fa پزشکی شخصی‌سازی شده و هوش مصنوعی در پروتوکل های تحریک تخمدان در ناباروری زنان: مقاله مروری ناباروری Sterility مروری سیستماتيک Systematical Review <div style="text-align:justify"><span style="font-size:12px"><span style="font-family:Tahoma"><strong>مقدمه:</strong> لقاح آزمایشگاهی با کمک هوش مصنوعی یک حوزه تحقیقاتی به سرعت در حال رشد است. با استفاده از این روش می‌توان نتایج و کارایی تحریک تخمدان را ارتقاء داد، دوز و زمان‌بندی داروها را شخصی‌سازی نمود و با ساده ‌سازی فرآیند <span dir="LTR">IVF</span> در نهایت منجر به بهبود نتایج بالینی شد.<span dir="LTR" style="font-size:10.0pt"></span><br> <strong>روش‌ها:</strong><strong> </strong>این مطالعه به صورت یک مرور نظام‌مند انجام شده است. برای جمع‌آوری اطلاعات، پایگاه‌های علمی معتبر مانند <span dir="LTR">PubMed</span>، <span dir="LTR">Scopus</span>، <span dir="LTR">Web of Science</span> و <span dir="LTR">Google Scholar</span> مورد جستجو قرار گرفتند. مقالات منتشر شده در زمینه پزشکی شخصی‌سازی شده، هوش مصنوعی و پروتکل‌های تحریک تخمدان در درمان ناباروری زنان از سال ۲۰۱۰ تا ۲۰۲۴ بررسی شدند. کلیدواژه‌های مورد استفاده شامل &quot;هوش مصنوعی&quot;، &quot;پزشکی شخصی‌سازی شده&quot;، &quot;تحریک تخمدان&quot;، &quot;ناباروری زنان&quot;، &quot;درمان <span dir="LTR">IVF</span>&quot;، &quot;تصمیم‌گیری بالینی&quot; و &quot;سیستم‌های پشتیبانی تصمیم&quot; بودند. مقالات انتخاب شده بر اساس معیارهای ورود و خروج مشخص شامل مطالعات اصیل، کارآزمایی‌های بالینی، مطالعات مرور سیستماتیک و متاآنالیزها ارزیابی شدند. داده‌ها از مقالات منتخب استخراج و تجزیه‌وتحلیل شدند تا روندهای فعلی، کاربردهای بالقوه، مزایا، چالش‌ها و مسیرهای آینده ادغام هوش مصنوعی در پروتکل‌های تحریک تخمدان مشخص شوند. همچنین، نقش فناوری‌های نوین مانند یادگیری ماشین (<span dir="LTR">ML</span>)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (<span dir="LTR">ANN</span>) و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم بالینی (<span dir="LTR">CDSS</span>) در بهینه‌سازی فرآیند <span dir="LTR">IVF</span> بررسی شد.<br> <strong>نتیجه گیری:</strong><strong> </strong>هدف از این مقاله مروری بررسی یک نمای کلی از پزشکی شخصی‌سازی شده و هوش مصنوعی در پروتکل‌های تحریک تخمدان در ناباروری بود. این روش درمانی، علاوه بر نقش کلیدی در کلینیک‌های <span dir="LTR">IVF</span>، نتایج را بهبود بخشیده و همچنین عوارض بارداری را کاهش خواهد داد.<span dir="LTR" style="font-size:10.0pt"></span></span></span></div> <div style="text-align: justify;"><span style="font-size:12px;"><span style="font-family:Tahoma;"><b>Introduction:</b><b> </b>In vitro fertilization (IVF) assisted by artificial intelligence (AI) is a rapidly evolving research field. This approach enhances ovarian stimulation outcomes and efficiency, personalizes drug dosage and timing, and streamlines the IVF process, ultimately leading to improved clinical outcomes.<br> <b>Materials and Methods:</b> This study was conducted as a systematic review. Relevant literature was retrieved from reputable scientific databases, including PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar. Articles published between 2010 and 2024 on personalized medicine, AI, and ovarian stimulation protocols in female infertility were reviewed. The selected keywords included &quot;artificial intelligence,&quot; &quot;personalized medicine,&quot; &quot;ovarian stimulation,&quot; &quot;female infertility,&quot; &quot;IVF treatment,&quot; &quot;clinical decision-making,&quot; and &quot;decision support systems.&quot; Studies were screened based on predefined inclusion and exclusion criteria, encompassing original research articles, clinical trials, systematic reviews, and meta-analyses. Data from the selected studies were extracted and analyzed to identify current trends, potential applications, advantages, challenges, and future directions for integrating AI into ovarian stimulation protocols. Furthermore, the role of advanced technologies such as machine learning (ML), artificial neural networks (ANN), and clinical decision support systems (CDSS) in optimizing the IVF process was examined.<br> <b>Conclusion:</b> This review aimed to provide an overview of the role of personalized medicine and AI in ovarian stimulation protocols for infertility treatment. This innovative approach not only plays a crucial role in IVF clinics but also enhances treatment outcomes and reduces pregnancy-related complications.</span></span><br> &nbsp;</div> هوش مصنوعی؛ پزشکی شخصی‌سازی شده؛ سیستم‌های پشتیبانی تصمیم؛ فناوری‌های کمک باروری؛ ناباروری. Artificial Intelligence, Personalized Medicine, Decision Support Systems, Assisted Reproductive Technology (ART), Infertility 231 237 http://saremjrm.com/browse.php?a_code=A-10-1-184&slc_lang=fa&sid=1 Vida Shafti ویدا شفتی 10031947532846004927 10031947532846004927 Yes School of Medicine, Tonekabon Branch, Islamic Azad University, Tonekabon, Iran دانشکده پزشکی، واحد تنکابن، دانشگاه آزاد اسلامی، تنکابن، ایران Alireza Azarboo علیرضا آذربو 10031947532846004928 10031947532846004928 No School of Medicine, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهران، تهران، ایران.