専門家が注釈した胚画像データセットと言語記述による、根拠に基づくIVFにおける患者コミュニケーション

要旨: 胚の選択は、体外受精における複数の重要なステップの一つであり、一般に臨床胚培養士による形態学的評価に基づいて行われます。人工知能の手法は、自動の胚ランキングまたは採点（グレーディング）によって胚の選択を支援できる可能性を示してきましたが、AIベースの解決策全体の影響は依然として限定的です。これは主に、カスタムの臨床データに合わせて自動化された解決策を適応させる必要があること、タイムラプス培養器への依存があること、そしてAIの推論を理解するための解釈可能性（インタープリタビリティ）が不足していることによります。現代の情報を得た患者は、特に治療が成功しない場合に、専門家の判断に疑問を抱いています。したがって、胚選択のような課題におけるエビデンスに基づく判断の正当化は、透明性のある意思決定と、患者に対する敬意あるコミュニケーションを支えることでしょう。この目的を支援するため、本稿では自然言語を用いた、胚の画像と対応する形態学的記述から成る、専門家が注釈付けしたデータセットをここに提示します。この記述には、胚の細胞周期、発生段階、形態学的特徴に関する関連情報が含まれています。このデータセットにより、最新の基盤となるビジョン-言語モデルを微調整して、高い精度で時間とともに学習し改善することが可能になります。その後、予測された胚の記述を活用して文献から科学的なエビデンスを自動的に抽出できるため、十分に情報の行き届いたエビデンスに基づく意思決定と、患者との透明性のあるコミュニケーションが促進されます。提案する本データセットは、言語に基づく、解釈可能で透明な自動胚評価に関する研究を支援し、また意思決定プロセスを強化し、長期的に患者の転帰を大きく改善できる可能性があります。