AI 正在改变 2025 年 IVF 成功率

Source: Dev.to

引言：试管婴儿之旅遇见 AI

想象一下，用人工智能（AI）的力量去破解人生最大的谜团之一——如何帮助一个微小的胚胎成长为健康的宝宝。在 2025 年，这已经不再是科幻。全球各地的生育诊所正将前沿的计算机科学与生殖医学相结合，以提升这段既具挑战性又充满希望的医疗旅程：体外受精（IVF）。

IVF 向来伴随一定的不确定性。成功率因年龄、健康因素和治疗细节而差异巨大。如今，AI 在那些过去主要依赖人工解释和经验的临床决策阶段，提供了数据驱动的洞见。

在本文中，我们将逐步阐述 AI 在 IVF 中的应用、最新研究显示的有效性、真实的临床案例、面临的挑战以及近期可能的前景。

什么是 IVF 中的人工智能？

人工智能指的是能够从数据中学习、识别模式并做出预测的计算机系统。在 IVF 领域，AI 最常用于分析复杂的生物信息——例如胚胎图像或患者的治疗历史——以帮助临床医生做出更好的决策。

传统上，胚胎学家在显微镜下评估胚胎，并依据形态（外形和外观）打分。此方法虽有效，但受限于人为主观性，且不同观察者之间可能存在差异。AI 工具旨在通过基于大规模数据集和数学模型的一致解释，降低这种变异性。

为什么 IVF 采用 AI

医疗行业始终在创新与谨慎之间取得平衡，IVF 也不例外。AI 的吸引力并非因为它炫酷，而是因为它能够解决真实的挑战：

• AI 能比人类更快地分析海量数据。
• 它降低了关键治疗环节（如胚胎评估）的主观性。
• 它支持个性化治疗方案，而非“一刀切”协议。
• 它帮助临床医生更可靠地预测结果。

这些能力之所以重要，是因为即使在今天，许多 IVF 周期仍因胚胎植入问题或胚胎选择不佳而失败。

胚胎选择中的 AI：核心应用

AI 在 IVF 中最具影响力的应用之一是胚胎选择。为移植挑选“最佳”胚胎是 IVF 周期中最关键的决策之一。

传统上，人工胚胎学家依赖基于形态的视觉打分。相反，AI 分析图像数据——涉及数千个肉眼不可见的参数——以识别与更高植入潜力相关的细微特征。

证据显示的情况

• 对基于 AI 的胚胎评估模型的系统综述发现，这些工具能够持续区分出植入机会更高的胚胎，合并诊断准确度表明具有中等至强的预测能力。
• 另一项综述报告称，使用临床数据预测胚胎形态的准确率中位数在约 60%–94% 之间，预测妊娠结果的准确率在 68%–90% 之间。

这些结果并不意味着 AI 完美无缺——但它们显示出在经验丰富的临床医生配合使用时，具有统计学显著的价值，而非取代医生。

超越胚胎评估：AI 在 IVF 的其他角色

预测活产结果

基于深度学习的高级模型（如 transformer 系统）在训练了临床史和多种生理变量后，展示了预测活产结果的潜力。一些学术研究在受控数据集上报告了高预测性能，但仍需经过同行评审的临床验证。

卵子与精子质量评估

AI 系统已被开发用于评估精子形态和活力，支持向量机和神经网络在研究环境中实现了高灵敏度和特异性。

优化刺激方案

新兴的 AI 工具旨在基于历史和当前患者的反应个性化卵巢刺激计划，可能提升卵子数量和质量。

工作流自动化

AI 正在试验自动化常规任务，例如在超声扫描中计数卵泡，使临床医生能够将更多精力放在患者护理上。早期结果显示，卵泡标注的可靠性高，人工编辑需求极少。

这对 IVF 成功率意味着什么

AI 并不承诺魔法般的统计数字或保证宝宝出生。然而，它提升了决策支持，降低了不确定性，并在 IVF 关键环节增加了一致性。

• 在胚胎选择方面，AI 提高了评估的客观性。
• 在个性化治疗规划方面，它提供了数据驱动的建议，可能避免许多患者今天面临的反复试验过程。

虽然具体的成功率提升幅度因诊所和技术而异，但许多生育专业人士发现，当 AI 工具作为传统临床工作流的补充而非替代时，结果会有所改善。

人类专业仍然重要——AI 只是工具，非医生

任何优秀临床医生都会强调：AI 是辅助而非取代人类判断。最近的专业评估比较了 AI 系统与经验丰富的生育医生，发现医生在回答临床问题时仍然优于 AI。结论明确——AI 应作为互补资源，而非唯一决策者。

大多数信誉良好的诊所通过让 AI 提供洞见，而由临床医生在患者历史、偏好、伦理以及人类直觉的背景下解释这些洞见来实现技术整合。

伦理、信任与负责任使用

将 AI 引入医疗会引发深思熟虑的问题。IVF 涉及敏感的个人数据和改变人生的决定。关键伦理考量包括：

• 数据隐私——必须严格保护患者数据，诊所需遵守隐私标准并提供透明的数据使用政策。
• 可解释性——复杂的 AI 系统可能是“黑箱”。当预测及其背后逻辑可解释、可理解时，患者和临床医生都会受益。
• 偏见与公平——在有限或偏斜的数据集上训练的模型可能在某些子群体中表现不佳。必须在多元人群中进行稳健验证。

负责任的部署意味着定期重新评估 AI 工具，跟踪其性能，并在真实临床环境中进行验证后才全面采用。

大规模采用前的挑战

• 成本壁垒——部分工具需要专用成像硬件或许可费用。
• 基础设施差距——诊所可能缺乏运行高级模型所需的计算资源或人员培训。
• 临床验证——许多学术模型虽有前景，但仍需多中心临床试验以获得更广泛的确认。
• 监管监督——许多地区对 AI 在医学诊断中的使用仍在制定明确指南。

这些挑战更多是关于安全、伦理和可扩展部署，而非技术本身的能力。

未来展望

展望未来，AI 在 IVF 中的角色可能在以下几个方向进一步扩展：

• 多模态数据整合——将实验室数据、电子健康记录、影像和基因信息融合到统一模型中。
• 实时决策支持——在取卵、胚胎移植等操作过程中提供即时指导。
• 持续学习系统——在保持严格验证的前提下，模型能够随新数据不断改进。

随着 AI 的成熟，它与人类专业知识的合作有望让 IVF 之旅更加高效、个性化并取得更高的成功率。