一小时就能找到了44个精子，相当于优秀人类胚胎学家，AI正颠覆体外受精

一位专科医生在诊所内手持用于体外受精（IVF）的培养皿。人工智能有望为体外受精带来革命性变革，让这项技术对患者而言更便捷、更易获取。| 国家地理图片集

体外受精（IVF）往往是一段漫长、充满未知且让许多人备感煎熬的历程。在约两周的时间里，渴望受孕的女性需自行注射激素，刺激卵巢排出多个卵子。

随后，她还要多次抽血，并定期接受超声波检查，实时追踪卵子的发育进度。一旦医学评估确认身体条件达标，便会为取卵手术做准备——这项手术需进行镇静处理，医生会提取卵子并送往实验室，与精子结合受精后培育成胚胎。

即便历经上述所有步骤，胚胎成功移植到子宫的概率也仅有50%，而且多数情况下需要经过多个周期，才能实现成功妊娠。对部分女性而言，即便投入了高昂费用，IVF也未必能带来预期的结果。

尽管如此，这项技术的应用依然十分普遍。目前美国约2%的婴儿通过IVF技术降生，自该技术问世四十年来，全球已有1000万婴儿借助IVF来到人世。

那么，IVF能否变得更便捷、更高效呢？

多位顶尖生殖科学家与医生在接受国家地理采访时表示，得益于人工智能的飞速发展，IVF领域正迎来一个令人振奋的新时代。

AI领域的最新成果——包括可检测精子、评估胚胎质量及追踪胚胎发育的相关技术——旨在降低患者接受IVF服务的门槛，同时提升治疗成功率。

“人工智能在生殖医学中的应用正处于一个极具里程碑意义的十字路口，即将迎来爆发式发展，并彻底革新生殖健康服务的开展模式，”亚特兰大沙迪格罗夫生育中心的内科医生兼生殖内分泌学家维多利亚·S·江（Victoria S. Jiang）如此说道。

精准筛选健康精子

哥伦比亚大学生育中心的研究团队预计，美国首个借助AI辅助IVF技术诞生的婴儿即将降临。该患者在经历15次IVF失败后，于2025年3月成功受孕。

哥伦比亚大学生育中心主任泽夫·威廉姆斯（Zev Williams）一直采用一套名为STAR（精子追踪与提取系统）的实验性系统，致力于解决IVF过程中的一个关键难题：筛选出最健康的精子。

威廉姆斯介绍，STAR利用AI技术识别健康精子——即存活状态良好、具有活动能力且结构完整的精子，这些特征仅凭肉眼根本无法辨别。

锁定目标精子后，机器人会在无需使用离心机或其他可能造成损伤的处理方式的前提下，将精子细胞分离出来，整个过程仅需数毫秒。

若没有AI的辅助，胚胎学家需在显微镜下仔细观察样本，这个过程可能耗时数小时，最终却可能一无所获。

“有一次，经验丰富的技术人员花了两天时间在样本中寻找精子，却毫无收获，”威廉姆斯说，“之后我们用STAR系统对该样本进行检测，仅一小时就找到了44个精子。”

与人类不同，AI能够分析数百万张图像而不感到疲惫，还能捕捉到人类肉眼忽略的细微特征。

“在严重男性不育的案例中，精子可能极为稀少，即便经验丰富的胚胎学家也可能从未发现过，”威廉姆斯解释道，“这超出了人类的能力范围，但借助我们研发的专用微流控芯片（用于拍摄和分选精子），以及STAR系统配备的定制超级计算机和高速成像技术，这一任务就能轻松完成。”威廉姆斯表示，STAR系统完成精子筛选后，后续所有IVF步骤仍由人工操作，采用标准流程进行。

