AI预测胚胎染色体异常的准确率如何？
2025/10/17 13:49:45 点击：
AI通过深度学习分析胚胎形态学动态变化（如卵裂球对称性、碎片增长速度）和培养液代谢物（如氨基酸浓度），预测染色体异常的准确率达75%-85%，较传统形态学评分（准确率50%-60%）提升显著。
关键指标：胚胎卵裂时间（第3天8细胞期为最佳）、碎片分布模式（局灶性碎片预后优于弥漫性），与PGT-A结果的一致性系数Kappa=0.65-0.75。
适用于优质胚胎少（<3枚）或拒绝PGT-A的患者，可减少无效移植（错误预测率<10%），目前在高端生殖中心作为PGT-A的辅助工具，使整倍体胚胎识别效率提升25%。
关键指标：胚胎卵裂时间（第3天8细胞期为最佳）、碎片分布模式（局灶性碎片预后优于弥漫性），与PGT-A结果的一致性系数Kappa=0.65-0.75。
适用于优质胚胎少（<3枚）或拒绝PGT-A的患者，可减少无效移植（错误预测率<10%），目前在高端生殖中心作为PGT-A的辅助工具，使整倍体胚胎识别效率提升25%。
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