人工智能（AI）正逐步融入生殖医学领域，特别是在体外受精（IVF）和胚胎学中。本研究通过对比分析2022年（n=383）和2025年（n=171）针对IVF专家和胚胎学家开展的两项全球调查，评估了基于AI工具的采纳、应用及认知情况。2022年，24.8%的受访者使用AI，主要用于胚胎选择（86.3%的AI用户），并且对精子选择（87.5%）和胚胎注释（92.4%）表现出强烈兴趣。到2025年，使用AI的比例增至53.22%（其中21.64%为经常使用，31.58%为偶尔使用），胚胎选择仍然是主要应用（占32.75%）。与此同时，受访者对AI的熟悉程度显著提高，2025年有60.82%的受访者表示至少对AI有中等程度的了解，而2022年的间接证据表明熟悉度较低。2025年，采用AI的主要障碍包括成本（38.01%）和缺乏培训（33.92%），而过度依赖技术和伦理问题是重大风险（59.06%的受访者提到过度依赖）。两次调查均显示了对AI潜力的乐观态度，2022年有91.6%（n=351）和2025年有38.6%（n=66）的受访者认为胚胎选择是AI的关键优势。此外，2025年有83.62%（n=143）的受访者表示未来1至5年内可能投资于AI，显示出对未来采用AI的浓厚兴趣。这些发现表明，尽管存在实践和伦理挑战，AI的应用正在逐步增加，这对生殖医学中的培训、成本管理和伦理框架产生了影响。
AI在IVF中的应用主要包括胚胎选择、配子评估以及个性化卵巢刺激策略优化。例如，iDAScore算法在评估卵裂期胚胎时与细胞数量和碎片化程度显著相关，并能预测活产率，优于传统的形态学评估方法。BELA系统是一种全自动AI工具，利用延时成像和母亲年龄预测胚胎的整倍性与否，其性能优于早期的STORK-A模型，为资源有限地区提供了非侵入性替代方案。然而，BELA尚未被视为可完全取代胚胎植入前遗传学检测（PGT-A）。另一项名为Life Whisperer的AI模型则通过光学显微镜静态图像评估胚胎活力，在多个独立测试集中识别出活胚的敏感性为70.1%，非活胚的特异性为60.5%。这些进展减少了传统形态学评估中的观察者间差异性和主观性。
尽管如此，AI在生殖医学中的广泛应用仍面临多重障碍。高昂的成本和缺乏专业培训是主要问题，同时监管框架的缺失也限制了AI工具的验证和临床实施。许多工具虽在研究中表现良好，但缺乏大规模临床试验支持其实际效用。此外，伦理问题尤为重要，尤其是关于过度依赖AI、数据隐私以及潜在偏见的影响。
展望未来，AI在生殖医学中的发展潜力巨大，但需克服当前障碍。降低技术成本、开发云平台解决方案、加强培训计划并推动大规模前瞻性随机对照试验以验证AI对患者结果的长期影响至关重要。同时，需要制定明确的伦理框架，平衡创新与患者安全及社会价值观之间的关系。区域差异也需要得到重视，特别是在性别选择方面，应制定符合文化背景的政策。
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