AI dự đoán tỷ lệ đậu thai theo từng chu kỳ IVF

07/07/2025 Tác giả: Bs. Nguyễn Thị Tình

Trong hành trình thụ tinh ống nghiệm (IVF), việc dự đoán khả năng đậu thai là một trong những yếu tố quan trọng nhất, giúp cả bác sĩ và bệnh nhân có kế hoạch điều trị hợp lý và kỳ vọng thực tế. Ngày nay, với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và các mô hình machine learning như Random Forest, XGBoost hay LightGBM, việc ước lượng chính xác xác suất mang thai thành công trong từng chu kỳ đã trở nên khả thi hơn bao giờ hết.

AI hoạt động như thế nào trong việc dự đoán khả năng mang thai?

Các mô hình AI được “huấn luyện” dựa trên dữ liệu thực tế từ hàng nghìn chu kỳ IVF. Những thông tin này bao gồm: độ tuổi của người vợ, chỉ số AMH, BMI, đáp ứng kích trứng, số trứng trưởng thành, số phôi được tạo và nhiều yếu tố lâm sàng khác.

Một nghiên cứu đăng trên Scientific Reports (2024) cho thấy, mô hình XGBoost có thể dự đoán khả năng có thai sau chuyển phôi với độ chính xác rất cao, AUC (diện tích dưới đường cong ROC) đạt đến 0.999 đối với giai đoạn thụ thai lâm sàng, và mô hình LightGBM đạt AUC khoảng 0.913 đối với khả năng sinh sống thành công (Nature, 2024).

Dự đoán theo từng chu kỳ – không còn “mò mẫm”

Trước đây, bác sĩ chỉ dựa vào kinh nghiệm và một vài chỉ số để đánh giá khả năng thành công trong IVF. Tuy nhiên, với AI, mô hình có thể dựa trên dữ liệu của từng chu kỳ cụ thể – ví dụ như số phôi ngày 5, chất lượng nội mạc tử cung, hormone trong ngày chuyển phôi – để đưa ra con số xác suất đậu thai một cách chính xác và khách quan.

Theo một nghiên cứu của nhóm tác giả trên BMC Pregnancy and Childbirth (2023),mô hình Random Forest đã đạt AUC 0.74 khi dự đoán khả năng sinh sống ở chu kỳ đầu tiên, và có thể cải thiện khi kết hợp dữ liệu từ các chu kỳ IVF trước đó (BMC, 2023).

Ý nghĩa lâm sàng

Việc ứng dụng AI vào IVF không chỉ mang tính công nghệ, mà còn có giá trị thực tiễn rất lớn:

Giúp bác sĩ đưa ra quyết định rõ ràng về thời điểm chuyển phôi hay thay đổi phác đồ.
Tăng cơ hội đậu thai cho bệnh nhân bằng cách điều chỉnh kế hoạch phù hợp từng người.
Giảm chi phí cho các chu kỳ không cần thiết và rút ngắn thời gian điều trị.

Hình minh họa

Dưới đây là hình ảnh minh họa AI đánh giá nội mạc tử cung và phân tích phôi, sử dụng mô hình deep learning để dự đoán khả năng làm tổ và kết quả chu kỳ:

AI IVF prediction

Hình ảnh từ Nature: Mô hình AI phân tích dữ liệu nang noãn, phôi, và nội mạc để dự đoán tỷ lệ mang thai và sinh sống (live birth).

Thách thức và triển vọng

Dù AI cho kết quả hứa hẹn, vẫn cần lưu ý rằng mỗi trung tâm IVF có dữ liệu và quy trình riêng. Mô hình cần được hiệu chỉnh phù hợp với từng đối tượng và bối cảnh văn hóa. Ngoài ra, để xây dựng niềm tin, việc phát triển AI có khả năng giải thích (Explainable AI) cũng rất cần thiết – giúp bác sĩ hiểu rõ “vì sao” mô hình lại đưa ra dự đoán đó.

Kết luận

AI đang trở thành công cụ đắc lực trong hỗ trợ sinh sản. Việc dự đoán tỷ lệ đậu thai không còn chỉ là cảm tính mà đã bước vào thời kỳ dữ liệu – chính xác, cá nhân hóa và minh bạch hơn. Khi kết hợp giữa công nghệ và kinh nghiệm lâm sàng, hành trình IVF sẽ không còn đơn độc mà trở nên vững chắc hơn cho cả bác sĩ và bệnh nhân.