MAGENTA™-Berichte liefern eine individuelle Bewertung der Eizellqualität, die mit den Chancen jeder Eizelle korrelieren, eine hochwertige Blastozyste zu bilden (Embryo am 5. Tag), und bieten Ihnen so ein tieferes Verständnis dafür, wie Ihre einzigartige Eizellqualität Ihre Behandlungsergebnisse beeinflusst.
Insbesondere kann diese Information dazu beitragen, Pläne für zukünftige Zyklen zu optimieren, falls Ihr aktueller Zyklus erfolglos ist.
Das Problem bei der Verwendung von Statistiken besteht darin, dass angenommen wird, dass alle Patienten in der gleichen Altersgruppe die gleiche Eizellqualität haben. Das ist einfach nicht realistisch, da jede Person seine eigenen einzigartigen Gesundheitsfaktoren hat. Unsere Forschung hat gezeigt, dass es selbst innerhalb desselben Zyklus einer Patientin Unterschiede in der Eizellqualität gibt.
Jeder MAGENTA™-Bericht enthält:
✓ Eine Aufzeichnung der Anzahl der entnommenen und bewerteten reifen Eizellen
✓ Den individuellen MAGENTA™-Score jeder Eizelle
✓ Bilder jeder Ihrer reifen Eizellen
✓ Ihre MAGENTA™-Score-Verteilung für Ihren Zyklus
MAGENTA™-Berichte geben Ihnen und Ihrem Arzt Informationen über Ihre eigene Eizellqualität an die Hand, um Behandlungsentscheidungen zu treffen, die Ihnen die besten Chancen auf eine erfolgreiche zukünftige Schwangerschaft geben.
Unsere Software hat über 100.000 Eizellbilder und ihre reproduktiven Ergebnisse analysiert, um Muster zu erkennen, die uns helfen vorherzusagen, ob Ihre Eizelle sich zu einer hochwertigen Blastozyste entwickeln wird.
Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Details innerhalb der Bilder zu erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, weshalb unsere Technologie die Blastozysten-Ergebnisse genauer vorhersagen kann als Embryologen.1
REFERENZEN: 1. Nayot D, Meriano J, Casper R, Krivoi A. 2020. An oocyte assessment tool using machine learning; Predicting blastocyst development based on a single image of an oocyte. 36th Annual Meeting of ESHRE – Copenhagen. https://futurefertility.com/wp-content/uploads/2022/11/ESHRE-2020-FF-Oocyte-assessment-tool-using-machine-learning-Predicting-blastocyst-development-based-on-oocyte-image.pdf.