在知乎，“不孕不育”话题下有7.1万讨论，第一个就是提问就是“不孕不育是种什么滋味？”在全部2206个回答中，“吵架”“离婚”出现的频率极高。总结而言，“不孕不育”是很多家庭的一道坎。
# 传统的试管婴儿技术
《中国不孕不育现状调研报告》显示，中国的不孕不育率从20年前的2.5%-3%，攀升到12.5%-15%左右，患者人数超过5000万，也就是说，每8对夫妇中就有1对存在不孕不育问题。
随着试管婴儿技术的发展，越来越多的不孕不育夫妇将其当作了最后的“救命稻草”。但是，现有的试管婴儿技术主要是医疗人员手动随机选择精子和卵子进行实验室胚胎培养，成功率并不算很高。
当前，随着人工智能技术的不断发展，AI技术也被应用到辅助生殖中，为试管婴儿之旅保驾护航。
# 发现成功率最高的胚胎
以前，优质胚胎的筛选是一个主观的过程，即使是有丰富经验的胚胎学家，对于如何选择优质胚胎也存在争议。因此，希望能有一种客观的标准来定位优质胚胎，以提高试管婴儿的成功率。
AI技术的介入使得这一愿望得以实现。
# 以色列AiVF公司
近期，以色列一家机器学习创业公司AiVF表示，与传统方法相比，人工智能有可能将体外受精（IVF）的成功率提高三倍。
“作为一个胚胎学家，我观察胚胎，我了解它们发生了什么，”公司创始人Gilboaa说，“如果我可能对数千个胚胎进行学习，这个算法就可以对数百万个胚胎进行学习。”
传统受精方法每天只能产生一张胚胎的显微镜图像，而计算机视觉能够捕获更多图像，成功率相比也更高。具体来说，AiVF使用机器学习和计算机视觉技术，使胚胎学家能够发现哪些胚胎在子宫内植入过程中，最有可能获得成功。
“通过分析视频，可以挖掘出很多关键点，甚至可以发现人眼无法检测到的许多功能。我们会在成功的胚胎上训练算法，然后教会算法什么是更成功的胚胎。”
# 美国布莱根妇女医院和马萨诸塞州医院
布莱根妇女医院和马萨诸塞州总医院的研究人员使用数千个胚胎图像实例和深度学习法，开发了一种AI系统，旨在通过定位优质胚胎来提高IVF成功率。
将研究结果发表于9 月15日发表在《eLife》上，题为“Performance of a deep learning based neural network in the selection of human blastocysts for implantation”。
该研究团队评估了AI系统的定位优质胚胎准确率。结果发现：在742份胚胎中，AI系统定位优质胚胎准确率高达90％。
研究人员又进一步测试了AI系统判断优质胚胎正常染色体数量的能力，并与训练有素的胚胎学家进行了比较。结果出人意料：该系统的准确度约为75％，而胚胎学家的平均准确度只有67％。
总结而言，该系统能够比经验丰富的胚胎学家更好地区分和识别最优质胚胎。
# 预测孕期风险
AI技术不仅在前期的胚胎筛选有所作为，在受精成功后，也有其用武之地。
当婴儿出生时，医生会检查胎盘的某些特征，这些特征可以预测未来怀孕中存在的健康风险。但是，单个载玻片中会存在数百个血管，有时仅需一个患病的血管，母亲和孩子就会面临危险。因此，这项检查专业度要求非常高，且非常耗时耗力。
AI技术的介入使得检查的效率和正确率大幅提升。
发表在《American Journal of Pathology》上的一篇文章显示，机器学习模型可以分析胎盘载玻片，帮助医生快速而准确地评估胎盘载玻片，告知孕期可能出现的风险，从而为孕妈妈们保驾护航。
研究人员训练了一种机器学习算法，通过各种标注了“患病”和“健康”的数据集训练机器，以识别胎盘样品薄片中图像的某些特征。此外，该算法还考虑了其它重要因素，如出生体重、胎龄等。如果有任何患病的血管，则将图片标记为患病。
该工具实现了94％的敏感性和96％的特异性的个体血管分类率，曲线下面积为0.99。
AI技术与辅助生殖技术的协作，对母亲孕育的整个过程产生积极影响，为整个生产过程保驾护航。
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