[{"data":1,"prerenderedAt":23},["ShallowReactive",2],{"blog-detail-344-zh":3},{"id":4,"date":5,"date_gmt":6,"modified":7,"modified_gmt":8,"title":9,"excerpt":11,"content":12,"featured_image":15,"categories":16,"tags":18,"sort_order":19,"focus_keyphrase":20,"seo_title":21,"seo_description":22},344,"2025-08-09T15:01:43","2025-08-09T07:01:43","2026-08-13T14:37:24","2026-08-13T06:37:24",{"rendered":10},"[易学堂]深度学习预测活产时间：一种新的多重插补法","\u003Cp>本次介绍的论文聚焦体外受精（IVF）胚胎选择领域的关键评估瓶颈：在临床实践中，未移植胚胎因未被选择而无法观察到 … \u003Ca title=\"[易学堂]深度学习预测活产时间：一种新的多重插补法\" class=\"read-more\" href=\"http:\u002F\u002F111.229.245.165\u002F2025\u002F08\u002F09\u002F%e6%98%93%e5%ad%a6%e5%a0%82%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e9%a2%84%e6%b5%8b%e6%b4%bb%e4%ba%a7%e6%97%b6%e9%97%b4%ef%bc%9a%e4%b8%80%e7%a7%8d%e6%96%b0%e7%9a%84%e5%a4%9a%e9%87%8d%e6%8f%92%e8%a1%a5\u002F\" aria-label=\"阅读 [易学堂]深度学习预测活产时间：一种新的多重插补法\">阅读更多\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n",{"rendered":13,"protected":14},"\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">本次介绍的论文聚焦体外受精（IVF）胚胎选择领域的关键评估瓶颈：在临床实践中，未移植胚胎因未被选择而无法观察到 “若被移植是否活产” 的结局。为破解这一难题，研究创新性地引入多重插补法，首次将未移植胚胎纳入完整评估体系。同时，研究构建了两种互补的 AUC 指标以精准衡量排序能力：跨不同患者、不同治疗周期的人群水平 AUC和聚焦单一周期内同一患者的胚胎队列的治疗水平 AUC，为胚胎选择算法评估提供了新的思路。\u003C\u002Fp>\n\n\n\n\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">Bori L, Johansen MN, Berntsen J, Parner ET, Meseguer M. Predicting time to live birth with deep learning embryo ranking: a novel multiple imputation approach. Hum Reprod. 2025 Aug 1;40(8):1516-1525. doi: 10.1093\u002Fhumrep\u002Fdeaf102. PMID: 40514039.\u003C\u002Fp>\n\n\n\n\u003Cfigure class=\"wp-block-image size-large\">\u003Cimg loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\u002F\u002Fshengshengyi.com\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2025\u002F07\u002Fphoto-Ember-embryology-scaled-2-1024x341.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-245 fertsy-content-image fertsy-content-image--wide\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" style=\"display:block;max-width:90%;width:90%;height:auto;aspect-ratio:1024 \u002F 341;object-fit:contain;margin:24px auto;\">\u003C\u002Ffigure>\n\n\n\n\u003Ch3 class=\"wp-block-heading\">\u003Cstrong>IVF 胚胎选择困境：精准评估的探索\u003C\u002Fstrong>\u003Cstrong>\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh3>\n\n\n\n\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">体外受精（IVF）中，活产时间（TTLB，即实现活产所需的胚胎移植次数）是衡量治疗效果的核心指标，而胚胎选择的准确性直接影响这一指标。传统依赖 Gardner 形态学分级的方法存在主观性强、排序精度有限的问题，新兴的 AI 算法（如 iDAScore）虽展现潜力，但评估其临床效用面临关键障碍：未移植胚胎的活产结局天然缺失，无法全面验证其在实际治疗中的排序价值。本研究旨在通过创新方法处理结局缺失，客观对比 iDAScore 与 Gardner 分级的临床效用，为胚胎选择算法的优化提供依据。\u003C\u002Fp>\n\n\n\n\u003Cfigure class=\"wp-block-image size-full\">\u003Cimg loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\u002F\u002Fshengshengyi.com\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2025\u002F08\u002F%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E6%88%AA%E5%9B%BE_20250813195658.