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AI在个体化卵巢刺激中的预测性能提升

每年全球进行超过250万次体外受精（IVF）周期，随着人口老龄化，这一数字预计将持续增长。控制性卵巢刺激（COS）是IVF成功的关键步骤，但其复杂性使得传统临床实践难以达到最佳效果。本研究通过回顾性队列分析，评估了六种AI算法在预测和优化COS方面的表现。结果表明，基于极端梯度提升树的四子模型系统在预测低反应和高反应风险方面显著优于传统卵巢储备标志物，并且在外部验证中表现出良好的校准性和敏感性。此外，该系统还识别出了一些新的潜在生物标志物，为个性化生殖医学提供了新的见解。