在全球人口结构转型与生育健康需求升级的双重背景下，生殖医学的创新发展已成为助力破解低生育率困局、保障生育健康的关键^[1]。传统辅助生殖技术依赖人工评估，存在主观偏差较大、流程标准化程度不足等问题，迫切需要新兴技术赋能升级。人工智能（artificial intelligence，AI）凭借强大的数据处理、模式识别与智能决策能力，逐步融入辅助生殖全流程，成为热点研究方向，推动生殖医学向精准化、高效化、标准化转型^[2]。AI在辅助生殖领域的技术演化呈现出清晰的阶段性特征。早期研究聚焦于胚胎静态图像分析与精子活力自动检测，通过卷积神经网络实现基础参数量化^[3-4]；中期发展突破时序数据处理瓶颈，结合延时成像系统捕捉胚胎动态发育特征，使活产预测准确率提升至78%^[5]；当前阶段则致力于构建多模态智能决策系统，整合基因组学、代谢组学与临床参数，实现从单一任务建模向全周期管理的跨越^[6]。伴随着技术演进，AI辅助生殖医学的优势也在多个方面得到体现：通过分析海量临床数据建立个性化治疗方案（如优化卵巢刺激方案与胚胎选择策略），可减少主观判断误差并提升治疗效率^[7-9]；多模态数据整合能力（如结合形态学及动态发育信息）能够进一步增强配子与胚胎评估的客观性和预测准确性，为疑难患者提供更可靠的选择依据^[10-11]；可优化实验室环境监控（如培养条件实时调整）和跨中心标准化流程建设，提升胚胎发育一致性与多中心研究的可比性^[11-12]。

尽管AI已成为推动辅助生殖技术向高效化、标准化发展的重要工具^[13-14]，但其临床转化仍面临着数据壁垒与伦理治理的双重挑战。本文系统梳理了AI技术在生殖医学各个关键环节中的实践应用与技术创新，并针对当前挑战提出解决策略，以期为该领域的发展提供参考和借鉴。

1   AI驱动的胚胎形态学评估

胚胎形态学评估是体外受精（in vitro fertilization，IVF）中决定胚胎植入和妊娠成功率的关键步骤。传统方法是通过显微镜观察胚胎的细胞数量、对称性、碎片化程度以及囊胚结构（如第5~6天内细胞团和滋养层质量）等形态学特征对胚胎质量进行判断^[15-16]。然而这种人工形态学评估方法存在局限性：评估结果高度依赖主观判断，导致不同观察者间一致性较差^[15]；形态学指标与胚胎真实发育潜能相关性有限，难以鉴别染色体异常（如非整倍体）等隐性缺陷^[17]；仅能观察单一时间点的静态图像，无法追踪胚胎发育过程中的关键动态事件（如分裂时序或囊胚形成时间等），从而遗漏潜在的重要信息^[18]。近年来，AI在胚胎形态学评估领域的技术演进迅猛发展，经历了从静态图像到动态时序的过程，正在走向多模态融合，其能力范围也从输出单一时间点的形态学评分发展到统一模型中输出“整倍性风险+形态学质量+活产概率”等多维指标。

聚焦于静态胚胎图像的研究主要通过深度学习实现形态结构的自动分割与测量，将“主观印象”转化为可量化的面积、厚度、位置等参数，并将其作为结构化输入参数建立预测模型。2020年，VerMilyea等^[19]开发了Life Whisperer AI模型，通过融合计算机视觉图像处理与深度学习技术，基于多中心8 886枚第5天胚胎的静态光学显微镜图像构建预测系统，在临床妊娠结局（以胎儿心脏活动为判定标准）预测中显示出较传统形态评分方法更高的分类准确率。同年，Chavez-Badiola等^[20]开发了ERICA模型，以卷积神经网络自动分割胚胎区域并提取形态学特征，结合母体年龄、培养时间等数据，经全连接网络测算胚胎为整倍体及成功着床的概率。在多中心数据集上，其整倍体预测准确率约为70%（AUC＝0.74），展示了在无需活检的情况下从外观推断胚胎染色体是否正常的可行性。

