当扎希尔·梅里博士开始他的生育诊所实践时，他和其他生殖内分泌学家一样，遵循了标准的治疗方案：高剂量刺激药物、患者开始治疗前需要进行数周的初步检查、以一致性为基础的治疗方案，即将适用于平均患者的方案应用于每一位患者。
他在这方面做得很好。但他不断遇到同样的问题。
三十岁出头、健康、积极、卵巢储备良好的女性来找他，却被整个系统"吞噬"。首次注射前需要进行4-8周的入院检查；数千美元的药物，其中大部分未被使用；胚胎评估由技术人员每天两次在显微镜下目测细胞，然后将胚胎放回培养箱，寄希望于最好的结果。患者们精疲力尽地离开，损失了2万美元，而结果却不能反映她们付出的努力。
他一直在思考：一定有更聪明的方法来做这件事。
"一刀切"医学的问题
生育治疗，如同大多数医学领域一样，是围绕平均值设计的。临床方案基于人群层面的数据构建，然后统一应用。结果是，该系统对理论上的平均患者效果尚可，但这样的理论患者实际上并不存在。
每位女性的荷尔蒙水平、卵巢储备、对药物的反应都是独特的。然而，大多数诊所都从相同的刺激剂量开始，根据粗糙的血液检测指标进行调整，并通过主观的视觉评估来选择胚胎。
制药行业没有改变这一点的动力。更多药物意味着更多收入。更长的治疗时间线意味着更多的监测访问、更多超声波检查、更多可计费的接触点。传统生育模式的激励并不总是与患者的最佳结果一致。
梅里博士不想经营这样的诊所。
AI实际带来的改变（不是炒作，而是现实）
2025年，梅里博士开始探索人工智能工具是否能弥补这些差距。他对此非常精确，因为在医疗保健领域，"AI"已成为一个被过度延伸的营销术语。
改变他实践方式的工具具体包括：
- 药物剂量算法。在开始患者刺激治疗前，梅里博士会将她的基础荷尔蒙水平和卵巢储备标记物输入预测模型，该模型会推荐一个适合她个人情况的起始剂量。仅此一项就将诊所的药物浪费减少了70%以上。患者不会过度刺激，也不会刺激不足。她们获得的是身体真正需要的剂量。
- 连续胚胎监测。EmbryoScope系统让胚胎处于不间断的培养环境中，同时延时摄像机每十分钟拍摄一次照片。奥瑞亚（Aurea）使用的AI评分模型分析数千个发育参数，并为每个胚胎达到可行囊胚的可能性打分。与技术人员的主观意见不同，这是一个基于数十万个胚胎发育序列训练的数据模型。
- AI辅助精子选择。奥瑞亚使用计算机视觉分析精子形态，达到人类眼睛无法匹敌的水平。对于处理男性因素不育的夫妇，这完全改变了ICSI（卵胞浆内单精子注射）的计算方式。
这些都不取代医生的判断。梅里博士执行的每个方案、做出的每个决定仍然是他自己的。AI所做的就是给他提供以前没有的信息，并且更快地提供给他。
商业案例就是患者案例
他没有预料到的是：建立一个更高效的临床模式不仅改善了结果，还从根本上改变了生育护理的经济模式。
当药物浪费从35%降至10%以下时，患者花费更少。当你消除了数周冗余的初步检查，将患者从咨询到取卵的时间缩短至大约两周，你就减少了治疗的持有成本。当胚胎选择更加准确时，需要的移植尝试次数就更少。
传统的生育诊所模式从复杂性中获利。梅里博士发现，消除复杂性，用数据驱动的决策取代主观决策，实际上使业务更强大，而不是更弱。
每位企业家都曾在某个时候审视过臃肿、低效的行业，并问：这是为谁设计的？正是这个问题促使他建立一些不同的东西。
他的诊所奥瑞亚生育中心（Aurea Fertility Center）专门针对40岁以下、卵巢储备良好的女性，这些患者最有可能从简化、AI优化的方案中受益。它并不适合所有人。复杂病例、卵巢储备下降、高龄产妇、严重的男性因素，应由围绕这些复杂性建立的诊所处理。（这就是为什么有一个专门针对这些患者的姊妹诊所。）了解你服务的对象是构建真正有效事物的首要原则。
企业家能从生育医学中学到什么
梅里博士思考了很多，为什么医疗保健——从效率中获益最多——却迟迟不采用其他行业视为理所当然的工具。
部分原因是监管谨慎，这是适当的。部分原因是责任文化，这往往并不适当。但很大一部分仅仅是制度惯性：我们这样做是因为我们一直这样做。
医疗保健的颠覆不是来自忽视科学，而是来自诚实地面对主观人类判断何时伪装成循证医学，并用更好的东西取而代之。
梅里博士从这一经验中看到了三个原则，这些原则适用于生育护理之外的广泛领域：
- 效率和质量并不矛盾。认为做更少（更少药物、更少测试步骤、更短时间线）意味着更差结果的假设几乎总是错误的。浪费不等于护理。当你将流程简化到真正推动结果的因素时，结果会改善，因为信号不会被噪声淹没。
- 具体了解你的患者或客户。通用解决方案服务于通用需求。当他决定为一个特定患者群体建立诊所时，一切变得更清晰：方案、定价、沟通、技术栈。试图服务所有人往往意味着不能很好地服务任何人。
- 技术采用需要先解释"为什么"，再解释"什么"。他的患者不是数据科学家。她们不关心AI评分使用卷积神经网络。她们关心的是自己的胚胎是否有更好的机会。当他以结果为先导——"你会得到一个告诉我们应该转移哪个胚胎的分数"——而不是机制时，对话就改变了。在保守市场中引入新技术的企业家往往犯相反的错误。
他仍然不知道什么
梅里博士坦诚地谈到了局限性。
生殖医学中的AI仍然年轻。使用的模型在大数据集上训练，但这些数据集有自己的偏见和差距。今天的可用工具在十年后看起来会很原始。他对临床决策充满信心，但对技术假设保持谦逊。
他也不知道他所建立的东西能否像软件产品那样扩展。医学从根本上说仍然是人类的事业。医患关系、信任、判断、当某人得到意外消息时在场的存在感，这些都不会被取代。建立一个技术先进的诊所意味着要在效率和亲密感之间找到平衡。他还没有完全弄清楚如何在大量情况下做到这一点。
他所知道的是，现状不够好。对他的患者来说，传统模式成本太高、耗时太长，并且在有数据可用时做了太多凭直觉的决定。改变这一点值得冒险。
扎希尔·梅里博士是一位生殖内分泌学家，也是奥瑞亚生育（Aurea Fertility）的创始人。他因在AI整合生殖医学方面的工作被《福布斯》、《纽约时报》和《今日美国》报道。奥瑞亚生育通过远程医疗为全美及国际患者提供服务。
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