Predicción personalizada basada en aprendizaje automático de la tasa de éxito de la recuperación de espermatozoides

La azoospermia no obstructiva (NOA) es la forma más grave de infertilidad masculina. Sin embargo, debido a la naturaleza diversa de la espermatogénesis focal testicular en pacientes con NOA, evaluar con precisión la tasa de recuperación de esperma (SRR) se vuelve un desafío. El estudio actual tiene como objetivo desarrollar y validar un sistema de evaluación no invasivo basado en aprendizaje automático, que puede estimar eficazmente la SRR para pacientes con NOA. En una investigación de un solo centro, se inscribieron pacientes de NOA que se sometieron a extracción de esperma testicular por microdisección (micro-TESE): (1) 2438 pacientes desde enero de 2016 hasta diciembre de 2022, y (2) 174 pacientes desde enero de 2023 hasta mayo de 2023 (como un adicional cohorte de validación). Las características clínicas de los participantes se utilizaron para entrenar, probar y validar los modelos de aprendizaje automático. Se utilizaron varias métricas de evaluación, incluido el área bajo la República de China (AUC), la precisión, etc., para evaluar el rendimiento predictivo de 8 modelos de aprendizaje automático.