人工智能護(hù)送輔助生殖。人工

知乎下有“不孕不育”這個(gè)話題。輔助7.1。生殖萬討論。人工，護(hù)航第一個(gè)問題是輔助“不孕是什么味道？在所有2206個(gè)答案中，“爭(zhēng)吵”和“離婚”出現(xiàn)的生殖頻率非常高。總而言之，人工“。護(hù)航不孕不育。輔助”。生殖這是人工許多家庭的一道坎。。護(hù)航

#。輔助 傳統(tǒng)的試管嬰兒技術(shù)。

根據(jù)《中國不孕現(xiàn)狀調(diào)查報(bào)告》，20年前中國不孕率為2.5%-3%。升到。12.5%-15%。左右。，患者人數(shù)。超過。5000。萬。，也就是說，每8對(duì)夫婦中就有一對(duì)有不孕癥。

隨著試管嬰兒技術(shù)的發(fā)展，越來越多的不孕夫婦將其視為最后的“救命稻草”。然而，現(xiàn)有的試管嬰兒技術(shù)主要是。醫(yī)務(wù)人員隨機(jī)選擇精子和卵子進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室胚胎培養(yǎng)。，成功率不是很高。

目前，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AI。輔助生殖也應(yīng)用了技術(shù)。，護(hù)送試管嬰兒之旅。

#。 發(fā)現(xiàn)胚胎成功率最高。

過去，高質(zhì)量胚胎的篩選是一個(gè)主觀的過程，即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的胚胎學(xué)家也對(duì)如何選擇高質(zhì)量的胚胎有爭(zhēng)議。因此，為了提高試管嬰兒的成功率，希望有一個(gè)客觀的標(biāo)準(zhǔn)來定位高質(zhì)量的胚胎。

人工智能技術(shù)的干預(yù)使這一愿望得以實(shí)現(xiàn)。

# 以色列。AiVF。公司。

最近，以色列一家機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司AiVF表示，與傳統(tǒng)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(chuàng)始人Gilboaa說：“作為一名胚胎學(xué)家，我觀察胚胎，我知道它們發(fā)生了什么。”?！叭绻夷軐W(xué)習(xí)成千上萬的胚胎，算法就可以了。學(xué)習(xí)數(shù)百萬個(gè)胚胎。?！?。

傳統(tǒng)的受精方法每天只能產(chǎn)生胚胎的顯微鏡圖像。計(jì)算機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。，胚胎學(xué)家可以發(fā)現(xiàn)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(guān)鍵點(diǎn)，甚至是。發(fā)現(xiàn)人眼無法檢測(cè)到的許多功能。。在成功的胚胎上訓(xùn)練算法，然后教會(huì)算法什么是更成功的胚胎。”。

# 布萊根婦女醫(yī)院和馬薩諸塞州醫(yī)院。

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

將研究結(jié)果發(fā)表在9 月15日發(fā)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(píng)估了人工智能系統(tǒng)定位高質(zhì)量胚胎的準(zhǔn)確性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在742個(gè)胚胎中，AI。高質(zhì)量胚胎的系統(tǒng)定位精度高達(dá)。90。％。。

研究人員進(jìn)一步測(cè)試了人工智能系統(tǒng)判斷高質(zhì)量胚胎正常染色體數(shù)量的能力，并與訓(xùn)練有素的胚胎學(xué)家進(jìn)行了比較。結(jié)果出乎意料：該系統(tǒng)的準(zhǔn)確性約為。75。％。，胚胎學(xué)家的平均精度只有67％。

綜上所述，該系統(tǒng)可以與經(jīng)驗(yàn)豐富的胚胎學(xué)家相比。更好地區(qū)分和識(shí)別最好的胚胎。。

#。 預(yù)測(cè)孕期風(fēng)險(xiǎn)。

人工智能技術(shù)不僅在早期胚胎篩選中發(fā)揮了作用，而且在受精成功后也發(fā)揮了作用。

當(dāng)嬰兒出生時(shí)，醫(yī)生會(huì)檢查胎盤的某些特征，這可以預(yù)測(cè)未來懷孕的健康風(fēng)險(xiǎn)。然而，單載玻片中會(huì)有數(shù)百條血管。，有時(shí)母親和孩子只需要一根生病的血管就會(huì)面臨危險(xiǎn)。因此，這種檢查的專業(yè)性要求很高，而且非常耗時(shí)費(fèi)力。

由于人工智能技術(shù)的介入。大大提高了檢查的效率和準(zhǔn)確性。。

發(fā)表在《American Journal of Pathology》根據(jù)最后一篇文章，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以分析胎盤玻璃片，幫助醫(yī)生快速準(zhǔn)確地評(píng)估胎盤玻璃片，并告知懷孕期間可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，從而護(hù)送孕婦。

研究人員通過各種標(biāo)有“疾病”和“健康”的數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)器，培訓(xùn)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以識(shí)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(biāo)記為疾病。。

該工具已實(shí)現(xiàn)。94。％敏感性和。96。％個(gè)體血管特異性分類率。，曲線下面積為0.99。

人工智能技術(shù)與輔助生殖技術(shù)的合作對(duì)母親懷孕的整個(gè)過程產(chǎn)生了積極的影響，并護(hù)送了整個(gè)生產(chǎn)過程。

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