不孕不育问题困扰着全球约1.86亿人，占育龄夫妇的8%—12%。近年来，越来越多的夫妇选择试管婴儿（IVF）技术来实现生育梦想。然而，尽管IVF技术不断进步，其成功率仍不尽如人意，仅有10%—30%的移植胚胎能成功分娩。胚胎选择是IVF成功的关键因素之一，而传统的人工挑选胚胎方法存在诸多局限。
传统的胚胎选择方法主要依赖胚胎学家通过显微镜成像系统进行形态学评估，这种方法存在主观性，不同操作员和中心之间存在差异，实现标准化具有挑战性。然而，借助AI技术，胚胎筛选过程变得更加高效、准确和客观。
传统胚胎选择方法
传统上，胚胎学家在显微镜下直接观察胚胎的外形，进行形态学评估，人工挑选更为优质的胚胎。这种方法虽然经验丰富，但存在以下局限性：
✅主观性强：不同胚胎学家的评估结果可能存在差异。
✅耗时：需要多次将胚胎从培养箱中取出进行评估，增加了胚胎的干扰。
✅一致性差：不同中心之间的评估标准和方法存在差异，难以标准化。
AI技术在胚胎选择中的应用
AI技术，特别是深度学习，通过分析大量胚胎发育相关的图像或延时视频资料，能够客观且快速地筛选出具备较高潜力的优质胚胎进行植入。
具体应用包括：
1️⃣形态学评估：AI软件能够对胚胎的形态学特征进行细致分析，根据预设的评估标准对每个胚胎进行打分。
2️⃣预测妊娠结果：一些研究显示AI能够利用细胞纹理来准确分辨囊胚内细胞团和滋养外胚层，准确率分别为91%和86.6%；还有研究显示AI能预测活产结果，准确率达69.3%。
3️⃣非侵入性数据分析：在胚胎培养过程中，AI还能进行非侵入性代谢组学和分泌谱数据分析，有助于改进培养基配方和方案。
AI技术的优势
与传统方法相比，AI技术在胚胎选择中具有以下优势：
✅客观性：AI算法基于大量数据进行训练，能够减少人为因素的干扰，提供更客观的评估结果。
✅高效性：AI软件能够在短时间内处理大量图像和视频资料，显著提高评估效率。
✅准确性：多项研究表明，AI在预测胚胎植入和妊娠结果方面具有较高的准确性。
临床试验结果
一项随机双盲非劣效性试验表明，深度学习算法iDAScore在选择单个囊胚进行移植时，虽然未能证明其在临床妊娠率方面与标准形态学评估的非劣效性，但显著加快了评估时间。具体结果如下：
主要结果：研究组46.5%实现临床妊娠，对照组48.2%实现临床妊娠，绝对风险差异为-1.7个百分点（95% CI，-7.7，4.3），率比为0.96（95% CI，0.85，1.10）。
次要结果：hCG阳性率、宫内无活力妊娠和持续妊娠率在两组间结果相似。活产率在两组间也相似，iDAScore组为39.8%，标准形态标准组为43.5%（风险差异-3.9%；95% CI，-9.9，2.2；P=0.24）。
未来展望
尽管AI技术在胚胎选择中显示出巨大的潜力，但仍面临一些挑战，包括：
✅数据异质性：AI模型需要足够多样化的训练数据，以确保其在不同中心和患者群体中的适用性。
✅临床验证：需要更多的随机对照试验和前瞻性研究来验证AI模型的临床效果。
✅伦理和社会问题：AI技术的引入可能引发一些伦理和社会问题，如胚胎的商品化、隐私问题等。
总之，AI技术并没有改变整个IVF的流程，但是通过借助AI系统大幅度改善了效果，并且在胚胎评级和选择过程中具有客观、准确地预测妊娠和活产结果的潜力，但其在临床实践中的广泛应用仍需进一步的验证和优化。
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