<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
			<journal>
			<title>The Iranian Journal of Obstetrics, Gynecology and Infertility</title>
			<title_fa>مجله زنان، مامایی و  نازایی ایران</title_fa>
			<short_title>IJOGI</short_title>
			<subject>Medical Sciences</subject>
			<web_url>https://ijogi.mums.ac.ir/</web_url>
			<journal_hbi_system_id>0</journal_hbi_system_id>
			<journal_hbi_system_user></journal_hbi_system_user>
			<journal_id_issn>1680-2993</journal_id_issn>
			<journal_id_issn_online>2008-2363</journal_id_issn_online>
			<journal_id_pii></journal_id_pii>
			<journal_id_doi></journal_id_doi>
			<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
			<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
			<journal_id_sid></journal_id_sid>
			<journal_id_nlai></journal_id_nlai>
			<journal_id_science></journal_id_science>
			<language>fa</language>
			<pubdate>
				<type>jalali</type>
				<year>1405</year>
				<month>1</month>
				<day>1</day>
			</pubdate>
			<pubdate>
				<type>gregorian</type>
				<year>2026</year>
				<month>3</month>
				<day>1</day>
			</pubdate>
			<volume>29</volume>
			<number>1</number>
			<publish_type>online</publish_type>
			<publish_edition>1</publish_edition>
			<article_type>fulltext</article_type>
			<articleset><article>
				<language>en</language>
				<article_id_issn></article_id_issn>
				<article_id_issn_online></article_id_issn_online>
				<article_id_pubmed></article_id_pubmed>
				<article_id_pii></article_id_pii>
				<article_id_doi></article_id_doi>
				<article_id_iranmedex></article_id_iranmedex>
				<article_id_magiran></article_id_magiran>
				<article_id_sid></article_id_sid>
				<title_fa>کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص و درمان ناباروری: مرور روایی</title_fa>
				<title>Applications of Artificial Intelligence in Diagnosis and Treatment of Infertility: A Narrative Review</title>
				<subject_fa></subject_fa>
				<subject></subject>
				<content_type_fa>اصیل پژوهشی</content_type_fa>
				<content_type>Original Article</content_type>
				<abstract_fa><![CDATA[مقدمه: با رشد فناوری‌های نوین، استفاده از هوش مصنوعی (AI) در تشخیص و درمان ناباروری افزایش یافته است؛ اما شواهد موجود، پراکنده و ناهمگون هستند و اغلب مطالعات، مرور نظام‌مند جامعی ارائه نکرده‌اند. مطالعات قبلی نشان داده‌اند که مدل‌های AI در پیش‌بینی موفقیت IVF، ارزیابی جنین و تحلیل اسپرم، عملکرد بهتری از روش‌های سنتی دارند، با این‌حال نتایج یکپارچه نشده و نیاز به مرور منظم وجود دارد. هدف این مطالعه، مرور نظام‌مند کاربردهایAI در ناباروری و تحلیل دقت، مزایا و محدودیت‌های این فناوری است.روش‌کار: در این مطالعه مرور روایی که مطابق PRISMA 2020 انجام گرفت، جستجو در پایگاه‌های PubMed، Scopus، Web of Science،Google Scholar و Cochrane طی سال‌های ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۵ انجام شد. از بین ۴۳۲۰ مقاله شناسایی ‌شده، ۷۰ مطالعه پس از غربالگری و ارزیابی کیفیت با ابزار QUADAS-2 وارد تحلیل نهایی شدند. داده‌ها به‌صورت مرور روایی سنتز گردید.یافته­ ها: مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف ناباروری، کارایی قابل توجهی نشان داده‌اند. در پیش‌بینی موفقیت لقاح آزمایشگاهی (IVF)، دقت مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین در مطالعات مختلف بین 92-75% گزارش شده است. همچنین در ارزیابی کیفیت جنین با استفاده از تصاویر تایم‌لپس، مدل‌های یادگیری عمیق در برخی موارد عملکردی بهتر از ارزیابی‌های انسانی نشان داده‌اند. در تحلیل اسپرم نیز الگوریتم‌های بینایی ماشین توانسته‌اند در تشخیص ناهنجاری‌های مورفولوژیک و شکست DNA دقت بیشتری نسبت به روش‌های دستی ارائه دهند. علاوه بر این، مدل‌های یادگیری ماشین در شخصی‌سازی پروتکل‌های درمانی، به‌ویژه در تعیین دوز گنادوتروپین و پیش‌بینی پاسخ تخمدانی، نتایج امیدوارکننده‌ای داشته‌اند. در زمینه تشخیص علل ناباروری زنان نیز دقت مدل‌های هوش مصنوعی در شناسایی اختلالاتی مانند سندرم تخمدان پلی‌کیستیک برخی ناهنجاری‌های هورمونی در محدوده 88-70% گزارش شده است.نتیجه ­گیری: هوش مصنوعی می‌تواند دقت تشخیص، انتخاب جنین و مدیریت درمان‌های کمک‌باروری را به‌طور قابل‌توجهی بهبود دهد. با این‌حال، چالش‌هایی مانند سوگیری داده‌ها، نیاز به پایگاه‌های داده استاندارد و اعتبارسنجی بالینی گسترده همچنان باقی است. تحقیقات آینده باید بر بهبود شفافیت الگوریتم‌ها و توسعه مدل‌های قابل‌اعتمادتر تمرکز کند.]]></abstract_fa>
				<abstract><![CDATA[Introduction: Along with the growth of modern technologies, the use of artificial intelligence (AI) in infertility diagnosis and treatment has expanded rapidly; however, the available evidence is scattered and heterogeneous, and most studies have not provided a comprehensive systematic review. Previous studies have shown that AI models have promising performance than traditional methods in predicting IVF success, assessing embryos, and analyzing sperm; however, results have been inconsistent, necessitating a systematic review. This study aims to systematically review the applications of AI in the field of infertility and to analyze the accuracy, benefits, and limitations of this technology.
