Як роботи вчаться народжувати дітей замість людей

Система Aura автоматизує 205 ручних кроків ЕКО – від відбору сперматозоїдів до створення ембріона. Процес, який традиційно залежав від майстерності окремих ембріологів, тепер виконує робот, керований алгоритмами комп’ютерного зору. Про це повідомляє 24 Канал із посиланням на The Washington Post.

Як ШІ змінює штучне запліднення?

Aura створена стартапом Conceivable Life Sciences, заснованим мексиканським лікарем Алехандро Чавес-Бадіолою. Він одним із перших почав використовувати штучний інтелект у лікуванні безпліддя. Його команда розробила програмне забезпечення, що здатне виявляти найякісніші сперматозоїди та прогнозувати життєздатність ембріонів точніше, ніж досвідчені фахівці.

Сьогодні у Мексиці вже щонайменше 20 дітей народилися завдяки подібним клінічним дослідженням. Для більшості учасників процедура безкоштовна – це шанс отримати дитину, який у звичайних умовах коштував би річний дохід.

За даними ВООЗ, кожна шоста людина репродуктивного віку у світі стикається з проблемами безпліддя, а доступ до лікування залишається обмеженим навіть у розвинених країнах. У США один цикл ЕКО може коштувати до 30 тисяч доларів, а більшість пацієнтів потребує кількох спроб. У таких умовах автоматизація обіцяє зробити лікування дешевшим і масштабнішим, особливо у так званих «пустелях фертильності», де бракує спеціалізованих клінік.

Подібними розробками займається і стартап Overture Life, який комерційно впроваджує свої пристрої у клініках Туреччини та Латинської Америки. Його портативна коробка DaVitri вже дозволяє гінекологам заморожувати яйцеклітини за лічені хвилини без участі ембріолога, а роботизована система ІКСІ готується до роботи у великих лікарнях.

Попри потенціал, технологія поки не перевищила ефективність традиційного ЕКО, хоча демонструє високі результати у відборі сперми та ембріонів. Фахівці застерігають, що впровадження нових систем може створити нові ризики та потребує масштабних досліджень. Проте навіть досягнення рівня середньостатистичної клініки – це вже прогрес, адже дає змогу зменшити людський фактор, скоротити витрати та обслуговувати більше пацієнтів.

Чому сучасний ШІ не робить наукових проривів?

Томас Вольф, співзасновник компанії Hugging Face вартістю 4,5 мільярди доларів, вважає, що сучасні мовні моделі на кшталт ChatGPT не здатні привести до наукових відкриттів рівня Нобелівської премії. На його думку, такі системи можуть стати лише інструментом допомоги дослідникам, а не генератором справді нових ідей.

Томас Вольф пояснює, що ключова проблема чат-ботів у тому, що вони налаштовані погоджуватись з користувачем. Відповіді моделей часто звучать як підтримка або схвалення, замість того щоб ставити під сумнів звичні ідеї. У науці ж прориви роблять ті, хто мислить всупереч загальноприйнятому.