32、基于机器学习算法预测 IVF 成功率

基于机器学习算法预测 IVF 成功率

1. IVF 治疗的适用情况与现状

体外受精（IVF）为多种生育问题提供了解决方案：
- 卵巢储备功能低下的患者，尤其是年龄较大且卵巢储备低的患者，IVF 提供了生育机会。
- 男性不育的夫妇，通过 IVF 受孕的可能性高于自然受孕。
- 多囊卵巢综合征（PCOD）患者，激素失衡导致月经周期不规律，对于那些促排卵治疗无效的患者，IVF 非常有效。
- 子宫内膜异位症患者，IVF 也有较高的成功率。
- 卵巢早衰或绝经的女性，IVF 可提供供卵。

然而，尽管 IVF 是最成功和辅助性的生殖方法，但由于成功率较低、成本高和其他副作用，只有 5% 的不育夫妇会选择 IVF。因此，确定 IVF 成功率的数据对于夫妇在接受治疗前做出决策至关重要。

2. 相关研究综述

在医学研究中，数字图像处理在基于扫描图像诊断人体疾病方面发挥着重要作用。近年来，机器学习算法也被用于根据医疗历史数据预测疾病状态。在不育领域，相关研究机构发布了一些报告：
- 2014 年，美国辅助生殖技术协会（SART）成员诊所发布报告，关注安全健康婴儿的概念，并给出不同年龄段女性的成功率数据。35 岁以下父母的成功率高达 54%，40 岁以上则低至 3.9 - 13.3%。
- 2017 年，疾病控制中心（CDC）发布报告，提供了 448 家生育诊所 284,385 个辅助生殖技术（ART）周期的数据。美国每年通过 ART 出生的婴儿占 1.7%。

此前，已有多项研究使用数据挖掘和机器学习方法来估计 IVF 治疗的成功率：
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