威廉姆斯称，目前的“初步结果”非常令人鼓舞。该系统多次在之前被标记为“未发现精子”的男性样本中成功找到精子，并且这些精子已顺利培育出胚胎。

全程追踪优质胚胎

精子与卵子结合后，胚胎会在培养箱中培育五天，随后发育为囊胚，并根据其内细胞团和滋养层细胞的质量进行分级。

这两个部分的质量等级均分为A、B、C三级，再组合成囊胚的整体等级——例如，内细胞团和滋养层细胞均为最高质量时，囊胚等级为AA；内细胞团为中等质量、滋养层细胞为低质量时，等级则为BC。

胚胎学家对囊胚进行分级时，除了在显微镜下直接观察，还会参考囊胚的延时摄影视频或静态图像。自1978年首例IVF婴儿诞生以来，这一分级过程始终带有主观性、耗时费力，且几乎没有任何改进。

但AI技术的出现可能会改变这一现状：2024年发表在《自然医学》上的一项临床研究显示，一个基于11.5万多个胚胎数据训练而成的AI系统，在胚胎分级方面的表现几乎与人类胚胎学家相当。

胚胎分级完成后，通常会进行基因检测，以判断胚胎是否正常。一般情况下，胚胎学家会手动检测每个胚胎，确保其染色体数量符合正常标准。AI技术在这一环节同样能提供助力。

2023年，威尔康奈尔医学院胚胎学副教授尼基卡·扎尼诺维奇（Nikica Zaninovic）及其团队在《柳叶刀》上发表的一项研究表明，一种AI算法判断胚胎染色体数量是否正常的准确率约为70%，这一结果具有统计学意义。

虽然传统活检方法在理想条件下的准确率约为90%，但在更复杂的案例中——例如嵌合胚胎（同时包含正常和异常细胞的胚胎）——其准确率会明显下降。

研究人员通过向AI系统输入大量正常和异常胚胎的图像进行训练。AI从这些图像中学习相关特征后，能够准确预测未纳入原始数据集的胚胎是否正常。

由于AI是通过图像进行评估，而非直接接触胚胎，因此相比传统活检，其侵入性更低，能有效降低对脆弱胚胎造成损伤的风险。 

扎尼诺维奇表示，下一步将为该算法增加更多功能，使其能在IVF流程更早的阶段发挥作用，例如识别不健康的卵子，以及预测女性需要提取多少卵子，以确保冷冻足够数量的卵子，为成功妊娠提供保障。

此外，它还可能在分级和基因检测后的步骤中提供帮助，例如评估子宫内膜厚度，以及胚胎移植后的子宫容受性。

“即便经过（植入前基因检测），仍有10%至15%的流产概率，”扎尼诺维奇说，“这可能与胚胎本身无关，而是由患者的整体健康状况决定的。” AI还能帮助规避另一个潜在风险——避免胚胎混淆，包括胚胎标签错误并移植到其他患者体内的情况。

胚胎体积极小，直径仅为0.1至0.15毫米，尽管此类混淆事件发生率极低，但确实存在。

“如果胚胎意外被移到培养皿内的错误位置，传统系统根本无法察觉，”马萨诸塞州总医院生育中心胚胎学主任查尔斯·博尔曼（Charles Bormann）表示，“AI系统专为追踪胚胎全程发育而设计，会在每个步骤确认胚胎身份，确保每个胚胎的标签准确无误，且与对应的患者精准匹配。” 

胚胎培育这一精细过程是墨西哥Conceivable公司的核心业务。妇产科医生兼生殖内分泌学家亚历杭德罗·查韦斯-巴迪奥拉（Alejandro Chavez-Badiola）利用AI引导的机械臂，实现了IVF流程中200多个步骤的自动化操作，包括追踪和运输精子、卵子及胚胎。

例如，该技术先帮助识别“最优”精子，随后由机器人系统接手，将精子装入注射针，准确定位卵子，再将两者结合形成胚胎。整个过程中，系统会实时监控卵子的完整性，确保其在操作过程中不受损伤。

