2025年8月12日 5分钟阅读
生殖健康
作者：凯蒂·赖特（Katie Wright），EMJ，伦敦，英国
THIS YEAR marked the 41st Annual Meeting of the European Society of Human Reproduction and Embryology (ESHRE), held from 29th June–2nd July, in Paris, France. 本届会议聚焦人工智能在临床实践中的整合，以色列贝尔谢巴阿萨夫·哈罗菲医疗中心阿里尔·霍维茨（Ariel Hourvitz）教授和美国加州大学旧金山分校爱德华多·哈罗汀（Eduardo Hariton）教授的专题报告，系统展示了AI技术如何优化辅助生殖技术流程并提升卵巢刺激效能。
引言
霍维茨在报告中指出，AI技术正在重构辅助生殖技术（ART）的复杂流程，特别是在体外受精（IVF）领域。通过分析大规模临床数据，AI可提升诊疗决策的精准性与标准化程度，但同时也面临数据获取困难、电子病历标准化不足、隐私保护及监管框架缺失等挑战。研究强调AI应作为临床决策的辅助工具，在提升循证实践的同时保留医疗人文关怀。
利用AI优化IVF中的触发时机和自然周期管理
控制性卵巢刺激中触发排卵的时机选择是全球生殖医学界长期争议的焦点。欧洲诊所通常等待更大卵泡发育（平均直径18-20mm），而美国诊所常在14-16mm时触发。霍维茨团队开发基于XGBoost算法的机器学习模型，通过分析单中心10,000个拮抗剂IVF周期数据，整合患者年龄、BMI、刺激方案、激素水平及超声参数，确定卵泡数量、雌二醇水平和14-16mm中等卵泡为关键预测因子。
AI辅助触发时机决策
该模型在当日、次日及两日后的触发决策中分别达到R²值0.81、0.73和0.69。临床验证显示，当医生决策与AI建议一致（一致性组）时，平均获卵数显著提升41%（12.3 vs 8.7），每周期增加约3.6枚卵母细胞及1个囊胚。多中心研究覆盖欧美亚三地IVF中心，验证了算法在不同刺激方案中的普适性。
自然周期AI预测系统
针对自然周期管理，研究团队开发的预测工具在500个自然周期数据训练中达到93%的排卵时间预测准确率。该模型通过激素及超声监测数据预测冻胚移植、人工授精和同房时机，在妇产科基层医疗机构具有重要应用价值。验证显示AI辅助组临床结局显著优于传统方法。
未来临床整合路径
霍维茨指出，尽管面临数据质量、算法可解释性等挑战，机器学习已展现改善IVF结局的明确价值。正在进行的前瞻性随机对照试验将验证AI方案的安全性。意大利都灵大学安东尼奥·迪·列瓦（Antonio Di Leva）教授提出的"使用AI的医生将取代未使用者"的论断，标志着生殖医学进入人机协同新纪元。
提升IVF结局的AI整合策略
哈罗汀教授从卵巢刺激优化角度展开论述，指出全球生育中心面临的医生短缺与患者需求激增的结构性矛盾。其展示的"AI育途"（AI Pathway to Parenthood™）预测系统整合8年百万级数据，通过年龄、诊断、卵巢储备等参数提供个性化成功率预测，有效降低因情绪压力导致的治疗中断率。
个性化结局预测与卵巢刺激剂量优化
哈罗汀重点介绍了基于20,000个周期数据的可解释AI模型：在30%剂量反应型患者中，AI指导使成熟卵母细胞增加同时降低FSH用量；64%平台反应型患者则实现促卵泡素用量减少37%（1,375 IU/周期）而疗效保持。该模型显著降低卵巢过度刺激风险，年节省医疗费用达数百万美元。
智能监测与流程重构
AI自动化3D卵巢扫描技术使患者可自主完成家庭超声监测，准确率达98.6%且满意度提升42%。其参与开发的Stim Assist™系统在临床试验中实现获卵数稳定前提下FSH用量减少22%，操作培训时间缩短60%。哈罗汀强调AI应用需平衡技术热情与循证验证，未来应聚焦降低医疗成本而非增加开支。
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