人工智能在生育和 IVF 胚胎选择中的应用

在体外受精中，卵子在实验室受精，胚胎生长约五天直至囊胚阶段。当有多个胚胎可用时，诊所会选择先移植哪个。传统上，胚胎学家通过肉眼对特征进行分级，例如囊胚的扩张程度及其内细胞团和外层滋养外胚层的质量，通常使用加德纳分级系统。延时孵化器，例如 Vitrolife 的 EmbryoScope，每隔几分钟拍摄每个胚胎，而无需将其从孵化器中取出。这会生成发育视频，包括每次细胞分裂发生的时间。人工智能模型根据这些视频进行训练，并根据移植的胚胎是否继续植入来生成排名分数。例子包括 Vitrolife 的 iDAScore、Fairtility 的 CHLOE 和 Presagen 的 Life Whisperer（它基于单个静态图像）。证据比营销更温和。 2024 年《自然医学》上发表的一项大型随机试验将 iDAScore 与标准形态分级进行了比较，并没有显示 AI 在临床妊娠率方面并不逊色，尽管它大大减少了胚胎学家评估胚胎所花费的时间。 Cochrane 对延时成像的评论发现，证据不确定它是否可以提高活产率。人们经常忽略一个关键点：排名并不能创造出更好的胚胎。它只会改变患者现有胚胎的使用顺序。对于最终将移植所有胚胎的患者来说，主要可能的收获是更快怀孕，而不是更高的总体机会。伦理问题包括对证据薄弱的附加项目收费、患者无法质疑的不透明分数、根据特定诊所或人群的数据训练的模型，以及根据性状选择胚胎的趋势。多基因胚胎筛查声称根据遗传风险评分对胚胎进行排名，但因其未经证实而受到遗传学会的广泛批评。