Eine im Juni 2026 veröffentlichte Studie stellte Blasto-Net vor, ein Modell künstlicher Intelligenz, das mehrere Aufgaben bei der Blastozystenbeurteilung in der IVF kombiniert.

Das System verbindet Segmentierung von Strukturen, morphologische Bewertung und Vorhersage der Implantation. Auf einem öffentlichen Datensatz erzielte es hohe Segmentierungswerte und einen F1-Wert von 80 % für die Implantationsvorhersage.

Erklärbarkeit als Teil des Konzepts

Zusätzlich wurden Visualisierungen eingesetzt, um zu prüfen, ob die Vorhersagen auf anatomisch plausiblen Regionen beruhen. Die Arbeit ist experimentell und ersetzt keine Beurteilung durch Embryologen.

Quelle: arXiv, Blasto-Net, Juni 2026.