AI 正在进入辅助生殖实验室
人工智能正在进入越来越多的医疗场景，辅助生殖实验室也不例外。在部分体外受精（IVF）实验室中，AI 可能被用于分析胚胎图像、辅助胚胎分级、安排实验室工作量，以及协助胚胎识别和冷冻储存管理。
这些用途听起来很有吸引力，但需要区分两个问题：AI 是否能够改善实验室效率，以及它是否已经被证明能够提高患者的临床妊娠率或活产率。
美国生殖医学学会（ASRM）在 2026 年发布的委员会意见指出，AI 在 IVF 实验室中的应用仍处于早期阶段。现有研究显示出一定潜力，但在广泛应用前仍需要更严格的临床验证。
AI 目前可能应用于哪些环节
在实验室运营方面，AI 可以分析治疗周期和工作量，协助预测未来一段时间内可能进行的取卵或其他操作数量。对于规模较大的生殖中心，这类工具可能帮助安排人员和设备，但实际节约的时间和成本需要由各机构分别评估。
传统胚胎分级通常由经过专业训练的胚胎学家，根据胚胎形态和发育情况进行判断。AI 可以分析静态胚胎图像或延时成像视频，帮助实验室进行分级和排序，也可能减少人工阅片时间以及不同评估人员之间的不一致。
AI 和其他自动化工具还可能用于电子核对、样本识别、冷冻胚胎储存管理，以及减少部分人工记录错误。这些应用主要涉及质量控制和工作流程，并不等同于预测个人治疗结果。
AI 模型如何学习胚胎信息
用于胚胎分析的 AI 模型通常需要大量图像、视频和临床结果数据。研究人员可能把胚胎发育图像与囊胚形成、染色体状态、着床、临床妊娠或其他结果相匹配，让算法从数据中寻找规律。
如果训练数据主要来自某一家生殖中心、某类患者或特定实验室环境，模型应用到其他机构和不同人群时，表现可能发生变化。数据标注方式、图像质量、患者结构、培养条件和临床操作差异，都可能影响算法结果。
因此，一个模型在原始研究数据中表现良好，并不代表它在所有生殖中心都能获得相同结果。独立数据验证和真实临床环境测试十分重要。
胚胎分级更快，不等于妊娠率更高
ASRM 文件认为，目前 AI 胚胎分级较明确的潜在价值主要体现在实验室工作效率和评估一致性。例如，部分研究显示 AI 可以明显减少胚胎评估所需时间。
但胚胎分级一致性、算法预测准确率、临床妊娠率和活产率是不同层次的指标，不能互相替代。一个工具能够更快地完成图像排序，并不自动意味着患者最终获得妊娠或活产的概率更高。
许多支持 AI 胚胎选择的研究使用回顾性数据。这类研究可以发现关联，却不足以单独证明使用 AI 能够改善患者结局。
大型随机试验告诉了我们什么
ASRM 委员会意见引用了一项比较深度学习算法与传统形态学胚胎选择方法的大型随机对照试验。试验中，AI 评估组的临床妊娠率为 46.5%，传统形态学评估组为 48.2%。
两组结果没有显示统计学上的显著差异，而且研究没有达到原先设定的非劣效性目标。这不代表 AI 一定没有价值，而是说明现阶段的证据尚不足以证明使用该算法进行胚胎选择可以改善临床妊娠结局。
理解研究时还应关注它使用的具体算法、患者群体、实验室环境和评估终点。一个产品或版本的结果不能直接代表所有 AI 工具。
为什么还需要更多临床验证
人工智能产品更新很快，但医疗技术的价值不能只根据算法准确率或回顾性研究判断。ASRM认为，在广泛应用前，需要设计良好的前瞻性研究和随机对照试验。
后续研究不仅应关注图像分级，还需要评估活产结局、临床安全性、实验室错误率、工作效率、治疗时间、使用成本，以及不同患者群体中的适用性。
研究还需要验证算法能否在不同生殖中心、不同设备和不同人群中保持稳定表现，同时避免把实验室指标的改善直接宣传为患者成功率的提升。
算法之外还有哪些问题
部分 AI 系统可以给出评分或排序结果，却很难清楚说明算法为何作出这一判断，这通常被称为“黑箱”问题。当人工判断与算法结果不同，医疗机构还需要明确由谁复核并作出最终决定。
训练和运行 AI 系统可能涉及胚胎图像、患者资料和治疗结果。机构需要说明数据如何保存、是否用于模型训练，以及患者是否获得了充分的信息。
产品获得使用许可，也不一定代表它已经被证明能够提高临床妊娠率或活产率。ASRM提醒，应谨慎看待商业压力，以及用尚未证实的临床优势吸引患者的宣传。
了解 AI 辅助服务时可以问什么
如果生殖中心介绍 AI 胚胎分级或选择服务，患者可以询问：AI 具体用于哪个实验室环节？它是辅助胚胎学家，还是直接参与胚胎排序？使用静态图像还是延时成像数据？
还可以询问：该系统是否在本机构自己的患者群体中验证过？相关研究评估的是分级准确率、临床妊娠率还是活产率？人工评估与 AI 结果不一致时如何处理？
费用和数据问题同样值得确认，例如是否产生额外费用、患者数据及胚胎图像是否用于算法训练，以及不使用 AI 是否会影响常规治疗流程。
AI 更适合被理解为辅助工具
AI 可能帮助 IVF 实验室提高工作效率、减少部分主观差异，并为胚胎评估提供新的信息。但实验室效率、胚胎排序和患者最终获得活产，是三个不同层次的问题。
根据 ASRM 目前的委员会意见，AI 在 IVF 实验室中的应用仍需要谨慎推进。现有证据尚不足以支持把 AI 描述为能够提高个人试管婴儿成功率的确定性工具。
本文依据公开专业资料整理，仅用于介绍辅助生殖领域的技术发展和一般信息，不构成医疗建议、诊断意见、治疗方案或对任何技术、医疗机构及个人结果的保证。涉及个人生育计划、胚胎选择或治疗决策时，请咨询具有相应资质的生殖医学专业人员。