用机器学习引导的非侵入性染色体查分级系统进行单个胚胎细胞移植的临床结果在不育患者中
Xiaoxi Li1, Yaxin Yao2, Dunmei Zhao2
1Reproductive Medicine Department of Hebei Maternity Hospital, Shijiazhuang, China.
Reproductive biology and endocrinology : RB&E
|May 23, 2024
概括
与传统方法相比,非侵入性染色体查-人工智能 (NICS-AI) 评级系统显著提高了怀孕和活产率. 这种人工智能工具对于接受胚胎选择的35岁及以上女性尤其有效.
科学领域:
- 生殖医学是一种生殖医学.
- 遗传学 遗传学 是一个
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 机器学习 (ML) 引导的非侵入性染色体查 (NICS) 系统显示出对胚胎选择的前景.
- 非侵入性染色体查-人工智能 (NICS-AI) 分级系统是为了增强胚胎选择而开发的.
- 之前的观察性研究表明,NICS-AI有可能改善胚胎选择结果.
研究的目的:
- 调查NICS-AI分级系统作为胚胎选择工具的有效性.
- 为了比较使用NICS-AI和传统形态分级的胚胎选择之间的临床结果.
主要方法:
- 在2018年10月至2021年12月期间,进行了一项前性干预临床研究.
- 该NICS集团转移了由NICS-AI识别的A级和B级胚胎.
- 对照组使用传统的形态分类来进行胚胎选择.
主要成果:
- 与对照组相比,NICS组的临床怀孕率 (70.0%对54.0%),持续怀孕率 (58.9%对44.7%) 和活产率 (56.7%对42.9%) 显著更高.
- 在35岁或以上的女性中,NICS组的怀孕和活产率显着更高.
- 虽然NICS组的活产率更高,而不考虑先前的自发流产史,但这些差异在统计学上并不显著.
结论:
- NICS-AI提高了胚胎利用率和活产率,特别是在35岁及以上的女性中.
- 最好转移A级胚胎,然后使用NICS-AI时转移B级胚胎.
- NICS-AI是未来在辅助生殖技术中的胚胎选择的强大而有效的工具.


