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2025 FEHB 试管婴儿信息
IVF 保险 2025 年计划年度，以下二十五 (25) 项 FEHB 计划将提供总共四十五 (45) 种选择，涵盖体外受精 (IVF) 服务。其中七个计划是 2025 年新推出的。所有 FEHB 承保人都必须承担三轮 IVF 相关药物的费用。
人工智能在 IVF 实验室中的力量。
胚胎分级依赖于胚胎学团队的知识和经验。由于胚胎分级高度依赖于进行评估的个人，因此它具有高度的主观性。研究表明，实验室工作人员的经验水平和工作量会导致同一诊所和不同诊所之间的差异 1 。此外，患者很难理解复杂的分级系统，他们想知道现在和将来移植胚胎的质量。
IVF部门：生长和巩固的沃土
资料来源：优先研究，公司申请，Mergermarket，BDA研究注：（1）Foforma 2023收入，包括收购Eugin； （2）针对选定同龄人的35岁及以上患者的IVF平均临床成功率高于平均水平（例如安全的生育能力，国际诺斯国际，真诚的国际和维特斯生育能力）9
人工智能在 IVF 诊所中发挥着作用吗？
十年来，IVF 的成功率一直停滞不前。大量研究的重点是提高目前约 30% 的 IVF 成功率。人工智能 (AI) 或模仿人类智能的机器因其改善医学结果的潜力而受到关注，例如通过医学图像诊断癌症。在这篇评论中，我们讨论了 AI 是否有可能改善 IVF 诊所的生育结果。基于现有研究，我们研究了在 IVF 周期的多个方面采用 AI 的潜力，包括卵子/精子和胚胎选择，以及制定 IVF 治疗方案。我们讨论了患者和临床医生在诊所采用 AI 的潜在好处和顾虑。我们概述了实施前需要克服的障碍。我们得出结论，AI 在提高 IVF 成功率方面具有重要的未来。
人工智能在 IVF 诊所中发挥作用吗？
十年来，IVF 的成功率一直停滞不前。大量研究的重点是提高目前约 30% 的 IVF 成功率。人工智能 (AI) 或模仿人类智能的机器因其改善医学结果的潜力而受到关注，例如通过医学图像诊断癌症。在这篇评论中，我们讨论了 AI 是否有可能改善 IVF 诊所的生育结果。根据现有研究，我们研究了在 IVF 周期的多个方面采用 AI 的潜力，包括卵子/精子和胚胎选择，以及制定 IVF 治疗方案。我们讨论了患者和临床医生在诊所采用 AI 的潜在好处和顾虑。我们概述了实施前需要克服的障碍。我们得出结论，人工智能在提高 IVF 成功率方面具有重要的未来。
组学和人工智能提高体外受精 (IVF) 成功率：拟议方案
1 雅典国立卡波迪斯特里安大学医学院“Aretaieion 医院”妇产科第二系，Vas. Sofias 76, 11528 雅典，希腊；mixalhspap13@gmail.com（MP）；nikosvlahos@med.uoa.gr（NV）2 雅典国立卡波迪斯特里安大学医学院“Aretaieion 医院”妇产科第二系辅助生殖科，Vas. Sofias 76, 11528 雅典，希腊 3 雅典国立卡波迪斯特里安大学医学院亚历山大医院妇产科第一系辅助生殖科，80 Vas. Sofias Av. 和 Lourou str.，11528 雅典，希腊；sfstavrou@yahoo.com（SS）； pdrakakis@med.uoa.gr (PD) 4 休伊特生育中心，利物浦妇女 NHS 基金会，Crown Street，利物浦 L8 7SS，英国；adrakeley@yahoo.com 5 妇产科第二单位，生物医学和人类肿瘤科学系，巴里综合大学，70124 巴里，意大利；stefanoendo@tin.it 6 雅典国立和卡波迪斯特里安大学病理学第二系，“Attikon”大学医院，Rimini 1，Chaidari，12642 雅典，希腊；apouliak@med.uoa.gr * 通信地址：csyristat@med.uoa.gr；电话：+30-69-3229-4994
与IVF成功预测的遗传算法集成的机器学习方法的比较研究
面对不育的发生率的增加，这十年在全球辅助生殖技术的应用中急剧上升[1，2]。体外受精（IVF）是艺术中最常见和广泛使用的程序，是在体外繁殖胚胎的过程，如果成功，则会导致妊娠。自1978年第一个IVF婴儿诞生以来[3]，已经努力改善IVF的成功。然而，成功率在约30％[4，5]的情况下保持了大约恒定的恒定，这加上严重的副作用[6，7]和经济负担[8，9]，使父母成为不育夫妇的漫长道路。IVF失败也会带来情绪困扰，例如焦虑和压力，这可能会影响生活质量，甚至导致婚姻失败[10，11]。这使得“我的IVF成功有多大的可能性？”成为寻求治疗的推论夫妇最重要的问题。通常，要回答这个问题，IVF临床医生需要考虑与男性和男性相关的所有人口和临床变量。具有各种变量及其复杂关系，提供了对成功机会的准确估计是具有挑战性的。因此，需要准确的模型来准确预测IVF成功[12，13]。机器学习（ML）作为人工智能的一个子集可以通过基于这些促成因素开发预测模型来预测临床结果。强大的预测模型可以使IVF临床医生更准确地估计IVF成功结果。至关重要的是要认识到，任何预测模型的鲁棒性主要取决于两个关键因素：机器学习算法的选择以及选择最有助于和信息的特征[14，15]。特征选择通过识别最重要的特征在增强模型性能中起着关键作用。但是，将正确的特征集与正确的ML算法相结合[16，17]仍然是一种挑战。虽然各种研究应用了机器学习技术来开发IVF预测模型，但许多研究依赖于特征选择的滤波器方法[18-22]，这些方法通常忽略了变量之间的复杂相互作用，并且无法捕获IVF数据中固有的复杂关系[23，24]。在这项研究中，我们介绍了遗传算法，作为一种可探索整个溶液空间的强大包装算法，动态识别有助于IVF成功预测的最佳子集。这种方法比传统的过滤方法更灵活，更有效，因为它解释了功能之间的复杂交互。我们从系统地比较了五个知名机器学习算法的性能 - 兰多森森林（RF），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），递归分区和回归树（RPART）和ADABOOST - 预测IVF的表现。通过应用基于GA的功能选择来增强此比较。通过将GA选择功能选择与上述机器学习技术相结合，我们试图为IVF成功开发一个可靠的预测模型，从而比依赖传统特征选择方法的现有模型提供了潜在的改进。
催化IVF结果预测：探索高级机器学习范例以提高成功率预后
这项研究解决了通过将高级机器学习范式与妇科专业知识相结合来增强体外受精（IVF）成功率预测的研究问题。该方法涉及对2017年至2018年和2010 - 2016年全面数据集的分析。使用了机器学习模型，包括逻辑回归，高斯NB，SVM，MLP，KNN和合奏模型，例如随机森林，Adaboost，Logit Boost，Rus Boost和RSM。关键发现揭示了IVF成功预测中患者人口统计学，不育因子和治疗方案的重要性。值得注意的是，集合学习方法表现出很高的精度，而Logit提升的精度为96.35％。这项研究的含义涵盖了临床决策支持，患者咨询和数据预处理技术，突出了个性化的IVF治疗和持续监测的潜力。该研究强调了妇科医生和数据科学家之间合作的重要性，以优化IVF结果。前瞻性研究和外部验证被认为是未来的方向，有望进一步彻底改变生育治疗，并向面临不育挑战的夫妇提供希望。