机器学习在体外受精-胚胎移植技术中的应用研究进展  

Research progress on the application of machine learning in in vitro fertilization-embryo transfer technology

作　　者：李宁[1] 周昕玥 何晓霞[2] 张学红[2] Li Ning;Zhou Xinyue;He Xiaoxia

机构地区：[1]兰州大学第一临床医学院,甘肃兰州7300000 [2]兰州大学第一医院生殖医学中心

出　　处：《中国计划生育和妇产科》2024年第5期14-17,共4页Chinese Journal of Family Planning & Gynecotokology

摘　　要：体外受精-胚胎移植(in vitro fertilization-embryo transfer,IVF-ET)技术为不孕症患者带来了希望,但目前其成功率约为30%[1],且近年来并未增长,这意味着许多不孕症夫妇需要耗费大量的时间、经济成本才可能获得活产结局。因此,提高IVF-ET周期成功率是近期生殖医学领域的目标之一。随着机器学习(machine learning,ML)技术的不断发展,有望通过改善配子及胚胎选择、辅助临床决策、预测生殖结局等来提高试管婴儿成功率。本文综述ML应用于IVF-ET领域的最新研究进展,重点讨论其在临床决策及胚胎实验室的运用。

关 键 词：机器学习 结局预测 体外受精 胚胎移植 自动化 

分 类 号：R711.6[医药卫生—妇产科学]