Previsão personalizada baseada em aprendizado de máquina da taxa de sucesso na recuperação de espermatozoides

A azoospermia não obstrutiva (NOA) é a forma mais grave de infertilidade masculina. No entanto, devido à natureza diversa da espermatogênese focal testicular em pacientes com NOA, avaliar com precisão a taxa de recuperação de espermatozoides (SRR) torna-se um desafio. O presente estudo visa desenvolver e validar um sistema de avaliação não invasivo baseado em aprendizado de máquina, que possa estimar efetivamente a SRR para pacientes com NOA. Na investigação de centro único, pacientes NOA submetidos à extração de esperma testicular por microdissecção (micro-TESE) foram incluídos: (1) 2.438 pacientes de janeiro de 2016 a dezembro de 2022, e (2) 174 pacientes de janeiro de 2023 a maio de 2023 (como adicional coorte de validação). As características clínicas dos participantes foram utilizadas para treinar, testar e validar os modelos de aprendizado de máquina. Várias métricas de avaliação, incluindo área sob o ROC (AUC), precisão, etc. foram usadas para avaliar o desempenho preditivo de 8 modelos de aprendizado de máquina.