综述：辅助生殖技术中胚胎分级和妊娠预测的多模态人工智能

《Annals of Biomedical Engineering》：Multi-modal Artificial Intelligence of Embryo Grading and Pregnancy Prediction in Assisted Reproductive Technology: A Review

本综述系统梳理了多模态人工智能（AI）在辅助生殖技术（ART）领域的最新进展，聚焦于利用静态图像、延时摄影视频和结构化表格数据提升胚胎分级与妊娠预测的客观性与准确性。文章深入剖析了多模态特征融合、数据稀缺性、模型泛化能力等核心挑战，并前瞻性地指明了未来研究方向，为推进AI在体外受精-胚胎移植（IVF-ET）中的临床应用提供了重要指导。

　　

Abstract

全球范围内，不孕症是一个紧迫的健康问题，影响着相当大比例的人群。尽管辅助生殖技术（ART）取得了长足进步，提供了有效的干预措施，但传统的体外受精-胚胎移植（IVF-ET）程序在提高妊娠成功率方面仍然面临显著障碍。其中的关键挑战包括胚胎分级固有的主观性以及多模态数据整合的效率低下。在此背景下，采用人工智能（AI）驱动技术已成为解决这些问题的关键策略。

本文从一个新颖的视角，全面回顾了人工智能在胚胎分级和妊娠预测应用方面的进展，特别关注了不同模态数据的利用，例如静态图像、延时摄影视频和结构化表格数据。选择这一视角的原因在于，基于数据源重组任务不仅能更准确地描绘问题的本质，还有助于阐明模型设计的合理性及局限性。

此外，本综述批判性地审视了当代研究的核心挑战，涵盖了多模态特征融合的复杂性、数据稀缺性带来的限制、模型泛化能力的局限性以及动态演变的法律和监管框架。在此基础上，文章明确指出了未来研究的潜在方向，旨在为推进多模态人工智能在ART领域的应用提供可行的指导。

文章的核心在于系统性地分析了基于不同数据模态的AI应用。对于静态图像，AI模型主要通过分析胚胎在特定时间点的形态学特征（如细胞数量、碎片化程度、对称性）进行分级，旨在减少人工评估的主观性。延时摄影视频则提供了胚胎发育的动态信息，AI可以从中提取时间序列特征，更全面地评估发育潜能。而结构化表格数据（如患者临床信息、激素水平等）则通过传统机器学习或深度学习模型，用于预测妊娠结局。

然而，多模态数据的融合是当前研究的难点与重点。如何有效整合图像、视频和临床数据中的异构信息，并让模型学习到它们之间的互补关系，是实现更精准预测的关键。同时，高质量、大规模标注数据的稀缺严重制约了复杂模型的训练与性能。此外，在不同生殖中心、不同设备条件下，模型的泛化能力往往受限，这也是阻碍其临床广泛应用的瓶颈之一。

除了技术挑战，法律、伦理和监管框架的不断演变也是该领域必须考虑的因素。AI模型作为医疗设备，其安全性、有效性和可解释性需要经过严格的审批和验证。

展望未来，研究可能朝向开发更高效稳健的多模态融合架构、利用迁移学习或联邦学习应对数据稀缺问题、增强模型的可解释性以赢得临床医生的信任，以及建立标准化的大型多中心数据库等方向努力。这些努力将共同推动多模态人工智能在辅助生殖技术中发挥更大的作用，最终惠及更多不孕不育夫妇。