延时成像（time-lapse imaging，TLM）技术的发展使胚胎发育的动态时序分析成为可能。通过持续监测胚胎发育过程，AI算法能够识别细微的形态变化（如细胞分裂异常或囊胚塌陷），提升对胚胎存活潜力的预测准确性^{[8, 18]}。以代表性的商用AI系统iDAScore为例，该系统通过三维卷积神经网络联合双向长短期记忆，对受精后12~140 h、间隔10 min采集的128帧胚胎发育中央焦平面图像（分辨率256像素×256像素）进行端到端建模，并与EmbryoScope时间推移培养系统（瑞典Vitrolife公司）深度集成，嵌入其软件EmbryoViewer中，实现完全自动化运行、无需人工标注或形态学参数输入的自动胚胎评分^{[18, 21]}。独立验证集结果显示该系统在移植胚胎排序上的AUC（0.67）略优于基于传统形态动力学参数的半自动评分工具KIDScore D5 v3（0.66），并在卵胞浆内单精子注射、新鲜移植等亚组中保持较好的泛化能力^[18]。Ueno等^[21]在3 018例单囊胚冷冻复苏移植周期的大样本回顾性队列中验证了其临床效能，结果显示，在年龄＜35岁患者中，iDAScore预测胎心阳性结局的AUC为0.72，显著高于传统Gardner评分（0.64）。Illingworth等^[22]在14个中心、1 066例患者的随机双盲非劣效性试验中，将iDAScore评估与人工形态学评估进行头对头比较，试验组采用iDAScore进行胚胎选择，对照组由专业胚胎学家根据胚胎外观特征进行胚胎选择，结果显示两组临床妊娠率与活产率差异无统计学意义，但iDAScore评估时间缩短约90%（21 s vs 208 s），提示AI主要优势在于流程标准化与效率提升，而非显著提高短期妊娠结局。

除了对胚胎形态学指标进行精准分析外，AI也逐步拓展至非侵入性整倍体预测领域，使其对胚胎质量的评估更加全面。基于胚胎植入前非整倍体检测（preimplantation genetic testing for aneuploidy，PGT-A）结果训练的机器学习模型（如随机森林、梯度提升树等）表明，将形态动力学特征与临床指标联合建模，可以在不改变实验室操作流程的前提下，对胚胎整倍体状态和妊娠结局给出概率预测。相比单纯依赖主观形态学评分，基于PGT-A标签训练的AI模型在非整倍体分类任务上整体优于传统形态分级对非整倍体风险的间接反映^[23-24]。Diakiw等^[6]利用ResNet-152、DenseNet-161等深度网络结合目标检测和分割算法，对来自10个国家的15 000余张囊胚图像进行训练，构建了首个跨平台静态图像整倍体预测模型。模型在测试集中的整倍体预测准确率为77.4%，优于Gardner分级在胚胎排序上的表现。这表明仅依靠常规显微镜图像，AI也可以在一定程度上重建PGT-A所反映的非整倍体风险，为减少侵入性活检提供了技术可能。Barnes等^[25]提出的STORK-A模型采用ResNet18+XGBoost多模态架构，将静态图像、TLM形态动力学特征以及母体年龄、内细胞团/滋养层细胞（inner cell mass/trophectoderm，ICM/TE）评分等临床信息整合于一个统一框架中。该系统不但实现了对整倍体/非整倍体的非侵入性预测（AUC约为0.81），还能以Gardner评分为标签预测囊胚形态学等级（在独立验证集中AUC接近0.98），显著优于人工评估。

在上述基础上，最新一阶段的研究聚焦于面向全周期、多任务的多模态系统，并对模型的可解释性提出更多要求。Wang等^[26]在2024年开发的基于多模态对比学习的通用AI胚胎评估系统是该领域的一项重要进展。该研究构建了VTCLR（video-text contrastive learning with ranking）框架，并结合基于Transformer架构的网络主干IVFormer，有效整合了4万余张图像与视频数据，覆盖了整个IVF周期。相较于传统的图像分类方法，该系统利用多模态对比学习和动态感知采样策略，在多个任务上表现优异，如在非整倍体筛查任务上AUC达到0.85（比基线模型提高7.4%）、在活产预测任务上的AUC达到0.78。此外，在与资深胚胎学家的对比研究中，该系统将非整倍体预测准确率提升了5.2%，进一步验证了其临床应用潜力。Sun等^[27]也提出了一种综合AI系统，用于评估IVF周期中的胚胎质量和预测活产结果。该系统采用多任务学习方法，训练数据涵盖8 271例患者的19 201张胚胎照片和418段基于植入前遗传学检测（preimplantation genetic testing，PGT）的胚胎倍体结果延时视频，其在活产预测中的准确性显著高于经验丰富的胚胎学家，尤其在年龄较大的患者中表现更佳。该研究引入基于博弈论的Shapley可加性解释方法，揭示了影响活产率的关键因素。

