卵巢储备功能评估新技术的局限性如下：
生物标志物检测方面
检测结果的动态变化难以精准捕捉 ：如抗缪勒管激素(AMH)是目前较敏感的指标，但它仍存在局限性。AMH 水平会随月经周期、年龄等因素波动，且不同实验室、样本处理方式等也会导致检测结果差异，影响其准确性。
单一生物标志物的局限性 ：单独依赖某一生化指标，如基础性激素测定中的 FSH、雌二醇等，难以全面准确地评估卵巢储备功能。因为卵巢储备功能减退是一个复杂的病理生理过程，受多种因素影响，单一指标可能无法敏感地反映这一动态变化的全过程。
影像学检查方面
超声检查的主观性和误差 ：窦卵泡计数(AFC)和卵巢体积测量等超声检查方法，依赖于操作者的经验和技术水平，主观性强，不同操作者之间可能存在较大差异。此外，超声设备的质量和分辨率也会影响结果的准确性。
对卵泡质量的评估不足 ：超声检查只能观察到卵泡的数量和形态，无法直接评估卵泡的质量和功能状态，不能确定卵泡是否具有正常的受精能力和发育潜能。
新兴技术方面
基因组测序等技术的成本和复杂性 ：基因组测序、生物标志物检测、蛋白组学分析等新兴技术成本高，数据分析复杂，需要专业的生物信息学知识和先进的技术设备，限制了其在临床的广泛应用。
缺乏统一标准和验证 ：一些新技术，如基于机器学习模型的评估方法，目前缺乏统一的标准和规范，不同研究之间的结果可能存在差异，且多数还处于研究阶段，尚未得到大规模临床验证和应用。
动态变化和长期预测的难点 ：卵巢储备功能是一个动态变化的过程，现有的一些新技术在捕捉其动态变化和进行长期预测方面仍存在困难。例如，基于多数据融合的预测方法虽然考虑了多种因素，但对卵巢储备功能的非线性变化和长期趋势预测仍不够精准。
综合评估方面
多因素综合考量的挑战 ：卵巢储备功能受多种因素影响，如年龄、生活方式、环境因素、遗传因素等。目前的新技术在综合考虑这些因素进行评估时，仍存在一定的局限性，难以完全准确地预测个体的卵巢储备功能和生殖能力。
对卵子质量评估的缺失 ：几乎所有新技术都只能评估卵子的数量，而无法准确评估卵子的质量。年龄仍然是预测卵子质量的好指标，但也不能完全准确地反映卵子质量的个体差异。
