黄国宁：标准组人群构建是辅助生殖技术的“基石”
标准组人群的科学界定是研究的基础。我们团队收集了2020—2024年在重庆市妇幼保健院接受体外受精-胚胎移植（IVF-ET）助孕治疗的患者资料。排除卵巢储备功能降低、多囊卵巢综合征（PCOS）、染色体异常等人群，纳入体重指数（BMI）、抗缪勒管激素（AMH）、卵泡刺激激素（FSH）等指标在正常范围的卵巢储备功能正常人群，并按年龄分为 <35 岁、35~37 岁、38~40 岁和>40 岁四组展开分析。
受访者供图结果显示，各年龄组的窦卵泡数及AMH呈生理性下降趋势。各年龄组的窦卵泡数均值分别为10.0、8.5、7.2和5.5，AMH分别为3.9μg/L、3.1μg/L、2.7μg/L和2.4μg/L。促性腺激素（Gn）随年龄增加，各年龄组分别为1864.5IU、2019.0IU、2098.8IU和1867.6IU，高龄组微刺激与拮抗剂占比较高，Gn用量降低。获卵数随着年龄降低，各年龄组分别为13.1、10.5、9.0和6.6，此外各年龄组IVF正常受精数（8.6、7.1、5.9和4.5）、ICSI正常受精数（7.8、6.5、5.5和4.2）、第3天可利用胚胎数（6.0、4.9、4.1和3.1）随着年龄增加呈生理性下降趋势。各年龄组的成熟卵率（83.0%~83.6%）、IVF正常受精率（63.9%~66.2%）、ICSI正常受精率（77.0%~78.8%）和第3天 可利用胚胎率无明显变化（71.0%~72.6%）。囊胚形成率（67.3%、64.2%、60.7%和48.0%）和囊胚可利用率（51.1%、47.8%、43.3%和32.2%）随着年龄的增加而降低。临床妊娠率和活产率随着年龄的增加显著降低。其中，<35 岁组活产率达52.3%~54.3%，而>40岁组仅16.3%~17.2%。年龄成为决定IVF成功率的核心因素。
不同临床人群的指标异质性，凸显了标准化指标体系构建的必要性。研究显示，标准人群的实验室指标与临床结局显著优于全人群。排卵障碍、盆腔输卵管、卵巢储备功能减退等因素不孕患者，在Gn用量、获卵数、妊娠率等方面差异显著。此外，促排卵治疗中存在明显的非线性规律，Gn用量与获卵数、成熟卵子数与妊娠结局呈现非线性关系，这提示临床诊疗中不但需要标准化治疗方案，还需针对患者个体的差异实施个性化治疗。
标准组KPI体系的构建也为人工智能技术在IVF治疗的临床应用奠定了数据基础。研究发现，成熟卵子数10~15个为最佳区间，此时临床妊娠率与活产率最高。基于标准组的同质化数据，AI模型可通过AMH、AFC等核心指标精准预测获卵数，实现个体化Gn用药方案制定。经过标准组数据预训练的AI模型，能清晰表证患者状态、提升相似病例匹配准确率，结合智能病例检索、用药反应分析等功能，既有效避免过度刺激，又能提升治疗成功率，促进促排卵方案的精准化。
IVF标准组人群KPI的构建，打破了人群异质性对诊疗指标的掩盖，建立了可对比、可追踪、可控制的质控基准。而KPI体系与AI技术的融合，更是推动辅助生殖技术诊疗从“经验判断”向“数据决策”转型。未来，以标准化数据为基础，以人工智能为工具，将进一步实现IVF诊疗的个体化精准化，为辅助生殖技术的发展注入新的动力。
（黄国宁系重庆市妇幼保健院生殖医学中心主任医师）
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