Με την υπογονιμότητα να εξελίσσεται σε μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις της εποχής μας, «χτυπώντας την πόρτα» σε ένα στα έξι ζευγάρια παγκοσμίως, η επιστημονική κοινότητα στρέφεται στις νέες τεχνολογίες για να βρει λύσεις. Το ερώτημα δεν είναι πλέον αν η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) θα μπει στα ιατρεία, αλλά το πώς ακριβώς θα αυξήσει τα ποσοστά επιτυχίας στην απόκτηση παιδιού.
Το κρίσιμο αυτό ζήτημα βρέθηκε στο επίκεντρο εξειδικευμένου πάνελ κατά τη διάρκεια του 11ου Οικονομικού Φόρουμ των Δελφών, όπου ακαδημαϊκοί και ερευνητές χαρτογράφησαν το μέλλον της αναπαραγωγικής ιατρικής.
Η αναγκαιότητα του AI στην ιατρική ακριβείας
Η εποχή που η ιατρική βασιζόταν αποκλειστικά στην παραδοσιακή παρατήρηση έχει παρέλθει. Όπως υπογράμμισε χαρακτηριστικά ο κ. Γιώργος Χρούσος, ομότιμος καθηγητής Παιδιατρικής και Ενδοκρινολογίας (ΕΚΠΑ), η ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην ιατρική πρακτική είναι πλέον μονόδρομος. Η δυνατότητα των αλγορίθμων να αναλύουν ασύλληπτα μεγάλους όγκους δεδομένων προσφέρει μια εντελώς νέα οπτική στην πρόληψη και τη διάγνωση. Ειδικά σε ζητήματα όπως το χρόνιο στρες—ένας παράγοντας με καταστροφικές συνέπειες για την αναπαραγωγική ικανότητα—το AI μπορεί να λειτουργήσει προγνωστικά, σώζοντας πολύτιμο χρόνο για το ζευγάρι.
Στο ίδιο μήκος κύματος, ο κ. Κωνσταντίνος Στρατάκης, διευθυντής στο ΙΜΒΒ-ΙΤΕ, εξήγησε ότι η εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στην υγεία αποτελεί τον ιδανικό «ανιχνευτή» γενετικών και περιβαλλοντικών παραγόντων. Μέσω της ανάλυσης ψηφιακών βάσεων δεδομένων, οι ειδικοί μπορούν να εντοπίσουν τις κρυφές αιτίες πίσω από την αδυναμία σύλληψης και να λάβουν εξατομικευμένες αποφάσεις για την κατάλληλη θεραπεία.
Παχυσαρκία, ρύπανση και ηλικία
Η γονιμότητα δεν επηρεάζεται μόνο από το DNA, αλλά και από τον σύγχρονο τρόπο ζωής.
- Παχυσαρκία: Σύμφωνα με την κα Μελπομένη Πέππα, καθηγήτρια Ενδοκρινολογίας (ΕΚΠΑ), η παχυσαρκία αποτελεί χρόνιο νόσημα που υπονομεύει τη γονιμότητα και στα δύο φύλα. Εδώ, το AI έρχεται να προσφέρει απόλυτα στοχευμένες, εξατομικευμένες στρατηγικές διαχείρισης βάρους, βελτιώνοντας το αναπαραγωγικό προφίλ των ασθενών.
- Περιβάλλον και Ηλικία: Η κα Σοφία Καλανταρίδου, καθηγήτρια Μαιευτικής–Γυναικολογίας (ΕΚΠΑ), εστίασε στον πολυπαραγοντικό χαρακτήρα του προβλήματος. Η κλιματική αλλαγή, η περιβαλλοντική ρύπανση και η καθυστερημένη ηλικία τεκνοποίησης δημιουργούν ένα εκρηκτικό μείγμα. Η ίδια πάντως κράτησε «μικρό καλάθι» για το παρόν, επισημαίνοντας ότι τα υπάρχοντα μοντέλα AI χρειάζονται περαιτέρω κλινική έρευνα για να αποδείξουν την πλήρη αποτελεσματικότητά τους.
Ο «ψηφιακός βοηθός» στην εξωσωματική και η ανάλυση εμβρύων
Ίσως η πιο εντυπωσιακή αντιμετώπιση της υπογονιμότητας με AI να αφορά τα εργαστήρια υποβοηθούμενης αναπαραγωγής. Ο διδάκτωρ Τεχνητής Νοημοσύνης, Νίκος Μυρτάκης, φώτισε μία από τις πιο υποσχόμενες εφαρμογές: την ανάλυση εμβρύων.
Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης «διαβάζουν» εικόνες και βίντεο, αξιολογώντας την ανάπτυξη των εμβρύων με ακρίβεια που ξεπερνά το ανθρώπινο μάτι. Έτσι, υποδεικνύουν στους εμβρυολόγους ποια έμβρυα έχουν τις υψηλότερες πιθανότητες εμφύτευσης κατά τη μεταφορά τους στη μήτρα. Ο κ. Μυρτάκης εκτίμησε ότι την επόμενη πενταετία, οι κλινικές γονιμότητας θα διαθέτουν μόνιμα έναν ψηφιακό βοηθό, εφόσον βέβαια καταφέρουν να τροφοδοτήσουν τα συστήματα με επαρκή πολυτοπικά και κλινικά δεδομένα.
Ο γρίφος της ιδιωτικότητας
Πώς διασφαλίζεται όμως η ιδιωτικότητα όταν μιλάμε για τόσο ευαίσθητες πληροφορίες; Η κα Κατερίνα Φουντεδάκη, καθηγήτρια Αστικού Δικαίου (ΑΠΘ), έθεσε το κρίσιμο ζήτημα της προστασίας των ψηφιακών δεδομένων υγείας.
Αναλύοντας τον επερχόμενο Κανονισμό για τον Ευρωπαϊκό Χώρο Δεδομένων Υγείας (EHDS), προειδοποίησε για τους κινδύνους της δευτερογενούς χρήσης—όταν δηλαδή τα δεδομένα ενός ασθενούς χρησιμοποιούνται για σκοπούς πέραν της δικής του θεραπείας. Το στοίχημα για το ευρωπαϊκό δίκαιο είναι να επιτρέψει την εξέλιξη της Τεχνητής Νοημοσύνης, υψώνοντας ταυτόχρονα ισχυρά νομικά τείχη απέναντι στην ανεξέλεγκτη εμπορευματοποίηση των πιο προσωπικών μας δεδομένων.
