프로젝트 소개
본 과제는 난임 보조생식술에서 AI로 개인별 임신 성공 가능성을 예측하고, 배아선별을 돕는 임상적 지침을 만들기 위한 연구임.
연구 목표는 이미지 분석 배아상태와 나이, 체질량지수, 과거병력, 호르몬 수치 등 EMR을 통합해 개인별 맞춤형 임신율(출산율) 예측 모형을 개발하고 임신예측 정확도 90% 이상, AUC 90% 이상 달성함. 연구 내용은 Random Forest, Neural Network 기반 알고리듬 설계·검증 후 2차년도에 차병원 이미지+EMR 통합으로 고도화하고, 3차년도에 임상적용 기반과 Embryologist vs 인공지능+Embryologist 비교를 수행함. 기대 효과는 배아선별과 임신 성공률 예측을 통해 개인별 우선순위 설정 및 난임 진료의 decision support system 실용화로 이어짐.