Lee, T.; Natalwala, J.; Chapple, V.; Liu, Y. A Brief History of Artificial Intelligence Embryo Selection: From Black-Box to Glass-Box. Hum Reprod 2024, 39 (2), 285–292. https://doi.org/10.1093/humrep/dead254.
在辅助生殖技术飞速发展的今天，胚胎的选择成为了提高试管婴儿成功率的关键步骤。近年来，IVF领域的专家们对于如何应用AI技术挑选胚胎做了大量的研究工作，也对这项技术逐步有了更加深刻的认识。2024年，一篇由Tammy Lee等人撰写的综述文献《从黑箱到透明：人工智能胚胎选择简史》发表于著名的Human Reproduction期刊。本文将为您介绍这篇文献的核心内容，特别是其中提出的将AI系统分为black-box（黑箱AI）、matte-box（哑光箱AI）和glass-box（透明箱AI）这三类决策支持系统（Decision Support System， DSS）。
传统胚胎选择主要包括两个步骤：胚胎图像的标注和在胚胎组中的排序。无论是静态图像还是时差成像系统（TLI），这些步骤都高度依赖于胚胎学家的专业知识和注释方法。尽管存在主观性的问题，传统方法由于其低成本和成熟的操作流程，仍被广泛使用
黑箱 AI：神秘的预测者
黑箱AI指的是深度学习（DL）技术，特别是多层隐藏层的神经网络。顾名思义，就像一个黑盒子，我们输入数据，它给出预测结果，但我们无法了解其内部的决策逻辑。这些模型可以处理原始图像数据并直接预测胚胎结局（例如临床妊娠、活产或者整倍性）。然而，黑箱模型的主要问题在于其缺乏可解释性；它们作为不透明系统，其决策过程难以理解。这在胚胎选择这样高风险的应用中，带来了伦理和实际问题。
一个著名的黑箱AI例子是Tran等人（2019年）报道的模型，该模型实现了高预测准确性，但因其数据集质量和缺乏透明性受到批评。黑箱系统中潜在存在未知偏见且难以识别，使其在临床应用中争议不断。
哑光箱AI：半透明的选择者
哑光箱AI是一种结合了黑箱和可解释方法的系统。它将胚胎选择过程分为两个步骤：第一步，对一些胚胎特征（比如分裂胚的分裂时间点，或者是囊胚的透明带的厚度等）的自动标注；第二步，是一个排名或者打分的机器学习模型，但这个模型仍然使用了黑箱算法。这种系统的优势在于，通过可定义的胚胎特征增加了可解释性，用户可以对特征的检测结果进行检查。这种混合方法旨在平衡黑箱方法的预测能力和一定程度的可解释性和主观性控制。
透明箱AI：可解释的评估者
透明箱AI强调透明度和可解释性。这些模型使用可解释的机器学习（ML）技术，如逻辑回归、决策树或随机森林。透明箱系统允许胚胎学家和临床医生理解决策的形成过程，了解哪些变量最有影响力，以及不同因素如何相互作用以产生给定结果。这种透明性对于伦理和确保模型预测的可信度和可验证性至关重要。
透明箱模型可以使用手动标注的胚胎特征，也可以使用自动标注的特征，但其关键是最终的排序由可解释的方法进行。这种方法确保任何潜在偏见可以被及早发现并纠正，使透明箱模型成为临床应用中更安全、更可靠的选择。
从黑箱到透明：未来的趋势
胚胎选择技术中应用的人工智能算法，正在经历从黑箱AI到透明AI的转变。在生殖医学这样具有重大伦理意义的领域，强调透明性和可靠性有着充分的必要性。尽管黑箱模型提供了强大的预测能力，但其缺乏可解释性使其在需要理解和解释决策的应用中不太适合。透明箱模型，以其对透明性的关注，提供了更安全和更具伦理性的选择（即使可能要牺牲一些预测能力）。随着AI的不断发展，平衡这些方面将是其成功整合到临床实践中的关键。随着IVF专业人员、患者以及软件和设备开发者对黑箱问题认识的提高，预计今后将会有更多转向可解释的透明模型的趋势。
走向更透明的胚胎选择模型
传统的人工胚胎选择标准，虽然具有高度的可解释性，但其固有的的主观评价方法限制了标准化的实现。相比之下，透明和哑光的AI系统，通过可解释的特征标注，以及在随后的打分/排名模块中使用可解释的机器学习方法，提供了一种更透明的自动化方法。
实现透明的胚胎选择需要跨学科的紧密合作，胚胎学家在其中扮演着至关重要的角色，他们不仅要识别更多生物学上有意义的胚胎特征，还要通过数据标注来协助这些特征的模型训练。
文献还呼吁在以下领域进行更多的研究：开发更多的透明决策系统以增加AI挑选胚胎算法的可解释性；对不同方法（包括逻辑回归等）的性能评估提供更多证据；进行全面的性能指标分析以衡量算法性能；通过前瞻性的随机对照临床实验，对新算法进行强有力的验证；以及创建一个公开可用的高质量大型胚胎图像数据集，用于算法的开发、验证和基准测试，以提高标准化和鲁棒性。
【编者按】随着IVF领域与人工智能技术结合的不断深入，行业专家们逐渐意识到，要在胚胎选择领域真正应用这项技术，系统需要从“黑箱”的神秘走向“玻璃箱”的透明。我们也会围绕这一话题，近期与读者分享更多的深入分析。未来，我们有理由相信，随着研究的深入和实践的积累，人工智能将在辅助生殖领域发挥更大的作用，帮助更多的家庭实现生育的梦想。