个性化胚胎筛选流程是一种辅助生殖技术，旨在提高试管婴儿的成功率并减少多胎妊娠的风险。以下是根据搜索结果整理的个性化胚胎筛选流程：
1. 胚胎筛选技术
a. PGT-P技术
个性化胚胎筛选流程主要依赖形态学分析和基因检测两种方式。其中，PGT-P（植入前遗传学筛查）是一种前沿科技，它在辅助生殖过程中对所有候选胚胎进行遗传学检测，预测多基因疾病的患病风险，并对胚胎进行打分和排序。
b. 人工智能（AI）胚胎筛选
人工智能（AI）胚胎筛选系统通过接收多个图像和相关联的元数据，使用深度学习方法训练至少一个透明带深度学习模型，生成用来从输入图像生成胚胎活力评分的人工智能（AI）模型。在几分钟之内，AI将基于每个胚泡的植入潜力和怀孕的可能性，生成一个明确的分数（AI分数），并选择得分最高的胚胎植入到母亲的子宫中。
2. 胚胎挑选标准
a. 形态学评估
形态学评估是目前最常见及最主要的优质胚胎筛选方法。在这个阶段，医生会从多个胚胎里挑出胚胎中的“帅哥美女”。形态学评估在不同的发育阶段评判标准不一样，包括胚胎的发育速度、卵裂率、卵裂球的形态以及胚胎中碎片的多少。
b. PGS和PGD
PGS（植入前胚胎遗传学诊断）和PGD（植入前基因诊断）是在胚胎着床之前即对配子或胚胎进行遗传物质分析，选择没有遗传物质异常的胚胎移植。这两种技术可以避免以往产前诊断方式可能的治疗性引产给母体带来精神和身体上的创伤。
3. 表观遗传信息的应用
山东大学与中科院北京基因组研究所合作，在国际上首创了将表观遗传信息应用于辅助生殖临床胚胎筛选的技术（Preimplantation DNA methylation screening, PIMS），并完成了临床的观察研究。文章分析了182个周期800枚胚胎的DNA甲基化状态，并通过妊娠结局行甲基化阈值分析。结果表明处于一定总体甲基化阈值状态的胚胎出生率较高，而流产率较低。
4. AI在辅助生殖中的应用
机器学习模拟多种试管婴儿的简化及标准化方案，助力辅助生殖流程线上化、智能化。当用户上传各类体征数据至智能化平台后，AI将自动生成生殖临床建议报告，指导临床推进下一步流程，提高整体辅助生殖的周期效率。此外，AI图像学习还能自动评估卵子质量，减少人为检测的差异性，提高结果的一致性。
以上就是个性化胚胎筛选流程的相关信息。需要注意的是，虽然这些技术能够提高试管婴儿的成功率，但它们并不适用于所有人。因此，在选择使用这些技术时，应在医生的指导下进行决策。