكل مريض ، وإنقاذهم من المعاناة العاطفية والجسدية والمالية لفشل غير ضروري دورات التلقيح الاصطناعي التي كان عليّ أنا وزوجتي تحملها.

يسمح التطبيق نفسه للمرضى بتخزين جميع المعلومات المتعلقة بالخصوبة ومضادات الفيروسات القهقرية والوصول إليها ومشاركتها بسهولة - في أي مكان وفي أي وقت. يوجه التطبيق المستخدمين من خلال بروتوكولات العلاج ومحتوى الموضوع ، كل ذلك مع تزويدهم بالدعم المخصص والوصول إلى المعلومات التي يحتاجون إليها بالضبط عندما يحتاجون إليها خلال رحلة التكاثر الشخصية الخاصة بهم.

تسمح بوابة الطبيب للأطباء باستخدام بيانات المرضى الثرية التي لم تكن متاحة لهم من قبل ، مثل نمط الحياة والبيئة ، وأيضًا "التشاور" مع قرار العلاج الخاص بهم مع الذكاء الاصطناعي من أجل اختيار المسار الواعد لطفل سليم.

لقد تحملت أنا وزوجتي 12 جولة صعبة من التلقيح الاصطناعي ، لكن تلك الجولات مكنتني من التعلم ثم المضي قدمًا في ابتكار شيء يحتاجه الرجال والنساء في جميع أنحاء العالم في رحلتهم نحو الأبوة.

لمعرفة المزيد عن ليف ، انقر هنا

لتنزيل التطبيق ، انقر هنا