在辅助生殖技术（ART）领域，人工智能正从 “单点工具” 向 “系统智能” 转型。传统 AI 模型虽在胚胎选择、精子分析等环节展现价值，但受限于单一任务设计和对标注数据的依赖，难以整合临床中影像、基因、文本等多源异构数据，无法完整捕捉生殖过程的复杂性。而基础模型 —— 通过自监督学习在海量多样化数据集上预训练的大型神经网络，凭借强大的多模态处理能力与迁移学习特性，有望成为 ART 全流程的 “通用智能基座”，推动辅助生殖技术迈向精准化与个性化。
一、从“专项工具” 到 “通用基座”：基础模型的核心优势
传统 AI 在 ART 中多表现为 “单点突破”：胚胎评估模型仅处理静态图像，精子分析系统局限于形态学参数，且均需大量人工标注数据支撑。这种 “烟囱式” 发展模式难以整合临床中同步产生的多源信息（如胚胎影像与患者激素水平、基因数据的关联），更无法反映生殖过程中各要素的动态关联（如胚胎发育与子宫内膜环境的相互作用）。基础模型的革命性在于其 “通用智能基座” 属性：通过自监督学习从海量数据（包括时移胚胎视频、基因组学数据、临床病历等）中提取共性规律，形成可迁移的知识表征。例如，一个预训练的视觉基础模型可同时适配胚胎分级、子宫内膜超声分析等多个任务，无需为每个场景单独训练，自然衔接 ART 全流程（从卵巢刺激方案优化到胚胎移植时机选择），实现跨环节的智能协同。
二、技术内核：支撑基础模型的三大支柱
基础模型的强大能力主要来自三大核心技术：1. 强大的数据处理能力基础模型能够处理多种类型的数据，包括胚胎发育的视频、基因信息和临床记录等。这种能力类似于人类专家在分析复杂情况时，能够综合考虑多个方面的信息。例如，通过分析胚胎发育的动态过程，模型可以捕捉到细胞分裂的细节，从而更好地预测胚胎的发育潜力。2. 无需大量人工标注的自学习能力传统 AI 模型需要大量的标注数据来训练，这不仅耗时耗力，还容易出错。基础模型则可以通过自监督学习，自动从大量未标注的数据中学习规律。例如，模型可以自动学习胚胎图像中的特征，而不需要人工标注每一个细胞的状态。这种方法大大减少了对人工标注的依赖，提高了模型的效率和准确性。3. 灵活适应不同任务的能力基础模型可以通过微调或特定的输入指令，快速适应不同的任务需求。这意味着同一个模型可以用于多个不同的场景，比如既可以用于胚胎质量评估，也可以用于子宫内膜的分析。这种灵活性使得基础模型在辅助生殖技术中具有广泛的应用前景。这些技术的结合，使得基础模型能够更好地理解和处理复杂的生殖医学数据，为临床决策提供更准确的支持。
三、ART 中的应用前景：从实验室到临床的全流程革新
基础模型通过多模态融合打破数据壁垒，在 ART 中展现多维度潜力。胚胎评估领域，模型整合时移视频、基因数据及临床信息，构建精准活力预测模型，混合系统准确率达 98%，且通过 “两阶段解释框架” 解决 AI “黑箱” 问题；精子分析中，将影像与表观遗传数据关联，提升男性不育诊断特异性；子宫内膜容受性评估方面，整合多源数据提高移植时机判断准确率，降低反复种植失败风险。决策支持与个性化方案上，模型整合患者多维度数据，结合海量案例与实时指南（依托检索增强生成技术），生成动态优化方案，如为卵巢低反应患者调整用药，为反复失败病例推荐联合策略，实现 “千人千案”。持续监控层面，基础模型弥补传统间歇性成像的不足，结合高频时移技术捕捉细微形态变化，联动培养系统调整环境参数；通过差分隐私技术保护隐私，形成 “感知 – 决策 – 执行” 闭环，升级胚胎培养模式。同时，结合计算机视觉与机器人技术实现胚胎操作自动化，减少误差，标准化 ART 流程。
四、挑战与应对：技术落地的现实考量
基础模型在辅助生殖技术（ART）中的应用面临技术和伦理两方面的挑战。技术上，ART 数据分散且采集标准不一，导致模型训练时可能出现偏差。为此，需建立跨中心数据联盟，统一标准，并利用合成数据技术来增强数据质量。同时，基础模型的训练需要高性能计算资源，成本较高。可通过轻量化模型设计和云端共享算力来降低门槛。此外，模型的复杂性使得决策过程难以理解，需通过“模型蒸馏”等技术提升透明度，并建立专用的基准数据集和评估标准。在伦理方面，生殖数据的高度敏感性要求严格保护。联邦学习和同态加密等技术可在不泄露原始数据的前提下实现多中心协作，确保符合伦理和法律标准。同时，还需关注技术应用可能引发的伦理问题，如避免“设计婴儿”的风险、明确模型决策偏差的责任主体，以及通过政策调控保障 ART 服务的公平性与可及性。总之，基础模型在 ART 中的应用需要在技术、伦理和社会层面进行全面考量，以确保其安全、有效和公平地服务于患者。
五、未来展望：迈向“智能辅助生殖” 新时代
基础模型为辅助生殖技术（ART）带来了新的机遇和挑战。其多模态数据整合能力为胚胎选择、精子分析和个性化治疗方案提供了新的可能性。然而，数据质量、计算资源需求、监管验证和隐私保护等问题仍需解决。未来的研究应聚焦于开发专门的预训练和微调策略，建立标准化的基准数据集和评估指标，并促进跨学科合作。通过这些努力，基础模型有望在辅助生殖领域实现更精准、更有效的临床应用。
Hammer HL, Thambawita V, Riegler MA. Foundation models: the next level of AI in ART. Hum Reprod. 2025 Jul 15:deaf136. doi: 10.1093/humrep/deaf136. Epub ahead of print. PMID: 40663772.