Une étude publiée en juin 2026 a présenté Blasto-Net, un modèle d’intelligence artificielle conçu pour réaliser plusieurs tâches d’analyse des blastocystes en FIV.

Le système combine segmentation des structures, évaluation morphologique et prédiction de l’implantation. Sur un jeu de données public, il a obtenu de bons résultats de segmentation et un score F1 de 80 % pour la prédiction d’implantation.

L’explicabilité au cœur du modèle

Les auteurs ont également utilisé des visualisations pour vérifier que les prédictions s’appuyaient sur des régions anatomiquement cohérentes. Le travail reste expérimental et ne remplace pas l’évaluation des embryologistes.

Source : arXiv, Blasto-Net, juin 2026.