人工智能在男性不育领域的应用进展

摘要

近年来，男性不育患者数量持续上升，精子质量的快速、精准评估已成为生殖医学领域的重要挑战。然而，传统精子分析方法在分类效率、客观性和成本效益方面存在明显局限，难以满足临床需求。人工智能（artificial ntelligence, AI）技术的引入为该领域提供了创新解决方案。本文系统综述了AI在男性不育诊疗中的应用进展，重点关注其在精子浓度、活力、形态学及脱氧核糖核苷酸碎片指数（DNA fragmentation index, DFI）检测等参数的评估，以及非梗阻性无精症（non-obstructive azoospermia, NOA）治疗中的作用。研究表明，基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）等深度学习模型在精子浓度和活力评估中表现出较高的准确性和效率，尤其在精子形态学分析方面已得到多项验证，显著提升了分析的客观性和临床实用性。然而，在DFI检测领域，由于缺乏高分辨率成像技术支持，相关研究仍较有限，仅少数模型展现出潜在应用价值。此外，AI辅助图像识别技术在睾丸精子提取术中的应用显著提高了精子检出率，为NOA患者的治疗提供了新突破。本文还探讨了自然语言处理技术在患者预问诊和随访管理中的应用，如自动化数据采集和智能随访系统，展现了AI在优化诊疗流程方面的潜力。未来，随着高质量数据集的积累、算法优化及成像技术的进步，AI有望实现多维度精子参数综合评估，并在男性不育的精准诊疗中发挥更重要的作用。

关键词

人工智能 / 男性不育 / 卷积神经网络 / 非梗阻性无精症 / 精子质量评估 / 综述