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2021.06.26

AI人工智慧選胚 如何幫助不孕婦女提高試管嬰兒懷孕率

試管嬰兒是許多不孕婦女求子的不二選擇,但是試管嬰兒並非每一次都能成功!而影響試管嬰兒成功關鍵因素之一是「胚胎染色體正常與否」。相較於一般試管嬰兒療程,有做著床前染色體篩檢(PGS/PGT-A)在著床率及懷孕率表現較好。

AI人工智慧選胚也能篩選胚胎優劣,利用胚胎影像及AI大數據分析,汰選染色體異常的胚胎,選出「好囊胚」提高懷孕成功率。

胚胎的染色體篩檢 提高試管嬰兒成功率

目前的試管嬰兒技術普遍可達到4成左右的成功率,而現階段要提升試管嬰兒的懷孕率,大多數是先挑選外觀優良的胚胎在第三天或第五天植入;或是同時放入多顆胚胎增加懷孕率,但多胞胎也往往會提高胎兒及母親的健康風險。

然而,即使是外觀正常及品質優良的胚胎,卻不一定能著床。因為胚胎染色體正常與否,是影響植入著床成功率的關鍵因素之一。目前大部分都以PGS (著床前染色體篩檢)進行胚胎的染色體檢查。

胚胎影像結合AI大數據分析 生殖科技跨領域突破

一般而言,年紀越大的婦女產生出來的卵子,可能有超過一半以上是染色體異常的,甚至面臨到卵數偏少的困境。若此類不孕婦女進行試管嬰兒療程恐面臨到胚胎數過少及胚胎無法培養至足夠大小,便無法進行PGS (著床前染色體篩檢)。

由於著床前染色體篩檢(PGS)有所限制,用胚胎的生長型態挑出哪些胚胎最有可能讓患者成功懷孕的重責大任,就落在胚胎師身上。具有一定水準的生殖中心會以胚胎發育影像即時監控系統(time-lapse incubator),每間隔10~15分鐘為個別胚胎照1張照片,將胚胎早期發育的影像,濃縮成一分鐘長短的影片,讓醫師和胚胎可以更準確觀察到各個胚胎生長的動態變化。

但以胚胎生長型態評估染色體異常與否與專家的經驗值息息相關,對於哪個是最好的候選胚胎,不同的胚胎師常出現意見分歧的情況。
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李俊逸醫師與茂盛生殖醫學團隊於2021年研究發表,使用14萬張胚胎縮時影像的資料庫及有進行著床前染色體篩檢(PGS/PGT-A)的胚胎影像作為AI深度學習模組,根據3個不同的胚胎培養期(time partitions)和3個不同的演算法,建立一個專利的人工智慧模型。

此次的大數據分析結果證實可利用AI分析胚胎的生長型態,經過精密計算評估哪些染色體優良的候選胚胎最有可能成功在子宮上著床,提高試管媽媽懷孕的成功率。

AI選胚技術精準度 取決於數據庫大小及專家經驗值

胚胎影像進行AI深度學習後的胚胎評估分數準確度的關鍵在於導入的數據庫大小與不同專家對於胚胎形態學的經驗累積。

茂盛生殖團隊每年進行超過4000個以上週期的人工生殖療程,超過2.5萬名試管寶寶從此出生,再加上超過35年以上的生殖專業經驗,導入胚胎影像的AI大數據學習模組所建構的決策樹結果在2021年的歐洲生殖醫學會(ESHRE)發表,各國專家都對此表達極高的評價。

此外,人工智慧在分析影像資料方面,速度也快上不少。以茂盛生殖醫學中心擁有全台最多試管嬰兒療程個案,需20名以上的胚胎專家為每位婦女評估候選胚胎。AI選胚則能短短幾秒內為兩千多名婦女評估候選胚胎的品質。

AI人工智慧選胚 成為不孕婦女檢測胚胎品質的另一項選擇

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此項AI人工智慧深度學習模式利用胚胎型態判斷胚胎染色體異常與否,讓胚胎發育影像即時監控系統跨越單純的胚胎影像紀錄,晉升為為胚胎品質打分數的重要角色。

不但造福了卵數較少的不孕婦女,包含卵巢功能不良、對刺激排卵藥物反應不佳的婦女都可透過此項技術評估胚胎品質,增加懷孕成功率。同時,也可作為非侵入性的胚胎品質輔助評估工具。

 

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