文|动脉网

医疗AI正在渗透辅助生殖行业。

7月初，辅助生殖AI决策工具CHLOE获得了欧盟CE认证，欧洲各体外受精生育诊所均可应用该工具开展辅助生殖，提高临床成功率。该产品由以色列人工智能公司Fairtility开发。

CHLOE是AI医学图像技术在辅助生殖领域的应用。CHLOE利用计算机对胚胎图像进行处理、分析和理解，实现对囊胚形成、着床、分裂的自动化预测，并给出胚胎的质量排序。

此前，美国人工智能公司Presagen开发的AI决策工具Life Whisperer Viability也获得了CE认证，同样是通过胚胎图像以非侵入的方式实时评估胚胎活力。

除了Fairtility、Presagen，目前国际上辅助生殖AI公司包括有Alife Health、AiVF、IVF 2.0、Alife health、Future fertility、Kai health等。而在中国，近年来也出现了诸如华艾博越这样的AI+辅助生殖创新企业。

无独有偶，默克中国创新中心也在去年宣布与中国辅助生殖智能化整体解决方案供应商“互创联合”合作，共同推进人工智能在辅助生殖领域胚胎观测系统的开发与应用。

AI与辅助生殖的加速融合，将为产业带来哪些变化？

AI与辅助生殖碰撞的7个维度

辅助生殖成与败还在“黑匣子”中，AI尽可能控制变量。

辅助生殖的多个环节可以被AI赋能。从目前市面上已有的研究来看，AI能够在卵子质量评估、精子质量评估、精卵匹配评估、受精卵/胚胎质量评估、子宫内膜容受性评估等辅助生殖环节中发力。

1、辅助生殖促排及全周期AI管理

用AI替代医生的辅助生殖临床决策与建议。机器学习模拟多种试管婴儿的简化及标准化方案，助力辅助生殖流程线上化、智能化。当用户上传各类体征数据至智能化平台后，AI将自动生成生殖临床建议报告，指导临床推进下一步流程，提高整体辅助生殖的周期效率。

2、卵子质量AI评估

AI图像学习自动评估卵子质量。卵子质量评估除了人工观察外，还能够借助AI技术通过对卵细胞图片特征的差异化识别，评估出卵母细胞的发育潜力。具体来看，这些图片的差异化特征包括有卵母细胞的纹理特征、卵母细胞的弹性特征、卵母细胞的运动特征等，训练AI学习与识别卵母细胞状态，减少人为检测的差异性，提高结果的一致性。

不过，国内目前还没有获批上市的卵子质量AI评估产品。相较于精子质量评估，由于卵子的数量更少，针对卵细胞的研究成本也更高。所以，目前国内的卵子质量评估主要是通过医师显微镜观察下卵子形态和大小来定。

3、精子质量AI评估

计算机辅助精子分析（CASA）是目前精子质量评估的主流方式。从上世纪80年代开始，国内外就已经开始不断开发迭代CASA。该方法主要基于计算机图像处理技术，为临床提供有关精子质量的各项指标数据。

现有的CASA国外主要有HTM-IVOS系统、SIA系统、Hoben Sperm Tracker系统、Mika系统，国内有中科恒业的ZKPACS-E系统、伟力的WLJY-9000系统等。不过这些产品功能和分析参数各有差异，难以覆盖完精子质量评估的所有指标。

计算机视觉（CV）是近年来评估精子质量极具前景的技术。CV通过实时观测精子，跟踪其自然条件下的运动与状态，辅以人工智能算法，分析精子浓度、活力、形态，从而评估出精子的质量水平，具有广阔的应用价值。

实际临床上，精子质量评估还可以通过流式细胞术（FCM）等检测技术实现。流式细胞仪通过检测细胞线粒体膜电位（MMP），从而反映精子活力的高低。不过该方法需要对精子进行荧光染色，可能因此改变精子形态。

整体来看，AI在精子质量评估上的应用与发展是最快的。

值得一提的是，去年广东还上线了全国首个人工智能供精人性化匹配系统，患者在互盲原则的基础上可以智能匹配体形、肤色、头发特征、脸型、鼻梁、单双眼皮、虹膜颜色、嘴唇等容貌特征。

4、自动授精与精卵结合

将受精卵结合的过程自动化。

AI机器人替代人工操作体外精卵结合。AI算法配合自动化硬件设施，通过微米级机器人针头和微流控等技术将精子注入卵子中，将过往需要丰富操作经验的医生才能进行体外授精，变成AI机器人自动操作。

