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AI 助攻試管嬰兒胚胎篩選 準確性大幅提升

一項在中國進行的回溯性研究指出,AI 模型 IDAScore V2.0 能有效分析試管嬰兒胚胎的發育速度與形態,顯著提升胚胎篩選的準確性,進而提高臨床懷孕率並降低流產風險,為輔助生殖技術帶來新突破。

陳思妤

· 4 分鐘閱讀

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圖/AI 生成示意圖
圖/AI 生成示意圖

人工智慧(AI)正逐步應用於生殖醫學。一項中國大型生殖醫學中心進行的回溯性研究發現,利用 AI 評估試管嬰兒(IVF)胚胎品質,有助於提升胚胎篩選效率,高分胚胎不僅發育速度較快,臨床懷孕率也較高,囊胚植入後的流產率則相對較低,顯示 AI 可望成為生殖醫療的重要輔助工具。

這項研究分析2023年8月至2025年3月共312個選擇性單一胚胎植入(Single Embryo Transfer, SET)療程,研究團隊使用 IDAScore V2.0 系統,透過胚胎縮時攝影(time-lapse imaging)影像,自動分析胚胎發育過程並給予評分,再比較不同評分胚胎的發育特徵與臨床結果。

研究結果顯示,無論是受精後早期的卵裂期胚胎,或培養至第5至6天的囊胚,高分組胚胎皆展現較佳的發育表現。卵裂期胚胎在3、4、5及8細胞階段發育速度較快,細胞分裂週期更為規律,其中第二次細胞週期(cc2)時間較短;囊胚則更快完成各發育階段,並具有品質較佳的內細胞團(Inner Cell Mass,未來形成胎兒)及滋養外胚層(Trophectoderm,負責著床及形成胎盤)。

臨床成果也呈現一致趨勢。AI評分較高的胚胎,其高品質胚胎形成率、囊胚形成率、可植入囊胚比例及臨床懷孕率皆明顯優於低分組;在囊胚植入族群中,高分組流產率也相對較低,顯示 AI 評分與胚胎發育潛力及妊娠結果具有一定關聯性。

研究團隊指出,IDAScore 並非單純依靠無法解釋的「黑盒子」演算法,而是根據胚胎形態變化與形態動力學(Morphokinetics)建立分析模型,評分結果與胚胎發育速度、細胞分裂節奏及形態品質具有一致性,因此可提供臨床醫師更多客觀資訊,作為胚胎挑選時的重要參考。

近年全球愈來愈多生殖中心導入縮時攝影系統與 AI 輔助分析,希望降低人工判讀差異,提高胚胎評估的一致性。傳統胚胎評估主要依賴胚胎師根據形態進行判斷,不同人員之間可能存在主觀差異,而 AI 可透過大量影像資料進行標準化分析,有望提升決策品質與效率。

不過,研究人員也提醒,研究屬於單一中心的回溯性分析,樣本數為312個療程,結果雖具有參考價值,但仍需更多前瞻性、多中心及不同族群研究進一步驗證。此外,AI 評分主要是協助醫師判斷胚胎發育潛力,並不能保證成功懷孕,實際療程結果仍受到女性年齡、卵子品質、精子品質、子宮環境、染色體是否正常及個人健康狀況等多重因素影響。

隨著人工智慧持續發展,AI 有望成為生殖醫學的重要輔助工具,協助醫療團隊更有效率地篩選具有發育潛力的胚胎,提升臨床決策品質。然而,目前 AI 應定位為輔助評估,而非取代醫師與胚胎師的專業判斷,未來仍需更多臨床證據支持其在不同族群及醫療環境中的應用價值。

標籤: # 人工智慧 # 試管嬰兒 # 胚胎篩選 # 生殖醫學 # AI模型
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