人工智能助力男性不育症体外受精(IVF)诊疗:现状、突破与展望

《European Journal of Medical Research》:Artificial intelligence (AI) approaches to male infertility in IVF: a mapping review

【字体: 时间:2025年04月06日 来源:European Journal of Medical Research 2.8

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  为解决传统男性不育诊断和治疗方法在准确性和一致性方面的局限,研究人员开展了 “人工智能(AI)应用于 IVF 中男性不育” 的研究。结果显示 AI 在精子分析等多方面有应用,可提高诊疗效果。这为男性不育 IVF 诊疗带来新方向。

  在生育问题中,男性不育是个不容忽视的难题,它在不孕不育案例里占比达 20 - 30%。可导致男性不育的因素众多,像生物、生理、生活方式、环境以及社会人口因素等,然而约 70% 的病例病因不明,其中非梗阻性无精子症(NOA)最为严重。当下的治疗手段,比如激素疗法,效果因患者个体差异而受限;手术取精不仅有风险,而且难以预测精子的可用性,成功率不稳定。传统的精液分析作为诊断的主要方法,却过度依赖人工评估,存在观察者之间的差异、主观性强以及可重复性差等问题,这使得精子的形态、活力和浓度等关键参数难以准确评估,影响了后续的治疗方案制定。同时,常规诊断工具也难以精准检测出不孕的细微或多因素病因,预测模型的准确性也欠佳,导致诊断延迟、治疗选择不当,辅助生殖技术(ART)的成功率也随之降低。
为了突破这些困境,来自伊朗的研究人员开展了一项关于人工智能(AI)在男性不育症体外受精(IVF)中应用的研究。该研究成果发表在《European Journal of Medical Research》上,为男性不育的诊疗带来了新的希望。

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。

研究结果如下:

  1. AI 应用分类及成果:AI 在男性不育症的研究中主要应用于六个关键领域。在精子特征评估方面,利用图像分析技术评估精子形态和活力,能够精准地对精子进行分类。例如,支持向量机(SVM)在对 1400 个精子的形态分类中,曲线下面积(AUC)达到 88.59%;在对 2817 个精子的活力评估中,SVM 的准确率高达 89.9%。在非梗阻性无精子症(NOA)的研究中,AI 可以预测精子检索成功率,通过分析睾丸组织学图像来识别有活力的精子,像梯度提升树(GBT)模型在 119 名患者中的 AUC 为 0.807,灵敏度达到 91%。在精索静脉曲张的诊疗中,AI 可以进行诊断和分级,并预测手术后的效果,随机森林模型预测精索静脉曲张患者手术后精子浓度提升情况的 AUC 为 0.72 。对于正常精子样本,AI 可以分析其中的细微异常,并预测 IVF 的结果,如梯度提升机器学习算法预测正常精子患者常规 IVF 成功的 AUC 为 0.81 。在精子 DNA 碎片化(SDF)评估方面,AI 能够评估精子 DNA 的完整性,通过无监督 K 均值聚类分析发现,高 DNA 碎片化和低精子活力的夫妇 IVF 成功率显著降低。此外,AI 还可以分析影响男性生育的生活方式等因素,预测不孕风险。
  2. 数据与技术运用:AI 分析的数据来源多样,包括临床数据、图像数据、视频数据等。在机器学习技术的运用上,研究使用了多层感知器(MLP)、支持向量机(SVM)、逻辑回归、随机森林等多种算法,这些算法在不同的研究中发挥了重要作用,提高了预测的准确性和诊断的效率。
  3. 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。

总体而言,这项研究为男性不育症的诊疗开辟了新的道路,AI 有望成为提高 IVF 成功率、改善患者生育结局的有力工具。随着技术的不断发展和完善,AI 在男性不育症治疗领域的应用前景将更加广阔,有望为全球众多受不育问题困扰的夫妇带来新的希望。

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