综合而言，在AI辅助胚胎形态学评估方面，不同阶段和类型的模型各有优势与短板：静态图像AI评估的优势在于减少主观差异、提高可重复性、可兼容多种显微成像设备（如ERICA可兼容5种显微镜配置^[20]）、要求低、易于推广。但其局限也很明显：只利用了“单时间点”的形态信息，对动态发育过程和遗传风险的评估效果有限。以iDAScore为代表的时空深度学习模型在减少标注工作量、消除操作者差异方面表现突出，但其局限也较为一致：首先是高度依赖特定TLM设备，限制了其在资源有限中心的推广；其次是多数研究采用胎心或临床妊娠作为主要终点，对累积活产率、子代长期结局的证据仍然不足^[21-22]；而模型固有的“黑箱”特性导致决策依据难以解释，可能引发伦理争议，也难以直接指导胚胎学家优化操作流程^[18]。非侵入性整倍性预测与多模态系统则在减少PGT-A依赖、统一评估框架方面展现出良好前景，但其性能上限仍受标签质量（PGT-A误差、回顾性设计）、人群偏倚及“黑箱”特性的制约^{[11, 18, 23]}。

2   AI驱动的卵母细胞质量评估

卵母细胞质量评估是IVF成功的关键环节，直接影响受精率、胚胎发育潜力及临床妊娠结局。传统评估方法依赖胚胎学家通过显微镜观察卵母细胞形态特征（如透明带完整性、细胞质均匀性及极体形态），主观性强且评估标准存在显著差异，可能导致误判或漏判^[28-29]。此外，静态形态学评估无法捕捉卵母细胞动态发育过程中的细微变化，难以全面预测其发育潜能^[30]。相较于胚胎评估，单独利用AI评估卵母细胞的研究较少，由于缺乏胚胎发育阶段丰富的动态信息，这一领域的研究多聚焦于使用AI算法对卵母细胞结构进行精确的语义分割，从而实现更为客观、高效的形态学评估。2021年，Firuzinia等^[31]提出基于改进U-Net架构（融合残差块与膨胀卷积）的多类别分割方法，通过1 009张高分辨率MⅡ期卵母细胞图像实现透明带、卵周间隙与卵母细胞质的精准分割，改善了传统U-Net模型的整体分割准确度，相较于人工评估效率提升12倍，在253张测试图像中达到60 ms/帧的实时处理性能。同年发表的Targosz等^[32]的研究首次实现了对卵母细胞13个关键形态结构区域（如细胞质亚区、极体、透明带等）的分割，远超传统研究的3~4个区域划分。该研究通过迁移学习技术对比了71种深度模型架构，最终确定DeepLab-v3-ResNet-18为最优模型。研究共使用334张临床卵母细胞图像（MⅡ期、MⅠ期、PⅠ期等不同发育阶段），在训练集和验证集上的准确率分别为85%和79%，关键结构如透明带和卵周隙分割准确率达89.9%和83.4%，可以实现实时运行的自动化分析。2022年，Letort等^[33]开发了Oocytor框架，该框架结合深度学习与特征工程技术，实现了跨物种卵母细胞及透明带的精准分割。其中，深度学习部分采用U-Net架构，训练集涵盖小鼠、人类及海胆3个物种的8 256张图像；特征工程部分则定义了118个卵母细胞的形态学特征。基于468个小鼠时序影像和72例人类临床样本的验证，首次揭示了透明带纹理异质性和细胞质颗粒大小可作为卵母细胞成熟状态的核心指标，构建的“competence score”可提前预测小鼠卵母细胞成熟失败（准确率90%）与发育延迟，相较人工评估将成熟缺陷识别准确率提升了12%。