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-375 fertsy-content-image fertsy-content-image--wide\" sizes=\"auto, (max-width: 963px) 100vw, 963px\" style=\"display:block;max-width:90%;width:90%;height:auto;aspect-ratio:963 \u002F 687;object-fit:contain;margin:24px auto;\">\u003C\u002Ffigure>\n\n\n\n\u003Ch3 class=\"wp-block-heading\">\u003Cstrong>结局缺失难题：多重插补的破局之法\u003C\u002Fstrong>\u003Cstrong>\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh3>\n\n\n\n\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">未移植胚胎的活产结局缺失是评估的核心难题 —— 这些胚胎因未被临床选择，“若被移植是否活产” 的信息未知，导致无法还原完整的临床选择场景。为此，研究采用链式方程多重插补（MICE）法：基于与胚胎活力密切相关的变量（患者年龄、卵母细胞来源、内细胞团（ICM）和滋养外胚层（TE）质量等级、既往移植结局等），通过随机森林模型模拟未移植胚胎的潜在活产结局（0 = 非活产，1 = 活产）。\u003C\u002Fp>\n\n\n\n\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">插补过程通过生成 50 个独立数据集实现稳健性：每次插补从模型中随机抽取结果以反映结局的不确定性，50 个数据集则用于应对高缺失率（未移植胚胎占 57.7%）带来的统计偏差，确保后续分析（如活产时间、AUC 计算）的可靠性。插补结局需符合临床逻辑 —— 例如，年轻患者、高等级胚胎的插补活产率更高，且未移植胚胎的插补活产率（33.2%）低于移植胚胎（42.8%），与 “优先移植高质量胚胎” 的实际操作一致。\u003C\u002Fp>\n\n\n\n\u003Cfigure class=\"wp-block-image size-large\">\u003Cimg loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\u002F\u002Fshengshengyi.com\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2025\u002F08\u002F1755086266304-1024x528.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-376 fertsy-content-image fertsy-content-image--wide\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" style=\"display:block;max-width:90%;width:90%;height:auto;aspect-ratio:1024 \u002F 528;object-fit:contain;margin:24px auto;\">\u003C\u002Ffigure>\n\n\n\n\u003Ch3 class=\"wp-block-heading\">\u003Cstrong>排序能力衡量：两种 AUC 的分野与计算\u003C\u002Fstrong>\u003Cstrong>\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh3>\n\n\n\n\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">研究通过两种 AUC（受试者工作特征曲线下面积）评估算法的排序能力，二者因评估层面不同而存在显著差异。\u003C\u002Fp>\n\n\n\n\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">人群水平 AUC 聚焦跨治疗周期的整体排序能力，即算法在 “所有胚胎（来自不同患者）” 中区分活产与非活产的准确性。其计算基于所有胚胎（移植 + 插补未移植）的评分 \u002F 分级及对应结局：以评分 \u002F 分级为阈值，计算不同阈值下的灵敏度（正确识别活产胚胎的比例）和特异度（正确识别非活产胚胎的比例），构建 ROC 曲线后计算曲线下面积；同时采用 Obuchowski 方法校正同一患者胚胎的聚类相关性，避免因胚胎间关联性导致的结果偏倚。\u003C\u002Fp>\n\n\n\n\u003Cp class=\"wp-block-paragraph\">治疗水平 AUC 则针对单一治疗周期内的排序能力，即算法在 “同一患者的胚胎队列” 中区分活产与非活产的准确性（更贴近临床实际选择场景）。其计算限于 “非平凡周期”（至少 1 个活产和 1 个非活产胚胎）：在单个周期内，将所有活产胚胎与非活产胚胎两两配对，统计 “活产胚胎评分 \u002F 分级≥非活产胚胎” 的比例（即正确排序比例），该比例即为该周期的 AUC；最终对所有周期的 AUC 取平均，并通过 50 个插补数据集合并结果（采用 Rubin 规则），得到整体治疗水平 AUC。\u003C\u002Fp>\n\n\n\n\u003Cfigure class=\"wp-block-image size-full\">\u003Cimg loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\u002F\u002Fshengshengyi.com\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2025\u002F08\u002F1755086317674.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-377 fertsy-content-image fertsy-content-image--wide\" sizes=\"auto, (max-width: 721px) 100vw, 721px\" 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算法价值，并探索 “AI + 人工评估” 联合策略的优化空间。\u003C\u002Fp>",false,"https:\u002F\u002Fshengshengyi.com\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2025\u002F07\u002F640-2-1.webp",[17],11,[],0,"深度学习预测活产时间","深度学习预测活产时间：一种新的多重插补法 | Fertsy","深度学习预测活产时间：本文梳理相关背景、核心进展与行业意义，并介绍生生易在人工智能辅助生殖和IVF技术领域的实践。",1786874477284]