5、胚胎培养及质量AI评估

胚胎筛选是试管婴儿的精髓。

虽然目前公认最好的胚胎筛选方式是三代试管的遗传学检测（PGT），但是在实际的临床中，三代试管不仅价格昂贵，而且我国对三代试管的适用人群进行了门槛限制。大多数进行一代/二代试管的不孕不育患者，依然是通过医师对胚胎形态上的人为评估，判断其发育情况。

所以，基于胚胎形态学进行的胚胎质量AI评估仍然具有应用前景。这也正是不少海外人工智能企业重点聚焦细分赛道——胚胎质量AI评估。如已经获批的CHLOE与Life Whisperer Viability，它们都是基于胚胎形态学，训练AI捕捉更多肉眼难以察觉的胚胎细节特征，从而评估胚胎质量。

时差成像系统（TLS）让胚胎质量AI评估变得更加可行。TLS是一种Time-lapse延时摄影技术，通过瞬时曝光连续拍摄对胚胎体外发育过程进行全程监控，其观测仪具有较高的分辨率，并能与胚胎培养装置整合，保证胚胎发育环境的稳定。TLS记录着了胚胎受精、分裂与发育的整个过程，实时跟进胚胎动态发育情况，如果再辅以AI算法，即可自动挑选出最优质的胚胎。

6、移植时子宫内膜的AI分析

将胚胎移植回体内前，对子宫内膜状态进行AI分析。

大数据建模，AI分析子宫内膜多种要素与胚胎生长发育的内在关联，找到最合适的移植窗口。通常先需要对子宫内膜的受容性、微生物状态等关联要素进行检测，然后AI分析检测结果，精准指导个体化胚胎移植。

7、辅助生殖结果的AI预测

建立辅助生殖治疗结果的AI预测模型。输入包括精子形态特征、卵母细胞质量分级信息、男/女性患者的临床信息等多模态数据，预测临床妊娠结果。

交叉赛道掘金的两类玩家

“AI渗透进辅助生殖领域大部分是降维式的。”

辅助生殖与AI的融合有两种形式：一，由辅助生殖企业“内生”而来；二，由人工智能企业技术应用场景的“外生”而来。一位不愿具名的辅助生殖AI企业创始人表示，目前辅助生殖领域中的AI大多是由人工智能企业的向外延展应用产生，这种技术应用场景的转移，对辅助生殖行业来说是“降维式”的。

掘金辅助生殖市场的人工智能公司

AIVF：辅助生殖全周期智能化管理平台

以色列人工智能企业AIVF搭建了一个服务于辅助生殖的SaaS平台EMA，平台应用AI技术协助胚胎评估并提升IVF诊所的运营效率。

据AIVF的临床研究结果，EMA平台的执行速度比诊所的胚胎学家快50倍，准确率高48%。该产品已经获得CE认证，且该公司也在今年6月完成了2500万美元的A轮融资。

Presegen：胚胎质量及遗传学评估

美国人工智能公司Presegen旗下辅助生殖研发部门Life Whisperer开发了两款非侵入性的胚胎质量AI评估工具Life Whisperer Viability与Life Whisperer Genetics。Life Whisperer Viability可以评估胚胎的活力与临床植入后怀孕的可能性；Life Whisperer Genetics则可以判别胚胎遗传信息的整倍体与否。

也就是说，Life Whisperer Genetics存在替代三代试管PGT-A检测的可能性。例如，在对于像德国等不允许进行侵入性基因测试的国家，Life Whisperer Genetics是一个更好的三代试管PGT-A的替代方案，且节省了患者的时间与金钱。据悉，该产品已经获得CE认证，并在全球40多个国家应用落地，配合同公司研发的Life Whisperer Viability，提供更全面的胚胎质量评估。

对比侵入性PGT-A，Presegen首席医学科学官Sonya Diakiw博士表示：“因为Life Whisperer Genetics评估仅基于图像，它本身检测准确性可能不如PGT-A。但我们也发现，PGT-A检测结果也可能是变化的，因为它们取决于被测试的胚胎样本。PGT-A仅检测了总共大约200个细胞中的5个细胞，因此它并不总能代表整个胚胎。Life Whisperer Genetics是对遗传完整性的全胚胎评估，不需要任何侵入性操作，可优先用于胚胎体外筛选中。”