此外，AI在提升捐赠卵母细胞效率方面也发挥了重要作用。AI通过算法对卵母细胞形态（如极体结构、透明带双折射值等）进行三维测量，结合捐赠者临床数据，如年龄、BMI、既往周期胚胎发育等，筛选高质量卵母细胞，优化玻璃化冷冻过程中平衡液/玻璃化液处理时间，从而显著提高冷冻存活率和胚泡形成率；同时，极体活检结合二代测序技术可检测卵母细胞非整倍性，AI辅助极体形态评估与胚胎基因状态匹配率达74.7%，为年轻捐赠者卵母细胞中可能存在的20%~30%染色体异常风险提供了精准筛查方案^[10]。

3   AI驱动的精子质量评估

精子质量直接影响受精率、胚胎发育潜力及临床妊娠结局。严重形态异常或活力受损的精子与受精失败、早期胚胎停育和染色体异常风险升高密切相关^[34]。临床上沿用数十年的传统精液分析主要基于显微镜下的人为目视评估，包括精子浓度、前向运动率及形态学（头部、颈部与尾部结构）等方面，并依据WHO参考区间和克鲁格严格形态学标准（Kruger’s strict criteria）等进行分级^[35-36]。然而，现行的精液分析不仅存在主观性强、效率低等问题^{[34, 37]}，在临床上还表现出显著的结果不确定性，这主要源于其高度依赖人工操作且技术变异大（如不同计数板、染色方法、读片经验和判读阈值不一致造成的差异），导致同一样本在不同实验室间结果可比性差^[38]。常规精液参数（如精子浓度、活力）对个体生育结局的预测能力有限^[39]，WHO的参考阈值也因版本更迭和人群差异而存在争议^[40]。此外，常规分析仅提供基础参数，无法评估关键的受精功能与DNA完整性等生物功能，对不明原因不育病例的诊断价值不足^[36]。

AI驱动的精子质量评估通过引入深度学习与视频分析，直接从高分辨率图像和时序视频中自动学习精子的“高维指纹”，可实现对精子质量的客观、精准、高效量化评估。一方面，研究者使用AI分析高分辨率精子图像及动态视频，自动量化头部形态异常（如空泡、顶体缺陷）及运动参数（如曲线速度、直线性），其分类准确度达92%~95%，显著高于人工评估的75%~80%^{[34-35, 41]}。Thambawita等^[42]利用20个30 s的湿精液准备视频记录（包含29 196帧图像），基于手动注释的边界框坐标及一组由领域内专家分析的精子特征，构建了名为VISEM-Tracking数据集，通过深度学习模型训练实现了高精度精子识别。Alameri等^[41]采用改进的高斯混合模型追踪精子活力，准确度达92.3%，但在高密度、精子交叉严重时其性能明显下降，暴露出统计模型在复杂临床场景下的局限。另一方面，研究者尝试让AI不再仅仅拟合精液参数，而是直接学习与受精及早期胚胎发育结果最相关的复合表型。通过将线粒体活性相关的运动样式等多维特征与既往IVF数据相结合，部分模型在高活力精子的筛选中可使受精率提高8%~12%，且基于时间序列视频的运动模式识别使正常运动精子的识别效率提高约40%，在男性因素不育患者中减少了卵胞浆内单精子注射受精失败风险^{[34-35, 43-44]}。这些研究从“以精液参数预测妊娠”转向“以受精/卵裂结局反向定义优质精子表型”，在一定程度上弥补了传统精液分析的临床不确定性缺陷。

在功能检测层面，AI被用于提升DNA碎片和高级形态学评估的稳定性。开钧等^[45]利用AI图像识别的并行分析能力与自学习特性，有效克服了传统流式法在低浓度、高黏稠度等极端样本检测中的局限性，通过对比AI荧光法与流式细胞法检测338例精液样本的DNA碎片指数，发现这2种方法整体检测结果具有较高相关性，阳性率差异无统计学意义，且AI荧光法展现出优异的技术稳定性。针对AI精子形态分析的临床转化受限于染色异质性导致的图像差异及未染色精子缺乏评判标准等瓶颈^[46]，Yang等^[47]提出了一种基于深度学习的非染色活精子多维形态动态分析系统，通过改进FairMOT多目标追踪算法融合精子头部运动轨迹的几何特征（相邻帧距离、角度及检测框交并比），结合BlendMask实例分割、SegNet语义分割及EfficientNet分类模型，实现了活精子运动轨迹追踪、头/中段/主段三维分割及形态异常分类的一体化检测。该研究首次在非侵入条件下同步完成精子运动性和11种WHO标准形态异常的实时分析，形态分类准确率达90.82%，并能精准定位兼具前向运动与形态正常的优质精子。这类方法在一定程度上绕开了传统染色带来的批间差异，但其训练样本主要来自上海市三家医院（共1 272例），未验证区域差异性，且系统依赖手动图像预分割，可能会影响临床大规模应用效率。

