Mit VIOLET™ KI-basierten Berichten erhalten Sie individuelle Einblicke in die Eizellenqualität, die Ihnen helfen, Ihre Erfolgschancen mit den von Ihnen eingefrorenen Eizellen besser zu verstehen.
Das Problem bei der Verwendung von Statistiken ist, dass sie davon ausgehen, dass alle Patientinnen derselben Altersgruppe die gleiche Eizellenqualität haben. Das ist einfach nicht realistisch, da jede Patientin ihre eigenen einzigartigen Gesundheitsfaktoren hat. Unsere Forschung hat gezeigt, dass die Eizellqualität sogar innerhalb eines Zyklus einer Patientin variiert.
Mit den VIOLET™-Berichten erhalten Sie eine wertvolle Dokumentation Ihrer eingefrorenen Eizellen und Vorhersagen, auf die Sie sich beziehen können, wenn Sie Ihre Eizellen in Zukunft verwenden.
VIOLET™ kann individuelle Erfolgsprognosen berechnen, da es die Bilder Ihrer Eizellen mit Hilfe unserer auf künstlicher Intelligenz basierenden Software analysiert.
Unsere Software hat über 100.000 Bilder von Eizellen und deren Ergebnisse analysiert, um Muster zu erkennen, die dabei helfen, vorherzusagen, ob aus Ihrer Eizelle ein gesunder Embryo (Blastozyste) entstehen wird.
Die KI ist in der Lage, Details in den Bildern zu erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, weshalb unsere Technologie das Ergebnis der Blastozyste genauer vorhersagen kann als Embryologen.1
Online-Eizellenrechner liefern allgemeine Schätzungen des Schwangerschaftserfolgs (auch bekannt als Lebendgeburt) auf der Grundlage Ihres Alters und der Anzahl Ihrer eingefrorenen Eizellen.
Dabei wird davon ausgegangen, dass alle Menschen desselben Alters denselben Gesundheitszustand und dieselben Ergebnisse haben und dass alle Eizellen einer Person von gleicher Qualität sind.
Auch wenn Statistiken hilfreich sein können, müssen sie im Zusammenhang mit individuellen Szenarien betrachtet werden. Unser Tool zur Bewertung der Eizellenqualität kann dazu beitragen, diesen Kontext herzustellen, indem es personalisierte Informationen auf der Grundlage Ihrer einzigartigen Eizellen liefert.
* basierend auf Ihrer persönlichen Eizellqualitätsbewertung und statistischen Modellierung
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.