2025郑州试管*殖医*排名(15位好评助孕专家名单)

摘要: 对于郑州有意向做试管婴儿的夫妻来说,不管是在郑州的哪家医院做试管婴儿,除了要看医院的设备设施是不是先进的,还要选择一位适合自己的试管医*。因为一位优秀的试管医*能在治疗一开始的时候...

对于郑州有意向做试管婴儿的夫妻来说,不管是在郑州的哪家医院做试管婴儿,除了要看医院的设备设施是不是先进的,还要选择一位适合自己的试管医*。因为一位优秀的试管医*能在治疗一开始的时候就给予患者足够的信息支持,给出个性化、最适合患者的治疗方案,这样能极大的提高患者做试管助孕的成功率,帮助患者更好的完成试管婴儿。

2025郑州试管*殖医*排名揭晓

试管婴儿主要适合有不孕症的患者朋友们,其中,做试管技术比较忌讳的就是随便找一位医*做试管婴儿,因为一位医*是不是有经验,能决定最终试管的成功率的高低。有的人因为没有选择合适自己的医*,走了很多弯路,多花了很多钱。而郑州做试管技术非常厉害的医*有很多,接下来具体给大家介绍一下:

序号

医*名称

职位

就职医院

擅长

1

何巧花

主任医师

河南省人民医院

不孕症、辅助*殖技术

2

孙莹璞

主任医师

郑大附一院

不孕不育症、遗传病PGD

3

郭艺红

主任医师

郑大附一院

妇产科*殖内分泌

4

管一春

主任医师

郑大附三院

多囊卵巢、不孕不育

5

韩丽萍

主任医师

郑大附一院

不孕症、女性*疾病

6

翟军

主任医师

郑大附一院

不孕不育、排卵障碍

7

崔金全

主任医师

郑大附二院

复发性流产、不孕

8

卫爱武

主任医师

河南中医一附院

卵巢早衰、*腺肌症

9

李杭*

主任医师

河南省人民医院

不孕症、多囊卵巢

10

苏迎春

主任医师

郑大附一院

*殖内分泌、男女不孕症

11

郭玉琪

主任医师

河南省人民医院

宫腔粘连、卵巢早衰

12

王莉

主任医师

河南省人民医院

习惯性流产、不良孕产

13

孙丽君

主任医师

郑大附三院

不孕不育症

14

杨险峰

主任医师

郑大附三院

男性不孕不育症

15

张孝艳

主任医师

郑大附一院

不孕不育、妊娠期疾病

实际上,郑州*殖医院一共拥有多达53名*殖科医*,评价比较好且临床经验比较丰富的医*有何巧花、孙莹璞、郭艺红、管一春、韩丽萍等,每位医*都有自己所擅长的领域,接下来给大家详细介绍一下这几位医*。

郑州做试管热门的医*推荐

试管助孕治疗属于一种高效的辅助*殖技术,是一种人为干预下的医疗行为,对医院的环境和医*的医疗水平要求非常高,毕竟一家好的医院和一位负责有耐心的试管医*对做试管助孕也能更加有保障,以下给大家详细介绍一下部分郑州做试管热门的医*:

1、何巧花

何主任是河南省人民医院*殖中心*殖免疫亚专科主任,擅长于不良妊娠、人工授精和试管婴儿助孕技术、妇科内分泌等疾病的诊断和治疗;习惯性(复发性)流产、反复*化妊娠、试管婴儿胚胎反复种植失败、各种不孕症的ART助孕治疗。

2、孙莹璞

孙主任近年来致力于*殖医学研究,对河南省*殖医学做出了突出贡献。是河南省*殖医学试管婴儿技术的创始人及学术带头人,在河南省首家开展了试管婴儿技术的研究,填补了河南省*殖医学多项标志性技术的空白。擅长常规试管婴儿、多胎妊娠减胎术、显微授精试管婴儿、辅助孵出试管婴儿,睾丸取精、附睾取精试管婴儿、冷冻胚胎试管婴儿等。

3、郭艺红

郭主任从事妇产科*殖医学临床、教学和科研工作20余年,尤其是在妇产科*殖内分泌、男女不孕症、辅助*殖技术等方面有丰富的经验和深入的研究,参与完成河南省首例常规试管婴儿、首例显微授精试管婴儿、首例辅助孵出试管婴儿,首例睾丸、附睾取精试管婴儿、首例冷冻胚胎试管婴儿、首例未成熟卵体外成熟培养试管婴儿、首例胚胎植入前遗传学诊断等试管婴儿的妊娠成功并分娩健康婴儿,填补省内多项空白。

4、管一春

管主任多年来一直工作在临床第一线,致力于妇产科的医、教、研工作。读研期间,对女性*殖与内分泌疾病,如:多囊卵巢综合征、不孕症、妇女月经疾病等的诊治和基础研究有较深入的钻研。目前,主要从事人类辅助*殖技术助孕的临床和科研工作,对体外受精—胚胎移植、卵胞浆内单*显微注射、夫精或供精人工受精方面有一定的造诣!2013年至2014年在美国哈佛大学麻省总院*殖医学中心和妇产科研修一年。

5、韩丽萍

韩主任擅长各类妇科微创手术及妇科肿瘤的规范化治疗;积极推广妇科单孔腹腔镜手术,在不孕症及*纵膈、宫腔粘连、*肌瘤、*脱垂等疾病方面积累了丰富的经验。对女性内分泌失调如不孕症、多囊卵巢综合征、闭经、功血、更年期综合征及*殖器官畸形等疾病有着扎实的诊治经验。

郑州比较热门的几位试管医*差不多就是这五位,但是并不是说其他医*就不优秀,因为单一患者的疗效是有偏差的,只有积累了足够量的数据之后,根据大数据评价才能有效的分辨出医*在不同疾病上的临床水平。