面向临床应用场景和应用可及性，Yi等^[48]开发了一种新型人工智能光学显微镜（artificial intelligence optical microscope，AIOM）系统，对短期IVF周期中取卵日的精液参数进行快速评估，揭示了精子动力学及形态参数与受精结局的关联。研究首次将便携式AIOM系统应用于精液质量动态评估，结合XGBoost机器学习模型实现了受精结局预测（AUC＝0.88），其无需染色的形态分析技术突破了传统计算机辅助精子分析系统设备的局限，有望作为床旁监测工具，缩短结果回报时间。但这类研究样本量普遍有限（Yi等^[48]研究仅330例），多以受精或早期胚胎指标为终点，缺乏以临床妊娠或活产为主要终点的大型前瞻性多中心验证。此外，Kanakasabapathy等^[4]开发的低成本便携设备和应用程序使用户能快速（＜5 s）分析未处理样本，准确率与传统实验室分析相当（98%），且无需专业培训，为基层和居家场景下的男性生育力初筛提供了技术可能。AI驱动的实时调整能力也可优化精子处理流程（如梯度离心参数动态优化），使实验室操作时间缩短至每个样本5 min，提升了工作效率并降低了操作者疲劳导致的误差^[44]。

综上所述，传统精液检测仍是临床上评估男性生育力的基础手段，但存在预测力有限、阈值不一和实验室间差异明显等固有不确定性；AI技术则在客观化、自动化和功能维度扩展方面提供了新的解决思路，但同样受限于数据集小样本、终点设定偏早、模型可解释性不足和跨中心泛化能力不明等共性瓶颈。未来有必要通过大样本、多中心、以活产为终点的研究，系统比较传统指标+AI特征联合模型与单纯精液参数的预测效能差异，量化评估前者带来的增量预测价值，从而明确AI在降低精子评估临床不确定性中的实际贡献，为男性不育症的个性化诊疗与干预策略提供可靠依据。

4   AI驱动的卵巢刺激方案优化

卵巢刺激方案优化在IVF中至关重要，其目标是通过个性化药物剂量和促排策略，平衡卵子数量与质量，从而提高受精率和妊娠成功率。传统刺激方案多基于患者年龄、卵巢储备（如抗米勒管激素水平、窦卵泡计数）等静态指标，但患者对药物的反应存在显著个体差异，可能导致卵巢过度刺激综合征或卵子成熟度不足^[49-50]。例如，年轻患者与卵巢储备下降的患者需采用不同剂量的促性腺激素，而传统方案难以精准预测最佳剂量和触发时机，导致约30%的周期因反应不足或过度而失败^[51]。此外，标准化方案可能忽略患者的遗传背景、代谢状态等潜在影响因素，进一步限制了成功率^[52]。

