Nature Medicine | 人工智能与传统技术在IVF胚胎选择中的首次对决：效率提升与临床成效的探索

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引言 在过去的几十年里，体外受精（In Vitro Fertilization, IVF）技术已经成为解决不孕症问题的重要手段。 IVF的成功率在很大程度上取决于胚胎的选择和移植过程，而如何从多个可用胚胎中选择出最有可能成功着床并发育的胚胎，是胚胎学家面临的主要挑战之一 。传统上，胚胎选择主要依赖于形态学评估(morphological assessment)，即通过显微镜观察胚胎的外观特征，如细胞数量、对称性、碎片程度等，这种方法尽管广泛应用，但具有一定的主观性，并且不同胚胎学家之间可能存在评估不一致的问题。 近年来，随着人工智能(Artificial Intelligence, AI)的迅速发展，尤其是深度学习(Deep Learning)技术的兴起，IVF领域也开始探索将AI应用于胚胎选择过程。 深度学习算法能够分析大量的胚胎图像数据，自动识别出与成功妊娠相关的特征，减少人为因素的干扰，从而提高 ………………………………