Fairtility：胚胎质量评估

以色列人工智能公司Fairtility开发的胚胎质量评估工具CHLOE应用了TLS系统，将传统胚胎培养观察方法的5个数据点提升到420万个数据点。

从研究的数据量来看，2017年至2020年间，CHLOE“学习了”6748个延时视频，具体包含5392个卵裂胚胎、3763个囊胚、877个已知持续妊娠结局的单胚胎移植（SET）、306个整倍体SET和25个已知持续妊娠结局的镶嵌型染色体胚胎，以量化定量和定性形态动力学、CHLOE植入评分和CHLOE囊胚评分和整体SET后的临床结果，使用AUC（曲线下面积）度量指标预测囊胚和植入评分功效的临床结果。

主要评估结果包括分裂胚胎的囊胚形成评分、植入前胚胎整倍体预测评分、临床妊娠和持续妊娠率评分等。

德适生物：人类染色体AI分析系统

德适生物开发了一套人类染色体AI分析系统AutoVision，目前已经完成了国家药品监督管理局的产品注册和欧盟CE认证。

德适生物自主研发的AutoVision人类染色体AI分析系统是一套全自动智能一体化染色体分析工作台，可以应用于辅助生殖夫妻、血液肿瘤人群、职业病体检人群、健康备孕人群的染色体疾病检测。

AutoVision系统“学习”百万量级的染色体数据从而辨别染色体，辅助医生诊断数千余种遗传疾病。与传统染色体分析相比，AutoVision替代了繁琐的人工操作，完成一位患者的核型分析时间节省了约20倍，单条染色体识别准确率达99.6%，分析结果更放心，分析工作更直观。

创新“AI+”的辅助生殖企业

华艾博越：辅助生殖全周期智能化管理平台

华艾博越对标AIVF，也搭建了一套辅助生殖全周期智能化管理平台。公司将国内最新辅助生殖临床方案与AI、医疗器械相结合，实现辅助生殖全周期的智能化管理。

华艾博越研发的IVF-SOP AI智能辅助决策系统旨在全面辅助生殖医生实现降调促排过程的智能化和标准化。该系统主要基于机器学习模拟多种试管婴儿的简化和标准化方案，然后让用户手机端上传各类体征数据资料后，AI自动生成辅助生殖临床建议报告。

贝康医疗：智能化精子质量分析仪

贝康医疗推出的“智能化精子质量分析仪”搭载AI无损精子质量分析技术，可实现对精子全自动、高通量、无损、实时且高准确性的质量评估。

该精子质量分析仪通过自动聚焦高速动态成像系统，全方位拍摄精子在自然状态下的运动和形态。再通过多精子同步追踪算法，对活体精子视频中的每条精子做动态追踪，全面捕获精子多方位的形态图像。结合AI算法，挑选出活动力好且形态好的精子。

亿康基因：子宫内膜受容性及微生物检测分析

亿康基因推出的子宫内膜受容性检测（ERT）与子宫内膜微生物检测（EMT）都是基于大数据建模，应用AI分析子宫内膜的受容性与微生物菌群状态，为胚胎找到最适合的种植窗口。

先让机器学习模拟子宫内膜上皮细胞基因表达谱变化与子宫内膜受容性周期变化的内在关联，再通过NGS检测获得子宫内膜基因检测结果，最后通过AI分析出具结果报告，指导临床胚胎植入。微生物检测亦然，检测子宫内膜微生物多样性以及各种微生物占比，判断子宫内膜微生物平衡状态，指导益生菌治疗，使子宫内膜微生物状态达到最佳。

女娲生命：DNA甲基化图谱AI智能分析

女娲生命推出的胚胎DNA甲基化筛选技术PIMS也应用了AI技术在其中。

女娲生命积累数千个胚胎的百万个特定关键区域甲基化信息，对全基因组表观遗传疾病进行筛查，并采用AI算法来精准预测胚胎发育潜能，实现优中选优。其检测结果除了能够反映DNA甲基化水平，还能够同时检测到胚胎染色体拷贝数变异（PGT-A），再结合AI智能算法对胚胎发育质量进行精准筛查与全面优选，为辅助生殖医学带来了新的技术理论和解决方案。

