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L’Embrionics d’Israël utilise l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer les taux de réussite des traitements de fertilité. Fondée par le Dr Yael Gold-Zamir, entrepreneuse Haredi, Embrionics innove dans la sélection d’embryons, l’analyse génétique et utilise le Big Data pour aider à apporter le bonheur aux couples sans enfants.

Embryonics , une startup israélienne qui développe et applique des solutions qui utilisent l’ intelligence artificielle pour améliorer les taux de réussite des traitements de fertilité. Cela pourrait conduire à des générations de bébés IA.

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Non, les bébés IA ne signifient pas des générations d’enfants cyborg comme les Borg de Star Trek ou les Cylons de Battlestar Galactica. Cela signifie des bébés conçus à l’aide de l’intelligence artificielle. Cela permettra d’économiser du temps et de l’argent dans le processus de fécondation in vitro.

Ne pas concevoir quand on veut un enfant est probablement le problème le plus déchirant qu’une femme puisse avoir. Et plus il faut de temps pour avoir un enfant, plus cela devient difficile avec l’âge est un facteur important dans la capacité d’une femme à concevoir et à porter un enfant à terme. Si elle est implantée avec un embryon de donneur, il peut y avoir d’autres complications dans le port du bébé qui sont plus fréquentes à mesure que l’on vieillit.

La société a été fondée en 2018 par son PDG, le Dr Yael Gold-Zamir. Zamir a déjà rompu avec les conventions en devenant médecin car elle est issue de la communauté ultra-orthodoxe (Haredi) d’Israël. Dans le monde Haredi, les femmes ne deviennent généralement pas des professionnelles et sont découragées de poursuivre des études universitaires. Ainsi, le Dr Gold-Zamir a fait deux pas en brisant le «plafond de verre», devenant une femme médecin Haredi et maintenant devenir une femme entrepreneuse Haredi.

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La société de biotechnologie déclare apporter de nouvelles solutions d’intelligence artificielle (IA) au monde de la fécondation in vitro (FIV). Embryonics déclare qu’elle s’est engagé à s’attaquer aux raisons du plafonnement des taux de réussite de la FIV. La société conçoit des réseaux neuronaux d’apprentissage en profondeur pour améliorer la sélection d’embryons, l’analyse génétique et les schémas des patients, en utilisant le Big Data pour répondre aux besoins des personnes dans le besoin. En améliorant et en simplifiant le processus, il espère rendre la FIV plus sûre, moins chère, plus accessible et surtout plus réussie.

Selon Tech Crunch, le marché de la fécondation in vitro devrait doubler par rapport à son montant d’environ 18,3 milliards de dollars en 2019 au cours des cinq prochaines années. Mais les coûts sont toujours très élevés, allant de 10000 $ à 15000 $ pour la FIV par cycle aux États-Unis.

Le Dr Yael Gold-Zamir a expliqué qu’aujourd’hui, la plupart des décisions prises dans le processus de FIV ont tendance à être subjectives. Ils sont basés en grande partie sur l’expérience et l’intuition d’un médecin individuel et cela diffère selon l’emplacement. Les embryons, cependant, font de la FIV un processus basé sur les données qui, selon elle, améliore la qualité du processus ainsi que les chances de succès. Ses solutions incluent la sélection des ovules à conserver, la sélection des embryons sains et bientôt également la définition d’un protocole de traitement hormonal personnalisé pour chaque patient.

«C’est une vraie révolution. Les taux de succès des traitements de fertilité sont très faibles », a déclaré le Dr Gold-Zamir à Geektime . «Nous allons remplacer FIV-Babies par AI-Babies – ce qui rendra le voyage ardu vers le bébé moins coûteux, au moins long et au moins douloureux et dangereux pour des millions de couples dans le monde.

Un jour, a expliqué le Dr Gold-Zamir, les algorithmes et les logiciels remplaceront le travail de conjecture et libéreront le temps d’un médecin pour les soins réels des patients. Les médecins «détourneront leur temps de l’observation technique des soins aux patients. Mais c’est dans un avenir plus lointain », a-t-elle déclaré. «Désormais, tous les outils sont utilisés comme des aides qui améliorent et améliorent la qualité du travail des radiologues et des médecins par des outils qui ont appris sur des millions d’échantillons provenant de sources diverses – une quantité de données qui n’est pas possible pour le traitement humain.


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