Contribution of artificial intelligence in the diagnosis and management of infertility associated with endometriosis

In: Médecine de la Reproduction · 2023 · vol. 25(2) , pp. 129–136 · doi:10.1684/mte.2023.0945 · W4385882531
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This paper explores artificial intelligence's role in endometriosis-associated infertility, presenting a preliminary predictive signature of infertility with 100% accuracy.

One-sentence paraphrase of the abstract; not a substitute for reading it. No clinical advice. How this works

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This article reviews the potential role of artificial intelligence in diagnosing and managing infertility related to endometriosis and focuses on a preliminary predictive approach using micro-ARNs. Drawing on the ENDOmiARN project, the authors discuss using a blood and saliva signature of endometriosis and report an initial micro-ARN–based signature intended to predict infertility among women with confirmed endometriosis. The key finding is that this proposed signature shows 100% accuracy for identifying infertile patients. The paper explicitly notes that a study is expected to validate the signature and assess its theranostic value. This paper is centrally about endometriosis — it specifically discusses an AI-derived micro-ARN signature to predict infertility in patients with confirmed endometriosis.

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Médecine de la Reproduction MENUApport de l’intelligence artificielle dans le diagnostic et la prise en charge de l’infertilité associée à l’endométriose Volume 25, numéro 2, Avril-Mai-Juin 2023 - Mots-clés : intelligence artificielle, endométriose, infertilité, micro-ARN - DOI : 10.1684/mte.2023.0945 - Page(s) : 129-36 - Année de parution : 2023 L’infertilité est définie comme l’échec à obtenir une grossesse après 12 mois de rapports sexuels réguliers non protégés. On estime qu’un diagnostic d’endométriose est posé chez 50 % des patientes chez qui une infertilité est diagnostiquée, mais le lien entre infertilité et endométriose n’est pas complètement élucidé. Plusieurs publications se sont intéressées à l’intelligence artificielle en médecine et plus particulièrement en assistance médicale à la procréation avec des résultats prometteurs pour analyser les paramètres spermatiques ou identifier les embryons associés aux chances de succès les plus élevées. L’étude ENDOmiARN a récemment permis d’établir une signature sanguine et salivaire de l’endométriose, et notre équipe s’est intéressée au rôle potentiel des micro-ARN pour prédire l’infertilité chez les patientes ayant une endométriose confirmée. Cet article présente les principales notions d’intelligence artificielle et ses modèles, et présente la signature préliminaire prédictive d’infertilité associée à l’endométriose. Cette signature a une précision de 100 % pour identifier les patients infertiles. Une étude visant à valider cette signature et à évaluer sa valeur théranostique est attendue.

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