综述：预测IVF周期妊娠结局：人工智能在胚胎评估中的系统综述与诊断性Meta分析

　　本综述系统评估了人工智能（AI）在体外受精（IVF）胚胎选择中的应用价值，通过诊断性Meta分析发现AI模型预测胚胎植入成功的合并敏感度为0.69、特异度为0.62（AUC=0.7）。研究表明整合形态学与临床数据的AI系统（如FiTTE、Life Whisperer）可显著提升预测精度，为胚胎非侵入性评估提供了客观标准，有望推动IVF临床决策的智能化发展。

　　

引言

体外受精（IVF）作为不孕症治疗的核心手段，其成功率始终受限于胚胎选择的主观性和不确定性。传统形态学评估虽能提供基础判断，但无法精准预测胚胎发育潜能。人工智能（AI）通过深度学习（Deep Learning）、卷积神经网络（CNN）等算法，为胚胎评估注入了客观量化标准，有望突破IVF成功率的瓶颈。

方法与材料

本研究遵循PRISMA指南，系统检索Web of Science、Scopus及PubMed数据库，纳入评估AI诊断准确性的原创研究。采用QUADAS-2工具进行质量评价，通过STATA/SE 11.2的MIDAS模块进行Meta分析，计算合并敏感度、特异度、阳性似然比（PLR）及阴性似然比（NLR）等指标。

结果

共纳入6项研究，涵盖19,342个胚胎数据。AI模型预测植入成功的合并敏感度为0.69（95%CI: 0.66-0.72），特异度为0.62（95%CI: 0.59-0.65），诊断比值比（DOR）为3.69。阳性似然比1.84表明AI筛选的胚胎植入概率提升约2倍，阴性似然比0.5提示阴性结果可适度降低植入预期。受试者工作特征曲线下面积（AUC）达0.7，证实AI具备中等以上诊断效能。

具体模型表现差异显著：Life Whisperer基于光学显微镜图像预测临床妊娠的准确率达64.3%（敏感度70.1%，特异度60.5%）；FiTTE系统整合囊胚图像与患者年龄、激素水平等临床数据，将预测精度提升至65.2%（AUC=0.71）；而IVY模型通过时间序列成像（Time-lapse Imaging）预测胎心活动的AUC高达0.93。此外，研究还发现AI可预测流产风险（AUC=0.68）及多胎妊娠概率，凸显其多维度应用潜力。

讨论

AI技术通过标准化胚胎评估流程，显著降低了人工主观性差异。当前模型主要依赖形态动力学参数（如胞质动态、分裂时间点）和静态图像特征，但尚未充分整合遗传学（如PGT-A）、蛋白质组学等多元数据。未来需开发多模态算法，纳入母体子宫内膜容受性、代谢组学等指标，以进一步提升预测活产（Live Birth）的精准度。

临床转化仍面临挑战：一是模型泛化能力需通过多中心前瞻性研究验证；二是需优化算法以适应不同实验室的成像设备及协议；三是需建立伦理监管框架确保AI决策的透明性。尽管如此，AI已展现出替代传统Gardner评分系统的潜力，尤其在半自动囊胚分级（准确率67-92%）和内细胞团（ICM）评估（准确率71.9%）方面表现突出。

结论

AI为IVF胚胎选择提供了可靠的技术赋能，其诊断效能已达到临床适用标准。未来研究应聚焦于三大方向：开发融合多组学数据的智能算法、扩大外部验证样本量、推动实时预测系统与胚胎培养设备的硬件集成，最终实现以健康活产为终点的个性化胚胎移植策略。