重塑生命起点，定义健康未来

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博客2026年7月31日

[易学堂] 人工智能在辅助生殖中的应用：理想与现实之间

人工智能正在快速进入医学领域，辅助生殖也成为最受关注的应用方向之一。从胚胎评分、精子筛选，到临床管理和实验室自动化，AI不断刷新着人们对试管婴儿未来发展的想象。越来越多的人期待，它能够减少人为差异、提高实验室效率，甚至帮助更多家庭实现生育梦想。

博客2026年7月28日

[易学堂]IVF技术的未来 – 人类生殖的“新常态”

编者按：本文主要基于 The Future of IVF: The New Normal in Human Reproduction 一文翻译和编辑修改，原文作者 Vitaly A. Kushnir 现为美国加州州立大学埃尔文分校妇产科系教授。

博客2026年6月18日

[易学堂] 从单点识别到流程协作：生物学智能体给辅助生殖的启发

在基因组学、蛋白质组学、空间生物学和生物医学分析中，许多任务已经不是单个模型完成一次判断就能解决，而是需要先明确目标，再选择工具，读取结果，检查问题，并根据中间结果继续调整。大语言模型正在从“回答问题”的工具，转向能够参与工作流程的智能体系统。

博客2026年5月26日

[易学堂] AI预测取卵数：让促排决策更早一步？

在辅助生殖治疗中，促排卵方案的制定直接影响周期管理和后续治疗安排。临床目标并非单纯追求更多卵母细胞，而是在安全性和治疗获益之间取得平衡。卵母细胞数量过少，可能影响可用胚胎数量和移植机会；数量过多，则可能增加卵巢过度刺激综合征（OHSS）风险。因此，如何获得相对合适的卵母细胞数量，是个体化促排中的重要问题。

博客2026年5月13日

[易学堂] AI自动测量与计数卵泡：能否更高效、更一致？

在IVF促排卵过程中，卵泡监测是临床决策中的重要环节。医生需要通过经阴道超声观察卵泡数量和直径变化，用于评估卵巢反应，并指导后续治疗安排。长期以来，这项工作主要依赖人工观察和手动测量。

博客2026年4月29日

[易学堂] 从胚胎评分到虚拟胚胎：AI 如何重新理解胚胎发育？

辅助生殖正在进入数据与智能化深度结合的新阶段。过去，AI 更多被用于胚胎图像识别、时差成像分析和妊娠结局预测；而“虚拟胚胎”提出的是一个更进一步的方向：不再只把胚胎看作某一时刻的图像或评分对象，而是尝试整合分子、细胞、空间、时间、培养环境和临床结局等多层级信息，建立可以模拟胚胎发育过程的数字模型。

博客2026年4月22日

[易学堂] 废弃培养液里的胚胎密码

在两个形态学评分相同的胚胎，为什么一个成功、一个失败？这个问题困扰了胚胎学家四十余年。形态学评估是IVF领域沿用最久的选择手段，简单、直观，至今仍是全球绝大多数生殖中心的标准流程。然而，”看起来良好”的胚胎移植后仍有相当比例无法成功着床或发生早期流产。

博客2026年4月13日

[易学堂] 从大模型到智能体：辅助生殖的智能化新思考

在人口出生率持续走低的今天，辅助生殖技术承载着无数家庭的生育希望。据统计，中国每年实施的辅助生殖周期数已超过百万，无数临床医生、胚胎师、护士奔波在各个环节——从门诊咨询、方案制定，到促排监测、取卵手术，再到胚胎培养、移植手术，最后是黄体支持与随访管理。每一步都关乎一个新生命能否来到这个世界。