"台灣晚婚也晚生的趨勢，台灣不孕症比例約十五，近年又出現增加趨勢。然而人 工生殖有高達六成以上的失敗率以及所費不貲的治療費，卻讓許多不孕婦女怯步。 由於人工生殖治療的流程內容非常複雜，每一個環節都可能影響最終的懷孕結果。 因此，結合人工智慧技術提早預測不孕風險、提升生殖療程精準度、預測卵子及胚 胎

"胚胎學家目前會以型態學與遺傳篩檢（PGS）作為挑選胚胎的主要標準，但侵入式的PGS並不適合每位患者，而型態學可能會有人為認知標準不同的落差。本研究以非侵入性的深度學習影像辨識分類來輔助挑選決策。

資料來源是針對試管嬰兒療程中受精後的胚胎，以北醫大附設醫院生殖中心過去2000筆單一植入的顯微鏡胚胎

"對產業發展
(1) 國際資訊系統廠商可以透過此計畫的支持發展不孕相關創新產品模組。
(2) 國際資訊系統廠商可以透過於台灣建立場域實證之成功案例，以延伸發展國際市場。
 (3) 台灣系統整合廠商可以透過此計畫的支持建立醫療院所的實證與導入經驗。
(4) 醫院可以發展新型態的延伸性服務，帶動健康促進