研究人员采用了系统映射回顾的研究方法。他们依据 PRISMA 指南,在 PubMed、Scopus、IEEE 和 Web of Science 等多个电子数据库中进行了全面的文献检索,检索范围涵盖了截至 2024 年发表的研究。通过精心制定的检索策略,筛选出相关研究。之后,两名作者独立筛选记录、提取数据,并通过内容分析对 AI 应用进行分类,确保研究的严谨性。
研究趋势与地域分布:从研究的时间趋势来看,2021 年以来相关研究数量激增,反映出该领域越来越受到关注。地域上,美国在 AI 应用于男性不育症的研究方面处于领先地位,占比 29%,中国和以色列紧随其后,分别占 21% 和 14%。
在研究结论与讨论部分,研究表明 AI 在男性不育症的诊疗中展现出显著优势。与传统的手动精液评估相比,AI 驱动的方法更加准确、高效,能够减少评估过程中的变异性。例如,SVM 在精子形态分类上的 AUC 明显高于传统手动评估的准确率。AI 预测模型也比传统统计方法更精准,能够整合多种参数,为 IVF 结果的预测提供更可靠的依据。然而,目前的研究也存在一些局限性,如样本量较小、数据多为回顾性收集、模型的通用性有待提高等。未来的研究需要开展大规模、前瞻性的多中心试验,进一步验证 AI 模型的有效性和通用性。同时,要注重 AI 与临床实践的融合,开发标准化的方法,确保 AI 在临床应用中的可靠性。此外,还需关注 AI 带来的伦理问题,如数据隐私保护、避免技术被滥用等。