评估人工智能辅助的精子检测工具在精样本中用于ICSI的评估

科学领域:

• 生殖医学 生殖医学
• 医疗技术 医疗技术 医学技术
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 从亚精样本中提取精子对于男性不孕症治疗至关重要.
• 目前用于识别精子的方法可能是耗时和劳动密集的.
• 提高精子搜索的效率可以提高治疗成功率.

研究的目的:

• 评估人工智能 (AI) 在提高在亚精样本中的精子搜索效率方面的有效性.
• 将人工智能模型与人类胚胎学家在识别精子中的性能进行比较.
• 评估AI在临床实验室工作流程中整合的潜力.

主要方法:

• 这是一项两阶段的研究,涉及训练一个卷积神经网络,对来自阿佐精子患者的1万多张精子图像进行训练.
• 队列1:人工智能与胚胎学家在静态图像中识别精子时的并排比较.
• 队列2:模拟临床部署,比较胚胎学家在精子搜索过程中在人工智能协助和不协助的情况下的表现.

主要成果:

• 在第1组中,人工智能与胚胎学家相比,显著加快识别时间和更高的回忆率 (P < 0.0001).
• 人工智能在很短的时间内发现了比胚胎学家 (1937) 更多的精子 (1997).
• 在第2组中,人工智能辅助胚胎学家显示,每滴水的搜索时间显著减少 (P < 0.0001).

结论:

• 以人工智能为动力的图像分析可以大大减少精子识别和从手术样本中隔离精子所需的时间.
• 将人工智能集成到实验室工作流程中有可能简化程序并改善辅助生殖技术的结果.
• 人工智能提供了一种有前途的工具,可以提高涉及精患者的生育治疗的效率和成功率.