人工智能可以为试管婴儿做些什么？

AI & IVF治疗不孕症的过程就像一架穿梭在情感与金钱间的过山车一般。对于打算生育的夫妇而言，反复的移植失败、三次以上失败的治疗周期，且无法找到明确原因。情绪、身体或经济上的负担变得过高导致无法继续圆梦，难道这就是令人心碎的最终结局吗？据估计，多达三分之二的患者经历过失败的治疗周期。

那意味着科技领域的一个小小进步，就能有更多的机会去改善一个组建家庭的机会。日前，一家不孕不育相关的人工智能创业公司宣布他们能够做到——一些计算机业的大拿在此项目下了很大的赌注。

人工智能一直以来都被用于尝试和解决一些健康方面有挑战性的大难题。例如，IBM开发了一种能够预测心力衰竭的计算模型，纽约的斯隆凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）将沃森超级计算机应用于开发癌症诊断和选择治疗方案。这个项目被命名为“基因组学的Watson（IBM Watson是认知计算系统的杰出代表，也是一个技术平台。其命名来源于IBM公司创始人Thomas·J·Watson的名字）”，每个月大约能产生10,000篇科研文章和100篇新的临床试验报告，并经常能产生新的见解。据报道，斯坦福大学发明了一种深度学习算法，能预测药物的安全性，及预测肺癌的类型及患者存活率。最近，Intel也宣布加入竞争，寻找一种肺癌早期检测的算法。

将人工智能应用于不育的这一想法已经存在了20年，目前最接近的可行性解决方案是经FDA批准的Eeva测试，该测试利用延时成像显微镜采集培养期间胚胎的数据，并通过算法预测哪个胚胎有最佳发育的可能。

这并不算是真正的人工智能，因为该算法是静态的，无法适应新的信息输入。一个真正的人工智能系统面对新的信息时，会用深度学习来不断完善自己。在深度学习中，“学习”是通过训练获得的——成百上千的数据点被输入到模型中，从而能预测未来的结果，然后将预测结果与实际结果进行对比，模型再重新适应。输入值可以是文本、声音、信号，以及医疗应用中最重要的信息——图像。

用于试管婴儿的人工智能系统目前仍处于实验阶段，不过迄今为止的结果都显示其很有前景。例如，该系统根据牛的胚胎成像成功识别出了存活率最大的那个胚胎。总的来说，人工智能系统的准确率已经达到了76%，所捕捉到质量不好胚胎的细节是评估人员无法以肉眼观察到的。

对于人类不育，一家新的人工智能创业公司——Life Whisperer，准备应对将人工智能从理论和实验阶段迈向真正的人类胚胎这一挑战。当然，创业公司没有公布试验结果供同行评审的义务。Life Whisperer表示，根据其商业伙伴Monash IVF——一家澳洲的试管婴儿公司进行的一项回顾性试验显示，其在确定可行胚胎时的准确度等级很高，这个结果已然说明了一切。

此外，鉴定可行胚胎只是试管婴儿的需要克服的第一个难关罢了，这些胚胎还会被植入到人体中。与不孕症抗争的女性通常年龄都35岁以上了，她们经历了反复失败的治疗周期，得不到任何说明，并可能有任何已知的生育问题，如子宫内膜异位。

一个治疗不孕症真正的端对端人工智能系统将需要整合复杂和多样化的数据集，这些数据集目前在多个不相容的系统中进行管理——患者的人口统计和病史、药物治疗方案、植入前遗传筛查、临床妊娠结果数据等。它将帮助医生在有最高成功率的几种治疗方案中做出选择，在治疗反馈的基础上接受新的信息。

在临床胚胎学上，我们尚未知晓最能预测试管婴儿成功率的那个特征或特征组。对于一个成功的试管婴儿周期来说，最重要的变量可能仍然是未知的。原则上，人工智能系统会发现这些变量，当前，一个问题正困扰着医疗领域的人工智能系统：我们不知道我们还有哪些是不知道的（这听上去有些拗口），而专家不得不训练人工智能，导致人类自身偏见的潜在放大，或者完全忽略掉某些类型的数据。人工智能技术具有巨大的潜力可以帮助不孕不育的医学领域超越目前对个体胚胎的局限认知，并揭示隐藏在患者数据中的新模式，以治疗顽固的不孕不育症。