人工智能護送輔助生殖。人工

知乎下有“不孕不育”這個話題。輔助7.1。生殖萬討論。人工，護航第一個問題是輔助“不孕是什么味道？在所有2206個答案中，“爭吵”和“離婚”出現的生殖頻率非常高。總而言之，人工“。護航不孕不育。輔助”。生殖這是人工許多家庭的一道坎。。護航

#。輔助 傳統的試管嬰兒技術。

根據《中國不孕現狀調查報告》，20年前中國不孕率為2.5%-3%。升到。12.5%-15%。左右。，患者人數。超過。5000。萬。，也就是說，每8對夫婦中就有一對有不孕癥。

隨著試管嬰兒技術的發展，越來越多的不孕夫婦將其視為最后的“救命稻草”。然而，現有的試管嬰兒技術主要是。醫務人員隨機選擇精子和卵子進行實驗室胚胎培養。，成功率不是很高。

目前，隨著人工智能技術的不斷發展，AI。輔助生殖也應用了技術。，護送試管嬰兒之旅。

#。 發現胚胎成功率最高。

過去，高質量胚胎的篩選是一個主觀的過程，即使是經驗豐富的胚胎學家也對如何選擇高質量的胚胎有爭議。因此，為了提高試管嬰兒的成功率，希望有一個客觀的標準來定位高質量的胚胎。

人工智能技術的干預使這一愿望得以實現。

# 以色列。AiVF。公司。

最近，以色列一家機器學習初創公司AiVF表示，與傳統方法相比，人工智能是可能的。體外受精(。IVF。）成功率提高了三倍。。

公司創始人Gilboaa說：“作為一名胚胎學家，我觀察胚胎，我知道它們發生了什么。”。“如果我能學習成千上萬的胚胎，算法就可以了。學習數百萬個胚胎。。”。

傳統的受精方法每天只能產生胚胎的顯微鏡圖像。計算機視覺可以捕獲更多的圖像。，成功率也比較高。具體來說，AiVF的使用。機器學習和計算機視覺技術。，胚胎學家可以發現哪些胚胎在子宮植入過程中最有可能成功。

“通過分析視頻，我們可以挖掘出許多關鍵點，甚至是。發現人眼無法檢測到的許多功能。。在成功的胚胎上訓練算法，然后教會算法什么是更成功的胚胎。”。

# 布萊根婦女醫院和馬薩諸塞州醫院。

布萊根婦女醫院和馬薩諸塞州總醫院的研究人員開發了一種人工智能系統，旨在通過定位高質量的胚胎來提高體外受精的成功率。

將研究結果發表在9 月15日發表在《eLife》上，題為“Performance of a deep learning based neural network in the selection of human blastocysts for implantation”。

該研究小組評估了人工智能系統定位高質量胚胎的準確性。結果發現，在742個胚胎中，AI。高質量胚胎的系統定位精度高達。90。％。。

研究人員進一步測試了人工智能系統判斷高質量胚胎正常染色體數量的能力，并與訓練有素的胚胎學家進行了比較。結果出乎意料：該系統的準確性約為。75。％。，胚胎學家的平均精度只有67％。

綜上所述，該系統可以與經驗豐富的胚胎學家相比。更好地區分和識別最好的胚胎。。

#。 預測孕期風險。

人工智能技術不僅在早期胚胎篩選中發揮了作用，而且在受精成功后也發揮了作用。

當嬰兒出生時，醫生會檢查胎盤的某些特征，這可以預測未來懷孕的健康風險。然而，單載玻片中會有數百條血管。，有時母親和孩子只需要一根生病的血管就會面臨危險。因此，這種檢查的專業性要求很高，而且非常耗時費力。

由于人工智能技術的介入。大大提高了檢查的效率和準確性。。

發表在《American Journal of Pathology》根據最后一篇文章，機器學習模型可以分析胎盤玻璃片，幫助醫生快速準確地評估胎盤玻璃片，并告知懷孕期間可能出現的風險，從而護送孕婦。

研究人員通過各種標有“疾病”和“健康”的數據培訓機器，培訓了一種機器學習算法，以識別胎盤樣品片中圖像的某些特征。此外，該算法還考慮了其他重要因素，如出生體重、胎齡等。若有血管疾病，則將圖片標記為疾病。。

該工具已實現。94。％敏感性和。96。％個體血管特異性分類率。，曲線下面積為0.99。

人工智能技術與輔助生殖技術的合作對母親懷孕的整個過程產生了積極的影響，并護送了整個生產過程。

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