Methods: In this narrative review which was conducted in accordance with PRISMA 2020 guidelines, a search was performed in PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar, and Cochrane databases between 2015 and 2025. Out of 4,320 retrieved records, 70 studies met the inclusion criteria after screening and quality appraisal using the QUADAS-2 tool. The data were synthesized narratively.
Results: Artificial intelligence models have demonstrated considerable effectiveness in various areas of infertility. In predicting the success of in vitro fertilization (IVF), the accuracy of machine learning–based models has been reported to range between 75% and 92% in different studies. In addition, in the assessment of embryo quality using time‑lapse imaging, deep learning models in some cases have shown better performance than human evaluation. In sperm analysis, computer vision algorithms have also demonstrated greater accuracy than manual methods in detecting morphological abnormalities and DNA fragmentation. Furthermore, machine learning models have shown promising results in personalizing treatment protocols, particularly in determining gonadotropin dosage and predicting ovarian response. In the diagnosis of causes of female infertility, the accuracy of artificial intelligence models in identifying conditions such as polycystic ovary syndrome (PCOS) and certain hormonal disorders has been reported to range between 70% and 88%.
Conclusion: AI can significantly enhance diagnostic accuracy, improve embryo selection, and enable personalized reproductive care. Nevertheless, challenges remain, including data bias, lack of standardized datasets, and limited external clinical validation. Future research should focus on improving algorithm transparency and developing more reliable models.]]></abstract>
				<keyword_fa>انتخاب جنین، ناباروری، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، IVF، ART</keyword_fa>
				<keyword>Artificial intelligence, Assisted reproductive technology, Embryo Selection, Infertility, IVF, Machine Learning</keyword>
				<start_page>65</start_page>
				<end_page>80</end_page>
				<web_url>https://ijogi.mums.ac.ir/article_27427.html</web_url>
			<author_list><author>
				<first_name>Malihe</first_name>
				<middle_name></middle_name>
				<last_name>Afiat</last_name>
				<suffix></suffix>
				<first_name_fa>دکتر ملیحه</first_name_fa>
				<middle_name_fa>دکتر ملیحه</middle_name_fa>
				<last_name_fa>عافیت</last_name_fa>
				<suffix_fa></suffix_fa>
				<email>afiatm@mums.ac.ir</email>
				<code>120469</code>
				<coreauthor>No</coreauthor>
				<affiliation>Associate Professor, Department of Obstetrics and Gynecology, Family and Youth of Population Support Research Center, Faculty of Medicine, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, Iran.</affiliation>
				<affiliation_fa>دانشیار گروه زنان و زایمان، مرکز تحقیقات حمایت از خانواده و جوانان جمعیت، دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی مشهد، مشهد، ایران.</affiliation_fa>
				 </author><author>
				<first_name>Dina</first_name>
				<middle_name></middle_name>
				<last_name>Abadi Bavil</last_name>
				<suffix></suffix>
				<first_name_fa>دینا</first_name_fa>
				<middle_name_fa>دینا</middle_name_fa>
				<last_name_fa>ابادی باویل</last_name_fa>
				<suffix_fa></suffix_fa>
				<email>dinaabadi.bavil@gmail.com</email>
				<code>120468</code>
				<coreauthor>Yes</coreauthor>
				<affiliation>PhD Student in Reproductive Health, Nursing and Midwifery Care Research Center, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, Iran.
Department of Nursing and Midwifery, Mashhad Branch, Islamic Azad University, Mashhad, Iran.</affiliation>
				<affiliation_fa>دانشجوی دکترای بهداشت باروری، مرکز تحقیقات مراقبت‌های پرستاری و مامایی، دانشگاه علوم پزشکی مشهد، مشهد، ایران.
گروه پرستاری و مامایی، واحد علوم پزشکی مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران</affiliation_fa>
				 </author></author_list>
				</article>
			</articleset>
			</journal>