NIX是一家软件开发公司，被委托将AI驱动的算法整合到体外受精（IVF）治疗过程中。一家健康科技初创公司旨在通过AI驱动的胚胎选择技术颠覆IVF治疗行业。他们的方法使用AI驱动的图像识别算法来识别具有最高着床潜力的胚胎，从而提高临床医生和患者的决策能力。
1. 挑战
尽管体外受精（IVF）已经存在了四十年，但成功率仍有待提高。即使是35岁以下的女性，使用IVF治疗怀孕的成功率也只有大约30%。因此，女性患者在多次IVF周期中花费数千美元，却几乎没有保证。事实上，在过去的十年里，体外受精治疗领域没有出现任何显著的进步。我们将探讨当前IVF治疗的不足之处，并通过NIX的案例研究展示技术进步如何解决这些问题。
2. 解决方案
我们与客户的专家和研究人员密切合作，提高了AI算法的效率和准确性，识别了图像分类模型，并在TensorFlow Serving框架上部署了这些模型。该系统专为提供训练好的模型而设计，具有可扩展的API和自动分配硬件资源的功能。这些模型是在人类胚胎发育的时间序列视频数据集上进行训练的。
3. 障碍
AI引擎
工程团队面临的最大挑战是开发一个能够对胚胎图像进行分类以计算精确预测的AI引擎。通过获取250GB的临床数据并与行业专家合作，团队提高了AI算法的准确性，能够正确识别和分类医学图像。结果，每个标准IVF周期中用于移植的胚胎数量从3-4个减少到1-2个。
数据安全
医疗保健行业是一个高度监管的领域，要求完全遵守数据保护法律。通过依赖Golang技术，技术专家构建了一个强大的解决方案，优先考虑数据保护。Golang非常适合高负载应用，提供了此类系统所需的可扩展性，以适应不断增长的需求。独特的技术和业务专业知识使技术专家能够创建一个性能良好且安全的平台，符合HIPAA和GDPR等法规的要求。
4. 影响
开发了一款具有高级AI功能和直观界面的复杂应用程序，帮助临床医生做出数据驱动的决策。通过从多个诊所获取图像和时间序列视频数据，他们可以依赖大量的真实数据。该解决方案可以准确预测每个胚胎的存活能力，并将成功植入的机会提高一倍。
此外，该平台的运行速度比普通胚胎学家快50倍，提供的结果精度高出48%。临床医生和AI系统的合作可以减少IVF治疗的身心负担，为患者提供更透明和顺畅的治疗过程。
患者受益
尽管AI在IVF领域是一项相对较新的研究，其潜力确实令人兴奋。通过提高每次治疗的成功率，AI解决方案有助于患者减少负面副作用。此外，更精确的治疗将减少尝试次数，从而节省患者的健康和大量资金。
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