基于AI的多维度数据整合分析技术通过融合患者的临床特征、超声影像学参数、内分泌代谢指标等多元异构数据，可以构建出动态预测模型与智能决策系统。这种技术突破使得临床医生能够更精准地制定个性化促排策略，在提升获卵效率的同时显著降低卵巢过度刺激综合征等并发症发生率^[53-54]。Fanton等^[54]基于美国三家生殖中心2014－2020年30 278个IVF周期数据开发了一种可解释的线性回归模型，通过实时监测卵泡直径和雌二醇水平预测触发当日与次日获得的成熟卵母细胞数量并优化触发时机，可提前48 h预测最佳触发日，降低过早或延迟取卵的风险。Wei等^[55]基于中国四川省689例年龄≥35岁不孕女性（2018－2022年）的临床数据，采用随机森林回归算法构建预测模型，通过10折交叉验证发现排卵前卵泡计数、抗米勒管激素和窦卵泡计数是控制性卵巢刺激后获卵数的关键预测因子。Liang等^[56]以515例首次接受卵巢刺激治疗的IVF患者为研究对象，采用三维U-Net架构的深度学习分割算法（C-Rend模型）对三维超声图像进行卵泡分割，提出将卵泡体积≥0.5 cm³作为预测成熟卵母细胞的最佳阈值，其准确性显著优于传统二维直径测量（AUC：0.890 vs 0.785）；并确立3.0 cm³作为优化绒毛膜促性腺激素触发时间的新标准。在卵巢反应性评估中，Yan等^[57]回顾性分析了1 110例患者的数据，基于多种机器学习算法进行广泛的指标筛选，包括随机森林、决策树、XGBoost、支持向量机及人工神经网络等，建立了控制性卵巢刺激启动前模型和人绒毛膜促性腺激素扳机前模型，其预测效能显著高于抗米勒管激素、窦卵泡计数等单项指标。在宫腔评估方面，Li等^[58]基于单中心555例中国子宫内膜损伤患者的4 922张宫腔镜图像，开发了一种结合卷积神经网络与比例风险模型（DeepSurv）的宫腔镜AI系统。该系统首次将时间依赖性生存分析融入宫腔镜图像深度学习，实现动态妊娠概率预测。该系统在预测术后1年妊娠结局时展现出卓越性能（AUC 0.982~0.992），其开发的量化可视化面板通过Grad-CAM算法能直观呈现子宫内膜厚度、血供等病理特征，为临床决策提供可视化依据。

AI的优势还体现在其数据整合与持续优化能力。通过分析大规模、多中心数据集，AI可识别传统方法难以察觉的复杂模式。例如，Zieliński等^[51]利用随机森林模型结合遗传数据，发现特定基因变异与卵巢反应存在相关性，为个性化方案设计提供了新靶点。在卵巢刺激结局预测方面，AI模型可通过持续学习新数据迭代改进预测精度，适应不同人群特征（如种族、地域差异），减少因数据集偏差导致的预测失效^[59]。此外，AI驱动的平台（如Letterie等^[60]开发的系统）可整合实验室工作流程数据，以优化卵巢刺激及IVF过程中的资源分配与操作时序，缩短周期时间并提高效率。

5   AI驱动的实验室工作流程优化

实验室工作流程优化在IVF中至关重要，其直接关系到配子和胚胎的处理时效性、资源利用效率及治疗成功率。传统IVF实验室面临协调多步骤操作、管理复杂时间窗口、应对突发事件等挑战，流程中的延迟或低效可能导致配子质量下降、胚胎发育受损，甚至降低临床妊娠率^[61-62]。此外，质量控制（如环境稳定性监测和关键性能指标追踪）也可能影响治疗结局^[63-64]。

AI通过数据驱动的分析为实验室流程优化提供了有效解决方案，除能提高自动化与效率外，还可实现操作行为的可追溯性。通过与实验室信息管理系统及影像采集模块的集成，AI可在样本处理、受精、培养及胚胎评估等各环节自动记录操作人员、时间、设备参数与环境条件，生成结构化的操作轨迹，实现“从结果到过程”的全链条溯源^{[12, 65]}。例如，Bormann等^[12]构建的深度学习早期预警系统可同时监测胚胎培养环境与胚胎学家的操作表现，自动识别异常趋势并生成绩效反馈，从而在质量管理体系中实现数据驱动的溯源与纠偏。此外，AI模型能够对多维度实验数据进行整合分析，当出现胚胎培养失败、受精率下降等情况时，系统可追溯至具体的操作节点、操作员及设备状态，辅助管理者进行根因分析与流程再优化^[66]。例如，Hammond和Morbeck^[67]利用机器学习算法整合受精率、囊胚形成率等关键指标数据，构建预测模型以识别流程瓶颈，结果显示该模型使实验室操作失误率降低25%。这类基于AI的操作溯源机制不仅提升了实验室质量控制的客观性与实时性，也为符合国际实验室标准中的数据留痕与责任可追溯要求提供了技术支撑^[68-69]。

AI在数据标准化方面的优势也得到多项研究验证。Dimitriadis等^[70]指出，AI可通过标准化图像识别与参数化记录，减少操作者间主观差异，为后续的操作审计与培训提供可量化依据。一项跨中心研究表明，AI驱动的标准化数据记录系统显著减少了不同实验室间的评估差异，为多中心协作研究提供了可靠基础^[11]。

