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港大醫學院首創AI模型精準辨識具受精能力精子準確度逾九成六　顯著提升輔助生殖治療成功率

2025年08月25日

香港大學李嘉誠醫學院（港大醫學院）臨床醫學學院婦產科學系研究團隊全球首創人工智能（AI）技術，能準確識別具受精能力的人類精子，為全球不孕不育症的診斷與輔助生殖治療帶來嶄新契機。此創新AI模型根據精子與卵子外層透明帶結合的形態特徵，將精子形態評估自動化，臨床驗證結果顯示準確率逾96%，較傳統方法更快、更可靠，並有助減少人為失誤，大幅提升男性生育能力評估的準確性，從而提高輔助生殖治療的成功率。相關研究成果已刊登於國際婦產科期刊《Human Reproduction Open》（按此瀏覽期刊文章），並榮獲2025年第50屆日內瓦國際發明展銀獎。

不孕不育症是全球重大的健康問題，影響約六分之一的育齡夫婦，而當中20% 至 70% 的病例由男性問題導致¹。世界衞生組織（世衞）預測，不孕不育症將成為繼癌症和心血管疾病之後全球第三大常見疾病²。目前，輔助生殖技術是最有效的治療方法，但成功率仍受限於現有診斷工具的準確性。

傳統精液分析方法亟待改善
精液分析是接受輔助生殖治療前評估男性生育能力的標準檢查，現行的精液分析遵循世衞指引³，由實驗室人員以人手在顯微鏡下觀察精子形態特徵以進行評估和甄選。港大醫學院臨床醫學學院婦產科學系教授楊樹標教授指出：「傳統方法不僅耗時費力，且高度依賴技術人員的主觀判斷，導致精子的評估結果因由不同實驗室或技術人員進行而存在顯著差異，精子質量檢測因而難以標準化，亦降低男性生育能力評估的準確性。」

男性的精液平均含有一億至兩億個活力精子，但只有約7%具受精潛力。在自然受孕過程中，女性生殖道會自動篩選出具受精能力的精子；然而，輔助生殖技術實驗室目前仍缺乏同樣精準的篩選機制，只能依賴精液分析中的濃度、活力和形態等參數來選擇輔助生殖技術中的受精方法，如體外受精（IVF）和卵胞漿內單精子注射（ICSI）。

楊樹標教授解釋：「這些傳統的精子參數對於預測男性精子的真正受精潛力有局限性。即使精液分析結果正常，仍有5%至25%的男性在IVF中經歷低受精率（少於30%）或完全受精失敗。這不僅延長不孕夫婦受孕所需的時間，更會增加相關心理壓力和經濟負擔。」

全球首創AI模型    以卵子角度重新定義優質精子
精子與卵子透明帶的結合是受精關鍵的第一步。透明帶會選擇與形態正常、染色體完整且具有受精能力的精子結合，這是一種自然篩選機制，確保只有優質精子才能使卵子受精。港大醫學院臨床醫學學院婦產科學系副教授、領導是次研究的趙志昂教授表示：「基於這個生理過程，我們的科研團隊首創一套高度自動化的AI模型，可以透過分析精子的形態特徵，自動識別具備與卵子透明帶結合能力的人類精子百分比，以評估男性生育能力。」

港大醫學院團隊研發的AI模型以卵子透明帶的選擇性結合機制為基礎，從卵子角度篩選優質精子，並將具備透明帶結合能力的精子比例臨界值設定為4.9%。若低於此比例，即男性有受精問題的風險增加。趙志昂教授續說：「這個AI模型能提早預警受精失敗風險，識別在IVF中受精功能受損的患者，為傳統精液分析可能檢測遺漏的生育問題提供新的診斷工具，幫助醫生制定更合適的治療方案，提升懷孕機會。」  

深度學習技術 驗證成果卓著
這個AI模型利用深度學習技術，分析了超過1,000張精子影像，準確率逾96%。研究團隊在2022年至2024年期間，對117位不孕或原因不明不孕的男性進行臨床驗證，分析超過40,000張影像，結果進一步證實精子具備透明帶結合能力的比例，與人工受孕的成功率密切相關。

趙教授補充說：「我們的研究證明AI在評估男性生育能力方面展現卓越的臨床價值，傳統評估方法依賴主觀的視覺判斷，難免存在局限；而AI模型能夠精確分析精子的細微特徵，提供更為準確的預測結果。」

對於渴望成為父母的家庭而言，以往面對不孕問題，男女雙方常常在反覆嘗試輔助生殖治療，承受著巨大的壓力、挫折、失望以及金錢上的負擔。港大醫學院臨床醫學學院婦產科學系的研究團隊一直致力於尋求醫療突破，這項創新技術不僅彰顯科學研究的進步，也深刻體現對有需要夫婦的支持，幫助他們更快實現生育夢想。楊教授亦表示：「AI模型的出現，讓我們首次能以標準化、可重複的方式準確評估精子的受精能力，不僅提升臨床決策效率，同時促進制定個人化治療方案。這項創新有望改善不孕不育的整體管理，降低受精失敗風險，並縮短患者的受孕時間。我們目前正在開展大規模臨床試驗，以進一步驗證AI模型的臨床應用，期望造福更多不孕不育患者。」

關於研究團隊
本研究由港大醫學院臨床醫學學院婦產科學系副教授趙志昂教授、楊樹標教授，及港大計算與數據科學學院統計與精算科助理教授于樂全教授共同領導。研究主要由該婦產科學系博士後研究員梁紫瑩博士負責，並得到學系的研究及臨床團隊的協助。
 
鳴謝
本研究獲香港特別行政區政府醫務衞生局醫療衞生研究基金及先進生物醫學儀器中心資助。臨床研究合作夥伴為香港大學深圳醫院。