在過去的篇章中，我們反復強調了資深胚胎學家在試管嬰兒成功之路上，所扮演的無可替代的“匠人”角色。他們的經驗、手感和判斷力，是實驗室的靈魂。

然而，即便是最頂尖的“匠人”，其判斷力也終究建立在個人經驗的范疇之內，難免會存在細微的認知偏差和主觀性。

為了突破人類經驗的“天花板”，追求極致的客觀與精準，DHC的胚胎實驗室，已經將目光投向了下一個時代——積極引入并應用人工智能（AI），為傳統的胚胎篩選，插上了一雙“智慧的翅膀”。

一、 AI的“訓練場”：Time-Lapse提供的海量“教材”

AI之所以能在胚胎學領域大放異彩，首先要歸功于Time-Lapse（延時攝影）胚胎培養箱的普及。

數據的革命： 在傳統培養模式下，一個胚胎在5-6天的培養周期中，我們只能獲得幾個靜態的“快照”。而Time-Lapse，則為我們提供了數千張連續的、動態的“高清照片”，構成了一部完整的“胚胎發育紀錄片”。

AI的“食物”： 這些海量的、標準化的圖像數據，正是訓練AI深度學習模型的最佳“教材”。一個AI模型，可以“學習”數以萬計、甚至百萬計的胚胎發育錄像，并將它們與最終的臨床結局（是否著床、是否發育成健康寶寶）進行關聯。

二、 AI“看見”了什么？——超越肉眼的“動態學參數”

通過深度學習，AI能夠發現并量化一些人類肉眼難以察覺或無法精確計算的“胚胎動態學參數 (Morphokinetics)”。它不再僅僅是看胚胎“長得好不好”，而是更關注它“長得對不對”。

AI重點評估的，是胚胎發育過程中，那些關鍵時間節點的“準時性”：

tPB2： 第二極體排出的時間。

tPNa： 原核形成的時間。

tPNf： 原核消失的時間。

t2, t3, t4, t5...： 胚胎分裂至2細胞、3細胞、4細胞、5細胞…所精確需要的時間。

cc2： 從2細胞分裂至3細胞的時間間隔。

s2： 2細胞階段的同步性。

科學原理： 大量的循證醫學研究已經證實，那些最終能發育成健康囊胚并成功著床的“冠軍胚胎”，它們的早期分裂時間，往往遵循著一個非常特定的、理想的時間模式。任何偏離這個模式的“過快”或“過慢”，都可能預示著其內在的發育潛能存在缺陷。

三-、 DHC的應用模式：“AI輔助決策”，而非“AI取代人”

在DHC，我們堅信，AI是胚胎學家最強大的“輔助工具”，而非替代品。我們的應用模式，是“人類經驗 + AI大數據”的強強聯合。

AI進行“海選”與“打分”：

在您所有的胚胎中，AI系統會根據其學習到的模型，自動對每一個胚胎的發育錄像進行分析，并依據其動態學參數，為它們打出一個“發育潛能分數”。

這個分數，可以幫助胚胎學家，快速地將所有胚胎進行排序，初步篩選出最具潛力的“第一梯隊”。

胚胎學家進行“精選”與“終審”：

隨后，我們資深的胚胎學家，會在此基礎上，結合傳統的形態學評估（如囊胚的Gardner分級），以及一些AI尚無法完全解讀的細微形態特征，進行最終的“拍板”。

例如，一個AI打分很高的胚胎，如果其形態學表現不佳，胚胎學家就需要運用其豐富的經驗，來判斷這是否是“高分低能”，并做出最恰當的選擇。

與PGT的結合：

AI評分，還可以作為PGT基因檢測的一個重要補充。研究發現，AI評分高的胚胎，其染色體正常（整倍體）的概率也相對更高。這可以幫助我們在某些特殊情況下，做出更優的決策。

結論：

引入人工智能，是DHC胚胎實驗室從“經驗時代”邁向“數據時代”的重要標志。它將胚胎篩選的精準度，從“藝術”的層面，提升到了“科學+藝術”的全新高度。

我們相信，通過將資深胚-胎學家那雙“充滿智慧的眼睛”，與AI這顆“不知疲倦、極致客觀的大腦”相結合，我們能夠以前所未有的精準度，為您從眾多胚胎中，挑選出那顆最閃耀、最具生命潛力的“明日之星”。在下一篇，也是本系列的終章，我們將揭秘這一切背后的“定海神針”——DHC實驗室的質控體系。