6   AI辅助生殖医学面临的挑战和展望

现有AI模型在预测妊娠结局和胚胎筛选等核心环节的临床有效性尚待充分验证，部分基于深度学习的评估工具虽然在操作效率上有显著提升，但其对于临床妊娠率的改善作用尚未达到非劣效性标准，反映出算法优化与临床转化之间尚存在差距^[71]。此外，数据质量参差不齐与样本多样性不足是当前研究的主要瓶颈，多数研究依赖单中心数据且缺乏标准化采集流程，导致模型泛化能力受限，尤其在跨地域、跨人群应用时易出现性能衰减^{[62, 72]}。

尽管AI显著提升了诊断效率与资源分配的合理性，但在生殖医学场景中其伦理挑战尤为突出。第一，多数胚胎和精子评估模型属于典型“黑箱”系统，决策依据不透明，这在一定程度上削弱了患者的知情同意权和临床医生的专业自主性，一旦发生不良结局难以追溯责任，易引发信任危机^[73]。第二，问责机制仍缺乏清晰界定，临床医生承担最终诊疗责任却在关键决策环节上依赖不透明算法，医疗机构与AI开发商的准入、质控及追责体系尚不健全，易出现责任推诿^[74]。第三，训练数据偏差导致的公平性问题在生殖医学领域也具有特殊敏感性。当前许多用于预测胚胎质量、妊娠结局的AI模型主要基于少数大型中心和相对同质化人群的数据进行训练，对不同年龄段、民族、社会经济背景及合并疾病患者的代表性不足^[74-75]，可能加剧生殖健康不平等，甚至触及“类优生化”的伦理边界^{[73, 75]}。

我国高度重视AI在各领域的创新发展与融合应用，将其上升为国家战略层面，全方位推动AI技术落地。当前我国医疗相关AI软件开发呈现爆发式增长趋势，但仍存在跨学科协作机制薄弱导致复合型人才与硬件投入不足、医疗资源分布不均加剧技术落地难度、患者认知差异及传统文化影响带来的复杂技术适配等挑战^[76]。面向未来，我国可在数据治理、技术研发、伦理框架以及教育和公众参与等方面针对性突破，以构建适配国情的AI辅助生殖体系。一是破解数据碎片化瓶颈，从统一核心数据元标准、试点分级数据平台、建立可控共享机制入手，采用联邦学习等技术实现“算法共享、数据在地”，兼顾隐私保护与模型泛化，同时规范AI大语言模型应用，规避“幻觉”风险。二是依托分级诊疗框架，围绕“基层医疗机构–区域医院–生殖专科中心”设计构建一个以AI为纽带的互联互通方案，实现“筛查在基层、分诊在区域、精准治疗在专科、随访回基层”的闭环，结合我国网络基建方面的优势，欠发达地区患者也有望获得与三甲医院同质的生育力评估服务。三是强化跨学科协同，设立“生殖医学-人工智能”交叉学科，培养复合型人才，完善伦理治理与分层教育，建立包容审慎的监管框架，在保持行业灵活性的同时建立渐进式立法路径，构建细分的医疗AI技术标准体系，强化算法透明度与责任归属管理，前瞻性布局风险防控体系，最终实现技术应用与社会价值的协调发展。四是构建产业生态，通过政策引导社会资本投入，扶持自主知识产权技术，例如将辅助生殖AI研究纳入国家重大科技专项、将生育力保护纳入智慧城市健康管理模块等，推动技术普惠与全民生育健康保障。

7   结语

本文回顾了AI驱动生殖医学革新的实践与全球创新，并展望了符合我国国情的未来发展路径。AI技术在胚胎及卵母细胞评估、精子质量分析、卵巢刺激方案优化及实验室流程管理等关键环节正逐步展现出巨大潜力，其核心优势在于通过高效数据处理与精准算法建模，突破传统经验医学的局限，显著提升诊疗效率及个性化决策能力，为解决庞大的医疗需求与优质资源短缺之间的矛盾提供技术杠杆。依托政策协同推动跨学科创新、强化隐私保护与伦理框架，并探索能够积极引导公众平衡新兴技术红利与潜在风险的本地化路径，或将成为推动我国实现AI辅助生殖医学领域发展愿景的抓手。