泰國試管嬰兒服務(wù)商
深耕泰國試管嬰兒行業(yè)，多家泰國試管醫(yī)院戰(zhàn)略合作
深耕泰國試管嬰兒行業(yè)，多家泰國試管醫(yī)院戰(zhàn)略合作
發(fā)布時間：2025-12-13 03:03:05 作者：試管專家
知乎下有“不孕不育”這個話題。輔助7.1。生殖萬討論。人工，護航第一個問題是輔助“不孕是什么味道？在所有2206個答案中，“爭吵”和“離婚”出現(xiàn)的生殖頻率非常高。總而言之，人工“。護航不孕不育。輔助”。生殖這是人工許多家庭的一道坎。。護航
#。輔助 傳統(tǒng)的試管嬰兒技術(shù)。
根據(jù)《中國不孕現(xiàn)狀調(diào)查報告》，20年前中國不孕率為2.5%-3%。升到。12.5%-15%。左右。，患者人數(shù)。超過。5000。萬。，也就是說，每8對夫婦中就有一對有不孕癥。
隨著試管嬰兒技術(shù)的發(fā)展，越來越多的不孕夫婦將其視為最后的“救命稻草”。然而，現(xiàn)有的試管嬰兒技術(shù)主要是。醫(yī)務(wù)人員隨機選擇精子和卵子進行實驗室胚胎培養(yǎng)。，成功率不是很高。
目前，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AI。輔助生殖也應(yīng)用了技術(shù)。，護送試管嬰兒之旅。
#。 發(fā)現(xiàn)胚胎成功率最高。
過去，高質(zhì)量胚胎的篩選是一個主觀的過程，即使是經(jīng)驗豐富的胚胎學家也對如何選擇高質(zhì)量的胚胎有爭議。因此，為了提高試管嬰兒的成功率，希望有一個客觀的標準來定位高質(zhì)量的胚胎。
人工智能技術(shù)的干預(yù)使這一愿望得以實現(xiàn)。
# 以色列。AiVF。公司。
最近，以色列一家機器學習初創(chuàng)公司AiVF表示，與傳統(tǒng)方法相比，人工智能是可能的。體外受精(。IVF。）成功率提高了三倍。。
公司創(chuàng)始人Gilboaa說：“作為一名胚胎學家，我觀察胚胎，我知道它們發(fā)生了什么。”。“如果我能學習成千上萬的胚胎，算法就可以了。學習數(shù)百萬個胚胎。。”。
傳統(tǒng)的受精方法每天只能產(chǎn)生胚胎的顯微鏡圖像。計算機視覺可以捕獲更多的圖像。，成功率也比較高。具體來說，AiVF的使用。機器學習和計算機視覺技術(shù)。，胚胎學家可以發(fā)現(xiàn)哪些胚胎在子宮植入過程中最有可能成功。
“通過分析視頻，我們可以挖掘出許多關(guān)鍵點，甚至是。發(fā)現(xiàn)人眼無法檢測到的許多功能。。在成功的胚胎上訓(xùn)練算法，然后教會算法什么是更成功的胚胎。”。
# 布萊根婦女醫(yī)院和馬薩諸塞州醫(yī)院。
布萊根婦女醫(yī)院和馬薩諸塞州總醫(yī)院的研究人員開發(fā)了一種人工智能系統(tǒng)，旨在通過定位高質(zhì)量的胚胎來提高體外受精的成功率。
將研究結(jié)果發(fā)表在9 月15日發(fā)表在《eLife》上，題為“Performance of a deep learning based neural network in the selection of human blastocysts for implantation”。
該研究小組評估了人工智能系統(tǒng)定位高質(zhì)量胚胎的準確性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在742個胚胎中，AI。高質(zhì)量胚胎的系統(tǒng)定位精度高達。90。％。。
研究人員進一步測試了人工智能系統(tǒng)判斷高質(zhì)量胚胎正常染色體數(shù)量的能力，并與訓(xùn)練有素的胚胎學家進行了比較。結(jié)果出乎意料：該系統(tǒng)的準確性約為。75。％。，胚胎學家的平均精度只有67％。
綜上所述，該系統(tǒng)可以與經(jīng)驗豐富的胚胎學家相比。更好地區(qū)分和識別最好的胚胎。。
#。 預(yù)測孕期風險。
人工智能技術(shù)不僅在早期胚胎篩選中發(fā)揮了作用，而且在受精成功后也發(fā)揮了作用。
當嬰兒出生時，醫(yī)生會檢查胎盤的某些特征，這可以預(yù)測未來懷孕的健康風險。然而，單載玻片中會有數(shù)百條血管。，有時母親和孩子只需要一根生病的血管就會面臨危險。因此，這種檢查的專業(yè)性要求很高，而且非常耗時費力。
由于人工智能技術(shù)的介入。大大提高了檢查的效率和準確性。。
發(fā)表在《American Journal of Pathology》根據(jù)最后一篇文章，機器學習模型可以分析胎盤玻璃片，幫助醫(yī)生快速準確地評估胎盤玻璃片，并告知懷孕期間可能出現(xiàn)的風險，從而護送孕婦。
研究人員通過各種標有“疾病”和“健康”的數(shù)據(jù)培訓(xùn)機器，培訓(xùn)了一種機器學習算法，以識別胎盤樣品片中圖像的某些特征。此外，該算法還考慮了其他重要因素，如出生體重、胎齡等。若有血管疾病，則將圖片標記為疾病。。
該工具已實現(xiàn)。94。％敏感性和。96。％個體血管特異性分類率。，曲線下面積為0.99。
人工智能技術(shù)與輔助生殖技術(shù)的合作對母親懷孕的整個過程產(chǎn)生了積極的影響，并護送了整個生產(chǎn)過程。
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