新闻 | 人工智能在IVF中的应用：降低成本与风险
美国威尔康奈尔医学院的研究人员开发出一种名为STORK-A的人工智能算法，能够以约70%的准确率非侵入性地预测体外受精（IVF）胚胎的染色体是否正常。这一突破有望提高IVF的成功率，降低成本，并减少对胚胎的侵入性检测。
染色体数量异常（称为非整倍体）是导致IVF胚胎未能成功植入或维持健康妊娠的主要原因之一。目前检测非整倍体的方法通常需要对胚胎进行类似活检的取样和基因检测，这不仅增加了IVF过程的成本，还对胚胎造成侵入性影响。STORK-A算法通过分析胚胎的显微图像，并结合母亲年龄和IVF诊所对胚胎外观的评分等信息，能够在不进行活检的情况下预测非整倍体的发生。
STORK-A的开发基于对10,378个已知染色体状态的囊胚的训练，其预测胚胎为非整倍体与正常染色体（称为整倍体）的准确率接近70%（69.3%）。在预测涉及多个染色体的复杂非整倍体与整倍体时，STORK-A的准确率为77.6%。在对包括西班牙一家IVF诊所在内的独立数据集进行测试时，算法显示了相似的准确性结果，证明了STORK-A的普适性。
虽然STORK-A目前仍处于实验阶段，但这一算法的开发代表了朝着使IVF胚胎选择过程更安全、客观、经济和准确的方向迈出的重要一步。未来的研究计划将利用胚胎发育过程的视频，以期进一步提高STORK-A的预测准确性。
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美国威尔康奈尔医学院的研究人员开发出一种名为STORK-A的人工智能算法，能够以约70%的准确率非侵入性地预测体外受精（IVF）胚胎的染色体是否正常。这一突破有望提高IVF的成功率，降低成本，并减少对胚胎的侵入性检测。
染色体数量异常（称为非整倍体）是导致IVF胚胎未能成功植入或维持健康妊娠的主要原因之一。目前检测非整倍体的方法通常需要对胚胎进行类似活检的取样和基因检测，这不仅增加了IVF过程的成本，还对胚胎造成侵入性影响。STORK-A算法通过分析胚胎的显微图像，并结合母亲年龄和IVF诊所对胚胎外观的评分等信息，能够在不进行活检的情况下预测非整倍体的发生。
STORK-A的开发基于对10,378个已知染色体状态的囊胚的训练，其预测胚胎为非整倍体与正常染色体（称为整倍体）的准确率接近70%（69.3%）。在预测涉及多个染色体的复杂非整倍体与整倍体时，STORK-A的准确率为77.6%。在对包括西班牙一家IVF诊所在内的独立数据集进行测试时，算法显示了相似的准确性结果，证明了STORK-A的普适性。
虽然STORK-A目前仍处于实验阶段，但这一算法的开发代表了朝着使IVF胚胎选择过程更安全、客观、经济和准确的方向迈出的重要一步。未来的研究计划将利用胚胎发育过程的视频，以期进一步提高STORK-A的预测准确性。
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