传统评估胚胎质量的方法依赖于人工观察，过程耗时且主观。胚胎表型预测并非易事，很大程度上取决于观察者的经验。然而，人工评估无法提供持续的、客观的数据。
胚胎表型预测若不依赖于连续监测，其准确性会受到限制。为解决这些问题，科研人员正在积极探索利用人工智能进行胚胎选择的方法。
关于利用人工智能对胚胎进行选择的研究，一项名为“EmbryoNet-AI”的技术应运而生，它能够根据胚胎的发育情况，预测胚胎的质量。
根据相关信息，苏黎世联邦理工学院（ERC）的研究团队在第15届“计算机视觉”竞赛中，展示了他们利用EmbryoNet技术取得的成果。EmbryoNet隶属于“ACE-OF-SPACE”项目，专注于利用人工智能进行辅助生殖，旨在提升选择健康胚胎的效率，降低试管婴儿的失败率。通过应用深度学习技术，可以对胚胎发育过程中的关键事件和形态进行预测。
EmbryoNet的优势在于它能够克服传统人工评估的主观性，提供更客观的评估标准。此外，EmbryoNet还可以对胚胎进行不间断的监测，这是人工评估难以实现的。研究结果显示，EmbryoNet在预测2023年后续妊娠结局方面表现出色，甚至超越了专业胚胎学家。《自然·机器智能》杂志也对此项技术进行了报道。研究人员表示，持续监测和数据分析有助于全面了解胚胎的生长发育，从而提高胚胎选择的准确性。
在 ERC 的研究展示中，研究人员着重强调了 EmbryoNet 的 AI 预测能力，它可以对多个关键阶段进行评估，并为每个阶段提供预测结果。该团队还展示了其系统如何通过整合时间维度的数据，来预测早期胚胎的发育结果。通过这些数据，EmbryoNet 能够成为辅助生殖领域的一项强大工具。
EmbryoNet 的技术创新有望革新胚胎评估流程，促进生育治疗的进步。该技术能够提供更深入的胚胎发育信息，优化实验室工作流程，并有望提高妊娠成功率。总而言之，这项技术有望为辅助生殖领域带来革命性的变化。研究表明，通过长期的数据积累，EmbryoNet 将能够更准确地评估胚胎的质量。
