AI能否真正提升试管婴儿成功率？

全球众多生育机构正积极引入人工智能等前沿科技，期望借此提升试管婴儿的受孕成功率。体外受精（IVF）作为一项革命性生殖技术，四十多年来已帮助数百万不孕人群实现生育梦想。2024年，美国有超过10万名婴儿通过IVF诞生。不少生殖医学专家认为，人工智能有望进一步优化妊娠结局。

试管婴儿的妊娠结果因人而异。美国疾控中心数据显示，2022年全年龄段辅助生殖活产率为37.5%，而40岁以上女性成功率不足10%。支持者称，AI可更精准评估胚胎质量、预测妊娠可能性，并识别潜在遗传风险。然而，并非所有专家都持乐观态度。

部分研究者担忧，利用AI筛选胚胎时涉及身高、瞳色等表型特征，可能引发伦理争议。此外，目前尚无共识：AI工具是否比传统基因检测更安全？是否带来数据泄露等新风险？临床胚胎学家米娜・阿里卡尼指出：“社会仍在争论AI监管框架，辅助生殖领域也必须直面这些问题。”

尽管争议持续，AI已深度嵌入IVF流程，逐步取代传统形态学筛选模式。深度学习技术现可评估配子形态与受精潜力，通过外观特征识别存在发育缺陷风险的胚胎。传统方法中，胚胎学家靠显微镜人工评估胚胎质量；而AI表现更优：2023年一项综述显示，AI预测受孕成功率准确率达81.5%，人工判断仅51%（二者均不能保证最终活产）。

多家生殖诊所已采纳该技术。Cercle等AI平台基于激素水平、生理指标与精子活力数据训练模型，预判特定精卵组合的受孕概率。初创企业Herasight称，AI能“降低治疗结果的不确定性”。整合英国HFEA、美国SART及全球临床数据后，模型可估算患者有望获得的卵子数、囊胚数、正常胚胎数及最终活产概率。

2025年一项小型随机对照试验表明，AI筛选胚胎的效果至少与人工筛选相当，甚至更优。但阿里卡尼结合现有文献指出：“AI在精卵与胚胎筛选中具潜力，但尚未经过充分、统一的临床验证，无法稳定提升疗效，也无法完全替代专业判断。”

目前，人类对AI在辅助生殖中的真实表现仍知之甚少，仅有少数随机试验验证其提升成功率的效果。各国诊所数据标准不一、更新频繁，难以构建标准化大型数据集，也阻碍了统一AI胚胎分级体系的建立。

哥伦比亚大学生殖内分泌学教授戴维・萨布尔将此称为“巴别塔困境”。阿里卡尼团队2025年论文提出，若统一实验室自动化设备标准，整体成功率有望提升。同年的另一篇综述强调，精准化是AI应用的核心：“个性化促排方案、配子筛选、胚胎标注与评估，是AI最具价值的切入点。”但研究者同时警告：“评估AI当前临床成效仍为时过早。其前景广阔，但需严谨验证与持续优化。”

AI在辅助生殖中还面临现实瓶颈：相较于细菌学等成熟学科，生殖医学发展时间较短。萨布尔指出：“IVF流程与行业体系尚不成熟，服务人群有限。单次周期费用最高达5万美元，直接决定谁能接受治疗及选择何种方案。”

萨布尔强调，若用患者数据训练AI模型，必须彻底匿名，杜绝滥用。医疗数据泄露将严重侵犯隐私，修复成本高达数十亿美元。此外，AI模型存在“幻觉”风险，可能生成错误判断或虚假数据。

即便AI对活产率提升有限，现有辅助技术已预示其加速落地趋势。例如ICSI（卵胞浆内单精子注射）——IVF的分支技术，借助延时成像筛选高受精潜力精子，现已成为主流。但2024年英港近1600人参与的临床试验显示：使用延时成像组活产率33.7%，未使用者为33%，差异微乎其微。

相比之下，胚胎植入前染色体非整倍体检测（PGT-A）效果更明确，可识别染色体异常，萨布尔认为其确能提升活产率。

阿里卡尼表示，即便在最优条件下，IVF成功率最高仅约50%，多数情况更低，这也是众多诊所布局AI的核心动因。她认为：“AI或许能更快突破50%的活产率门槛。但现有证据表明，算法尚未带来显著临床优势。”

https://www.scientificamerican.com/article/can-the-chances-of-a-successful-ivf-pregnancy-be-improved-with-ai/