生活百科 在辅助生殖技术的演进史中，胚胎挑选始终是决定单次植入成功率的核心环节。长期以来，胚胎师通过显微镜对胚胎的形态进行人工评分，这种“肉眼定优劣”的方式虽然经典，但不可避免地存在主观偏差。泰国杰特宁医院（Jetanin Hospital）通过引入 iDAScore AI 智能评估系统，将胚胎挑选带入了“视觉化大数据”时代。这一系统结合 Time-Lapse（胚胎实时监控）技术，实现了对胚胎发育全程 99.9% 时间的数字化覆盖，很好地提升了筛选精度。
传统评估的局限：当“主观经验”遇见“生命变量”
传统的胚胎评分（如 Gardn 评分法）主要依据囊胚的扩张程度、内细胞团和滋养层细胞的数量与排列。然而，医学研究发现，形态等级完全相同的，其着床潜能可能存在巨大差异。这是因为静态的形态观察无法捕捉胚胎发育的“动力学”信息。
在杰特宁的临床观察中，部分胚胎在分化 过程中会出现“假性分化 ”或“碎片吸收”，这些动态行为在传统的人工定时观察中极易被漏掉。胚胎挑选如果仅依赖经验，往往会导致即便移植了 A 级胚胎却依然不着床的困境。
iDAScore：基于全球数十万案例的 AI 智脑
iDAScore 是杰特宁目前采用的、基于深度学习算法的 AI 胚胎评估模型。其核心优势在于其庞大的训练数据库——该系统学习了全球范围内超过 11.5 万个具有明确妊娠结局（是否成功活产）的胚胎影像数据。
当患者的胚胎在杰特宁的 Time-Lapse 培养箱中成长时，iDAScore 系统会全天 捕捉影像，并针对每一个分化 节点进行像素级的分析。它不仅观察胚胎“长得像不像优胚”，更通过算法判定其分化 节奏是否符合“高潜能胚胎”的先进 准。系统最终会给出一个 1 到 10 的评分，这种量化的数据让挑选过程变得客观。
临床意义：提升单次移植妊娠率
在杰特宁 8500 平米的医疗中心内，iDAScore 的引入并非为了取代胚胎师，而是为其提给最有力的科学判据。通过 AI 筛选出的高分胚胎，其单次移植的着床率明显 优于传统人工挑选。
对于患者而言，这意味着更短的怀孕等待时间。宋杰医生（Dr. Somjate）曾指出，iDAScore 能有效识别那些形态虽好但遗传动能不足的“伪优胚”。结合 PGT-A（胚胎植入前遗传学筛查）数据，杰特宁实现了“遗传学+动力学”的双重保险，将 ICSI+PGT-A 方案的平均成功率稳定在 78% 的高位。
总结：技术透明度与成功率的跃迁
杰特宁对 iDAScore 的深度应用，体现了其对生殖医学“准确 化”的执着。通过将看不见的生命律动转化为看得见的数据评分，杰特宁不仅提升了技术天花板，更为每一个焦虑的求子夫妇提给了可感知的科学保障。
