ИИ определяет мужское бесплодие по анализу крови вместо спермы

Исследователи разработали модель для определения риска мужского бесплодия без анализа спермы.

Исследователи из Университета Тохо разработали модель ИИ, которая анализирует уровень гормонов в анализе крови и может предсказать мужское бесплодие с точностью около 74%. При этом система продемонстрировала 100% точность в определении необструктивной азооспермии — состояния, при котором в семенной жидкости не обнаруживается ни одного сперматозоида.

Модель ИИ разработали с использованием данных пациентов, которые в период с 2011 по 2020 год проходили как анализ спермы, так и гормональный анализ на мужское бесплодие. Всего ученые собрали данные 3 662 пациентов, средний возраст которых составлял около 36 лет.

ИИ анализировал уровни фолликулостимулирующего (ФСГ) и лютеинизирующего (ЛГ) гормонов, общего тестостерона, пролактина и Е2. Для оценки бесплодия использовали общее количество подвижных сперматозоидов, рассчитанное на основе объема семенной жидкости, концентрации сперматозоидов и подвижности сперматозоидов.

Чтобы убедиться в работоспособности модели ИИ, исследователи проверили ее на данных 188 пациентов в 2021 году и 166 пациентов в 2022 году. На этот раз точность оказалась ниже: 58% для 2021 года и 68% для 2022 года. При этом модель по-прежнему на 100% точно предсказывала тяжелую форму бесплодия — необструктивную азооспермию.

Согласно исследованию Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), около половины всех случаев бесплодия связаны с мужским здоровьем. Для диагностики традиционно используется анализ спермы, который не всегда доступен. Анализ крови и прогнозирование бесплодия поможет повысить охват первичного скрининга проблем с мужским здоровьем, полагают ученые.

Источник: hightech.fm

Next Post

Распространение фейков напоминает цепную ядерную реакцию, показали ученые

Распространение дезинформации в сети описали с помощью модели ядерного реактора. Исследователи из Шаньдунского педагогического университета создала модель распространения слухов и фейков, основанную на цепных ядерных реакциях. Математическая модель раскрывает механизмы распространения дезинформации и потенциальные стратегии для борьбы с ней. Традиционно для анализа распространения фейков используют модели заражения. В них слухи […]