AI 選胚不切片判斷胚胎健康，準確率 75％減低 PGT-A 需求

在試管嬰兒療程中，如何精準挑出染色體正常的胚胎，一直是左右成功率的關鍵。TFC 台北婦產科診所生殖中心團隊近日建立一套「可解釋人工智慧（Explainable AI, XAI）」模型，不需侵入性切片，即可預測胚胎染色體健康狀況，準確率達約 75%，且低成本、快速得知結果，可作為「胚胎著床前染色體篩檢」（PGT-A）的替代或輔助方案。該項成果已刊登於國際期刊《Journal of Assisted Reproduction and Genetics》。

PGT-A 精準但侵入性高，AI 成胚胎篩選新工具

現行選胚指標以形態學評估為主，但人工觀察可能失準。若需更準確結果，醫師通常建議進行 PGT-A，從第五天囊胚的滋養層切片分析染色體數目。然而，TFC 臺北婦產科診所生殖中心創辦人曾啟瑞指出，PGT-A 雖準確率高，能提升著床率與活產率，但仍有幾項風險，包括切片恐傷及胚胎、費用動輒數萬元、檢測等待時間約 2 週、不適用胚胎數量少者等，故發展非侵入式、可驗證的 AI 輔助工具成為臨床必然。

過去 AI 應用於選胚時雖能生成預測結果，但無法讓臨床端了解模型如何得出結論，難以說服醫師與求診者。TFC 團隊此次研發的 XAI 模型，回溯分析 2020 年-2022 年間共 1,908 顆囊胚的影像與參數，納入母親年齡、父親年齡、AMH 值、胚胎發育速度等臨床數據，並以 6 種主流 AI 機器學習模型訓練與外部驗證，建立出準確率達 75％的模型，每顆胚胎也將獲專屬分析報告，提供醫師進行評估與醫病共決。

曾啟瑞表示，XAI 可用於挑選值得送 PGT-A 的胚胎，免去為每顆胚胎執行的費用與時間，或可協助無法進行 PGT-A 的患者做初步判斷；目前預計明年 XAI 將於臨床應用，屆時所有在 TFC 台北婦產科診所生殖中心的民眾皆有機會使用，未來也希望持續精進技術，能預測出懷孕成功率、活產率等數據，讓大家的求子之路更順暢。


文／周佩怡、圖／巫俊郡