港大医学院开发全球首个人工智能精子识别工具，准确率超96%提升辅助生殖成功率

快速阅读: 香港大学李嘉诚医学院妇产科学系研究团队开发出首个能准确识别具受精能力的人类精子的AI模型，临床验证准确率超96%，有望提高不孕症诊断和辅助生殖治疗成功率。

香港大学李嘉诚医学院妇产科学系的研究团队开发了世界上首个能准确识别具有受精能力的人类精子的人工智能模型。这一突破性成果有望重塑全球不孕症诊断和辅助生殖治疗领域。该人工智能模型基于精子与卵子外层透明带（ZP）结合的能力评估精子形态。通过自动化传统上依赖手动和主观分析的过程，该模型的临床验证准确率超过96%，在速度和可靠性方面超越传统方法，减少了人为错误，显著提高了男性生育力评估的精确度，从而提升了辅助生殖程序的成功率。研究结果发表在国际期刊《人类生殖开放》上，并在2025年第五十届日内瓦国际发明展上获得银奖。

不孕症是全球重要的健康问题，影响着约六分之一的育龄夫妇，其中男性因素占20%至70%。世界卫生组织预计，不孕症将成为继癌症和心血管疾病之后的第三大常见疾病。尽管辅助生殖技术（ART）是治疗不孕症最有效的方法，但其成功率受限于现有诊断工具的准确性。

传统的精液分析是ART前评估男性生育潜力的标准临床检测方法，通常在显微镜下手动进行，依据世界卫生组织指南评估精子形态。然而，妇产科学系教授杨树彪指出：“这种方法不仅耗时费力，还高度依赖实验室技术人员的主观判断，导致个体间和实验室间的显著差异，难以标准化精子质量标准，削弱了男性生育力评估的准确性。”

正常情况下，男性一次射精可产生1亿至2亿个活动精子，但其中只有约7%的精子具备受精能力。在自然受精过程中，女性生殖道内的选择机制会淘汰劣质精子，确保只有具备受精能力的精子能够完成受精过程。然而，目前辅助生殖实验室缺乏同样高效的精子选择方法，主要依赖精液分析参数——如精子浓度、活力和形态——指导体外受精（IVF）和单精子卵浆内注射（ICSI）等辅助生殖技术。杨教授解释说：“这些传统精液参数在预测男性精子的真实受精能力方面存在局限性。即使精液分析结果正常，仍有5%至25%的男性在IVF过程中遭遇低受精率或完全受精失败。辅助生殖技术的失败不仅延长了夫妻怀孕的时间，还增加了心理压力和经济负担。”

精子与透明带结合是受精的关键第一步。这层结构会选择性地与形态正常、染色体完整且具备受精能力的精子结合，自然筛选机制确保只有高质量的精子才能使卵子受精。研究团队基于这一生理过程，开发了一种高度自动化的AI模型，通过分析形态特征准确确定人类精子与透明带结合的比例，提供可靠的男性生育力评估。该AI模型的临床阈值设定为4.9%，低于此比例的男性被认为存在较高的受精问题风险。研究团队成员、副教授周志刚表示：“AI模型可以提前预警受精问题，帮助识别IVF中受精能力受损的患者。它作为新型诊断工具，可以发现传统精液分析可能忽视的生育问题，使临床医生能够制定更有效的治疗计划，改善妊娠结局。”

该AI模型采用深度学习技术，取得了令人鼓舞的结果。

香港大学医学院研究人员利用先进的深度学习技术，训练了一种人工智能模型，该模型基于超过1000张精子图像，准确率达到96%以上。2022年至2024年，研究团队进一步验证了该模型，分析了117名不孕或不明原因不孕男性提供的4万余张精子图像。结果显示，能够与透明带结合的精子比例与辅助生殖技术的成功率之间存在显著相关性。郑教授强调了人工智能在评估男性生育能力方面的临床价值：“传统评估方法依赖主观视觉判断，存在固有限制。相比之下，我们的AI模型能够精确分析精子的细微特征，从而更准确地预测其受精潜力。”

对于面临不孕问题的夫妇，多次尝试辅助生殖技术往往会导致巨大的压力、失望和经济负担。港大医学院团队致力于寻求医学突破，这项创新技术反映了科学进步，为需要帮助的夫妇提供了支持，帮助他们更快实现生育梦想。杨教授补充道：“人工智能的出现使我们能够以标准化、可重复的方式评估精子的受精能力，改善临床决策，实现个性化治疗计划。这一创新有望提高整体不孕管理效果，降低受精失败率，缩短怀孕时间。我们正在开展大规模临床试验，以进一步验证AI模型的应用，希望惠及更多患者。”

研究团队由香港大学医学院临床医学学院妇产科学系副教授郑志刚教授、杨树彪教授，以及计算与数据科学学院统计及精算学系助理教授余乐泉教授领导。主要研究工作由妇产科学系博士后研究员梁子颖博士及其研究和临床团队完成。

本研究得到了香港特别行政区政府卫生署医疗卫生研究基金和先进生物医学仪器中心的资助，香港大学深圳医院作为临床研究合作伙伴参与其中。

(以上内容均由Ai生成)