将人工智能视为提高试管率的神药，常常是患者最为容易陷入的坑，同时也是最易被医院收费的一种说法。
我看到一个患者，注视着胚胎报表上的评分，问我：“使用人工智能的话，是否就可以挑出肯定会成功的那一个？”
她问得挺直的，销售的话术绕得挺漂亮的，智能筛选，精准预测，成功率提升，听起来就好像给胚胎安装了透视眼一样。
我只能将话说得难听一点。人工智能可以帮助医生减少某些判断方面的误差，但是却不能代替子宫，卵巢以及胚胎来承担相应的命运。
它最具价值的所在，往往隐匿在实验室很多不怎么引人注目的细节之中。
精子的检查原本是依靠胚胎学家的显微镜下来观察形态的，头部是不是有异常的，尾部是卷曲的，运动有没有力，这多少带有个人的经验。
智能可以将精子的形状、运动轨道以及局部特征分开进行分析，帮助挑选出更适合进行单精子注入的精子来进行注射。
这对于严重少精，弱精患者是有帮助的，但不要把“更合适”当作“必然会成功”。受精仅仅是进入了赛道，并非已经冲过了终点。
卵子同样。
医生会观察卵丘细胞，透明带，胞质状态以及成熟度。人工智能可以将这些静态的图像和培养过程当中的变化结合在一起，提供发育潜能方面的辅助性判断。
但是卵子的真实质量，并不会因照片拍的更清楚而被完全看穿。
我看到过外观看上去漂亮的卵没有形成能用的胚胎，也看到了样子不怎么惊艳的胚子顺利地着床。
胚胎的筛选是人类最容易被人们所宣传、也是最易夸大的一个环节。
传统的评分主要是看卵裂球的均匀程度、碎片的大小、内部细胞团以及滋养的外胚层的状态。人工智能也可以读取胚胎的连续培养的图像，去捕捉细胞的分裂节奏，形态的变化以及发育的轨迹。
它如同一个不疲倦的记者，能够将人眼容易遗漏的细节留存下来。
但记录的更细，并不意味着预测就会错。
而人工智能所给出的，则是基于以往数据的一种概率方面的判断，而不是命运的判决。
样本来源于哪一家实验室、设备是否齐全、胚胎培养是否稳定、训练数据是否存在偏差，都会对它的判断产生影响。
用一套其他机构训练的模型，套在自己的实验室，如同用他人的尺子衡量自己房子一样，数字看起来精确，不一定合身。
它还能够整合年龄，卵巢储备，激素水平，既往促排的反应以及移植的经历，协助医生挑选促排药物和剂量，估计获卵的数量，胚胎形成的概率以及妊娠的风险。
此处真正有用之处，并非是机器来替医生进行拍板操作，而是将零散的信息放置于同一张桌上，以此来提醒医生不要仅仅盯着一张化验单而已。
我陪伴着患者看了一份漂亮的不像话智能报告。报告里面满满的都是分数以及曲线，但是患者并不知道自身的卵巢储量已经非常差了，也没有人告诉她，胚胎筛选仅仅是辅助的工具。
简单来说，能够使得成功率得到提升的关键之处，依旧是适合自身的治疗方法、稳定可靠的实验室以及规范可行的操作以及有经验的老医生。
而人工智能则是放大镜。
真正应该警惕的是，把辅助评估包装成保证成功，再把一个普通的服务拆成几个收费的项目。
你可以询问模型评估对象是哪些，使用了什么临床数据,是否通过本机构的验证报告是否改变了治疗决策收费项目是否明确写入单据。
不要为了一串漂亮的分数而付出代价，首先要确认它是不是真的改变你的诊疗方式。
在试管婴儿中，信息差可以转化为价格差。焦虑还可以放大价格的差异。
值得使用的人工智能是值得的，但是只值得为那些真正能够减少误差，改善决策的人付出代价。
把它当作工具，你将会更加清醒；把它当作神谕，掏出钱包的通常不是机器而是人性着急。
