使用人工智能程序确定诊断的准确性和管理常见呈现精液分析
Baylor Price1, Madeline Helm1, Christopher M Deibert2
1College of Medicine, University of Nebraska Medical Center, Omaha, NE, USA.
Translational andrology and urology
|January 12, 2026
概括
像Bard和Bing这样的人工智能 (AI) 平台在通过精液分析诊断男性不孕症时显示出有限的准确性. 虽然Bard提供了更好的诊断见解,但AI都没有始终为患者提供准确的解释或下一步.
科学领域:
- 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
- 人工智能的人工智能
- 生殖医学 生殖医学
背景情况:
- 人工智能 (AI) 越来越多地用于医学,但其在男性因子不孕症评估中的应用尚未被探索.
- 这项研究评估了谷歌的Bard和BingAI用于精液分析解释的诊断准确性.
研究的目的:
- 评估Bard和Bing人工智能程序在解释精液分析结果中的诊断准确性.
- 评估人工智能计划推男性不孕症诊断的适当下一步措施的能力.
主要方法:
- 人工智能程序提供了样本精液分析数据 (体积,pH,度,运动性).
- 人工智能被指示提供三个最有可能的诊断,并推下一步措施.
- 研究人员评估了Bard和Bing解释的临床诊断准确性.
主要成果:
- 巴德在精液分析解释方面取得了50%的准确性,而Bing的准确性为29%.
- 巴德提供了更准确的第一个诊断 (75%对43%),而Bing在下一步更准确 (100%对75%).
- 两家AI都建议与医生讨论结果,但都没有始终提供准确的分析或诊断.
结论:
- 与Bing相比,Bard在精液分析解释和初始诊断方面表现出更高的准确性.
- 虽然两家AI都建议咨询医生,但它们对男性不孕不育的整体诊断能力目前还不够.
- 需要开发专门的AI培训套件,以准确解释泌尿器科结果.