Conceivable公司表示，实际结果足以证明技术的有效性。2024年，首个采用该公司专有技术的婴儿成功诞生。查韦斯-巴迪奥拉称，自那以后，又有17名婴儿通过该技术顺利降生。

专家警示：机遇背后需谨慎

尽管研究机构和初创公司在AI辅助IVF领域取得了诸多进展，但我们仍需警惕AI的局限性及其在生殖技术应用中存在的风险。

目前，美国IVF实验室的大部分操作都缺乏政府监管。美国食品药品监督管理局仅对传统IVF流程的部分组件进行监管，包括部分医疗设备和基因检测实验室。

诊所可自愿加入美国生殖医学学会——该学会会公布各诊所的成功率，并确保会员诊所遵守伦理准则，但加入该学会并非强制要求。

最近，美国疾病控制与预防中心已解散其IVF专项团队。

AI辅助IVF同样面临监管缺失的问题。目前大多数相关实验都不受联邦政府监管，仅胚胎分级AI系统除外——FDA将其归类为医疗设备，要求必须获得该机构的批准才能投入使用。

想要体验部分新兴辅助生殖技术，唯一的途径是参与相关研究项目，例如加入博尔曼或扎尼诺维奇等实验室开展的研究。

专家指出，AI在生殖领域的应用还涉及数据隐私、算法偏见和公平性等诸多伦理问题。2025年发表在《妇产科与人类生殖杂志》上的一篇论文指出，许多AI算法对医生和患者而言都难以理解，由于缺乏透明度，本质上相当于“黑箱”。

伦敦帝国理工学院内分泌学副教授阿里·阿巴拉（Ali Abbara）表示，这一问题可能会带来严重后果，因为AI可能会做出胚胎学家未察觉的“不合逻辑”的决定。

例如，如果许多正常胚胎恰好都来自实验室的同一个培养箱，AI模型可能会错误地认为，只要胚胎处于该培养箱中，就更有可能是正常的；或者，它可能会将光线等无关因素纳入考量，仅因为图像亮度稍暗就错误地将胚胎评为异常。

此外，该论文还提到，由于AI系统的训练需要依赖大量通常较为敏感的数据集，因此存在数据泄露或被滥用的潜在风险。

研究人员也对“黑箱”问题表示担忧。“人们对此感到担忧是合理的，因为在医疗领域，你显然需要在一定程度上理解并信任所使用的技术，”阿巴拉说。扎尼诺维奇表示，能够展示工作原理的透明化AI模型，将有助于解决这一问题。

江提醒说，在生殖内分泌与不孕领域，新技术尚未完全成熟就投入“正式应用”的情况屡见不鲜。她以多基因风险评分植入前基因检测为例，这是一种基因检测亚型，可评估从唐氏综合征、镰状细胞贫血等染色体和基因疾病，到糖尿病、心脏病患病风险及智力水平等各类特征。

“PGT-P通过提取胚胎滋养层的少量细胞样本，对数千个基因进行遗传分析，”江解释道，她补充说，该检测提供的是概率而非确切预测，准确性无法得到保证。“我把它比作天气预报——30%的降雨概率并不意味着一定会下雨，5%的心脏病风险也不代表这个人就不会得心脏病。”

但尽管缺乏证明其准确性的相关研究，PGT-P检测仍常被推销给IVF患者，声称能保证婴儿健康或具备特定遗传特征。

这一类比同样适用于AI技术，专家提醒患者，要警惕那些承诺“保证成功”的夸大宣传。不过，研究人员对AI在IVF领域的未来仍充满期待，同时他们也强调，AI应成为医疗服务的合作伙伴，而非唯一提供者。

“AI可以提供专业指导和有价值的见解，但医疗责任和患者的自主选择权绝不能交给算法，”博尔曼说。威廉姆斯对此表示赞同：“AI必须为医生的判断提供支持，而非取代医生的判断，”他说，“与任何强大的创新技术一样，负责任地使用、保持透明度以及加强临床监督，都是至关重要的。”