33岁的李雪珂有三个混血宝宝。四年前，她单身，想成为母亲，决定去往泰国试管生子。单身女性生育是社会观念中的禁忌，李雪珂试图证明，她可以给予孩子充分的爱与安全感。李雪珂请3个阿姨带孩子，一个月花10万养娃，幼儿园一年花费上百万，已存够钱把孩子养大成人。
据悉，在8完双胞胎的妻，身体突然感到不适，妻子睡到一半醒来，发现身旁的明金成怎么也叫不醒，于是赶紧通知月子中心送往当地医院。如今两个宝宝都还没满月，明金成就突然离世，实在是令人惋惜。
就在今年1月20的老婆林沛缔才迎来龙凤双胞胎的到来，他在自己的社交平台上全是当爸爸的喜讯，情绪十分激动。据悉两人结婚5年，，并且明金成为了孩子花费百万最终求得试管婴儿。
明金成是知名导演兼演员，他擅长拍摄偶像剧。他曾执导《我的秘密花园2》、《麻雀爱上凤凰》、《欢喜来逗阵》等影视作品，皆受到了众多观众的喜爱。
明金成于2017年和小6岁的圈外女友林佩蒂官宣结婚，。明金成更是在媒体面前骄傲地说妻子会冠夫姓并且从不吃醋，这是她的两大美德，对此林佩蒂表示冠夫姓是件特别幸福的事情。林佩蒂在婚后便辞掉了工作安心在家养胎，过起了相夫教子的生活，两人经常公开合体出现在媒体面前，生活十分幸福美满。
遗憾的是天有不测风云，明金成最终未能陪伴妻子产后恢复便猝然离世，而双胞胎也仅得到了父亲短期的陪护，不过相信父亲的爱会永远留在他们心中。如今明金成的遗体则放在殡仪馆，因其父母双亡，具体事宜皆由好友代为办理。
不孕不育是常见的生殖健康问题。
，也就是说，每8对夫妇中就有1对
存在不孕不育问题。
随着试管婴儿技术的发展，越来越多的不孕不育夫妇将其当作了最后的“救命稻草”
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。根据美国生殖医学学会2020年的一份报告，仅在美国，就有730万妇女与不育作斗争，每年有近270万个试管婴儿周期进行中。
但是，现有的试管婴儿技术主要是医疗人员手动随机选择精子和卵子进行实验室胚胎培养，在不清楚生殖细胞的活跃度和健康状况的前提下，试管婴儿的成功率并不算高，目前国内的单次试管婴儿的成功率为30%
，欧洲的成功率则为36%
。即使是在试管婴儿技术最成熟的美国，成功率也只有50%
。同时，欧美国家的单次试管婴儿费用为4万到10万欧元
，这对于普通家庭来说，负担巨大。
算法定位成功率最高的胚胎
人工智能在这里能做些什么？
。换句话说，至少根据实验数据，使用正确的AI系统，夫妻怀孕的可能性要比不使用要高出好几倍。
具体来说，AiVF使用ML和计算机视觉技术
，使胚胎学家能够发现哪些胚胎在子宫内植入过程中，最有可能获得成功。
这一“辅助怀孕算法”
的研究负责人RonMaor说，其在各种现成的AI、机器学习和深度学习应用程序之上构建了自己的“定制”层。Maor说，这些工具“处理胚胎图像存在自身的特点，这与大多数AI任务截然不同。”
据IEEE报道，AiVF的ML技术涉及获取在孵化器中创建发育中的胚胎的延时视频，在五天的视频
中显示了胚胎发育中的各种里程碑阶段。公司创始人Gilboa解释说，传统受精方法每天只能产生一张胚胎的显微镜图像
“通过分析视频，您可以挖掘出很多关键点
，甚至可以发现人眼无法检测到的许多功能。”Gilboa说，“我们会在成功的胚胎上训练算法，然后教会算法什么是更成功的胚胎
。”
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每一次受精只能将一个胚胎植入子宫。Gilboa说，一旦医生植入了胚胎，胚胎学家将在14天内知道患者是否怀孕。
胚胎上学习。”
正如AiVF的初步结果所暗示的那样，计算机视觉和ML可能会降低IVF的价格，反过来说，这会使女性怀孕的成本降低。
“一旦有了这种‘数字胚胎学家’
人工智能预测孕期风险
除了胚胎选择和受精，受精成功后，人工智能也大有可为。
1、孕期胎盘并发症
这些症状会提前发现母亲是否有先兆子痫的风险，这种并发症在任何未来的怀孕中都会对母亲和婴儿都致命。而如果能够被提前发现，先兆子痫就可以得到治疗，因此在症状出现之前识别高危母亲有相当大的益处。
但是，单个载玻片中会存在数百个血管
，但仅需一个患病的血管
，母亲和孩子就会面临危险。这使得检查胎盘成为一项极为耗时耗力的过程，必须由专科医生亲自进行。
2、机器学习如何预测怀孕风险？
研究人员说，病理学家经过多年的训练才能在这些图像中发现疾病，但是由于同时检测的孕妇数量多，妇科医生有时候没有办法全神贯注地检查每个胎盘，很容易错过有问题的血管
现在，研究人员训练了一种机器学习算法，通过各种标注了“患病”和“健康”的数据集训练机器，以识别胎盘样品薄片中图像的某些特征。
由于计算机很难看清大图并对其进行分类，因此该团队采用了一种新颖的方法，计算机可以通过它采取一系列步骤来使任务更易于管理。
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首先，计算机检测图像中的所有血管，
分别考虑每个血管，创建相似的数据包进行分析。
来自数据集显示血管的图像
然后，计算机可以定位每个血管并确定是否应将其视为疾病或健康。
在此阶段，该算法还考虑了怀孕的部分特征，例如胎龄、出生体重以及母亲可能有的任何状况。
如果有任何患病的血管，则将图片标记为患病。
该工具实现了
94％的敏感性和96％的特异性
的个体血管分类率，曲线下面积为0.99。
研究小组指出，该算法旨在作为医师的辅助工具，帮助他们快速而准确地评估胎盘载玻片，以加强对患者的护理。
3、人工智能辅助妇产医生，为母亲保驾护航
不过，这种算法并不会取代病理学家。而是通过标记病理医生应仔细观察的图像区域，为医生减
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轻一大部分工作量，进而帮助加快处理速度。
和多数人机协作一样，在工程与医学之间的医疗保健领域建立合作伙伴关系非常重要，也对于在医疗保健中使用人工智能具有重要意义。
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