In der vorliegenden Studie werden erstmals auf maschineller Intelligenz basierende Modelle vorgestellt, die eine verbesserte Abschätzung der ovariellen Reaktion in verschiedenen Phasen des Behandlungszyklus während der In-vitro-Fertilisation (IVF) ermöglichen. Durch den Einsatz von maschineller Intelligenz sollen die Individualisierung der Behandlung und der Behandlungserfolg verbessert werden.

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