Mojo：从精子检测到AI自动化精子注射

法国生育技术公司Mojo主营精子质量检测的居家产品。不过根据相关消息披露，该公司也在开发一款Mojo Inject机器人，以实现精子注射的自动化。

辅助生殖AI落地，需要解决的几点问题

AI深度赋能辅助生殖还有几年路要走。

整体来看，相较于肺结节、眼底、制药、医院信息化等领域成熟的AI应用，聚焦于“胚胎”的人工智能渗透率还偏低，国内目前还未有新一代辅助生殖AI产品获批，不少创新探索都还停留在科研阶段。

以CHLOE为例，国内同源的科研探索早已开始。2019年第二十一届重庆市辅助生殖医学会议上，重庆市妇幼保健院主任医师黄国宁就曾讲到“重庆市妇幼保健院投用了超过40台时差显微镜24小时不间断对培养箱中的胚胎进行图像采集，通过时差显微镜记录、监测动态影像，从这里得到‘胚胎’大数据，成为了AI检测胚胎染色体异常的‘学习题库’”。从数据量上看，该研究数量已经远远超越了“CHLOE”的数据量。

在更早的2018年，锦奇医疗董事长张锦霞女士受邀在中欧国际工商学院举办的一次“关于人工智能的应用”讲座中，就对AI在辅助生殖技术中的应用进行了展望，其中一个方面讲的就是基于Time-lapse技术的胚胎AI筛选。

即便如此，锦奇医疗锦奇医疗董事长助理张佩告诉动脉网，公司在2018年并未在辅助生殖AI方面进行布局，而是聚焦于辅助生殖医疗模式的创新，“辅助辅助生殖——卫星诊所+生殖中心”、“超级医院——线下连锁诊所+线上互联网医院+供应链系统”。究其根本，锦奇医疗董事长助理张佩分享了公司的几点考虑：

一、国内大多数辅助生殖中心缺少应用“CHLOE”等AI程序的硬件配套。应用CHLOE的基础是生殖中心必须配备TLS时差成像系统，市面上现有的TLS机器如新加坡Esco公司的Miri、瑞典Vitrolife公司的EmbryoScope、澳大利亚Genea公司的Geri其单台价格都在百万级别，一台机器所能容纳的胚胎数量更是有限，生殖中心采购能力有限。

二、国内时差成像系统（TLS）缺乏明确的收费条目。TLS更多的是一种科研用途、宣传亮点。院方应用TLS+AI究竟如何收费？如何定价？目前来看，国内还没有形成“CHLOE”等AI产品应用的土壤。

所以，在国内辅助生殖AI要考虑的不仅是技术的开发，更要考虑到AI技术的应用。即便“CHLOE”等AI产品在国内研发成功，短时间内也很难在辅助生殖市场得到应用。

另一方面，辅助生殖更是一个技术迭代飞速的行业，企业创始人举例道：同样对精子进行质量评估，临床是看精子的动力还是精子的形态？后面我们又发现精子质量评估还要看染色体、要看DNA碎片等等，技术迭代实在是太快了，如果AI公司研究的基础依旧是站在精子动力与形态上进行评估，那就是落后会被淘汰的产品。

简而言之，就是辅助生殖AI公司如何保证算法迭代速度能够跟上辅助生殖技术更新的频率？如果一家人工智能公司只是将AI技术单纯应用到了辅助生殖领域，那么未来它只能是服务的工具，永远不可能抢“内生”的饭吃。

这一观点在多家从事辅助生殖胚胎分子诊断的公司身上得到了印证，“虽然目前胚胎检测的主流方法是形态学，但形态学并不能全面地评估胚胎质量，可能一些‘歪瓜裂枣’的胚胎，最终筛查结果反而是好的。而近年来随着贝康医疗等三代试管供应商的教育，逐步一些反复流产或者高龄人群开始使用染色体筛查，如女娲生命等更进一步基于胚胎表观遗传学的检测也开始了，这些都不再是形态学、影像学的层次了，而是更深层次的分子诊断。不过，分子诊断仍有很多需要精进和积累的地方，更加精准是生命科学追求的方向。”

辅助生殖是一个相较新的行业，其发展至今不过40年，许多新技术都还在研究中，产业对AI技术的依赖程度自然不高。AI进场之前，更要关注到辅助生殖技术本身，如新促排药物的研发、新胚胎冷冻技术、新冷冻胚胎复苏技术、新胚胎筛查技术，甚至人造子宫等技术的发展等。与其“外生”来的AI技术，我们更期待有辅助生殖技术底蕴的“内生”公司在AI技术上的创新发展。