由東邦大學醫學院泌尿外科副教授 Hideyuki Kobayashi 領導的研究小組成功開發了一種人工智慧模型，可以透過血液檢查預測男性不孕症的風險。
日本出生率下降的主要原因是晚婚導致的不孕率上升。女性和男性不孕原因的比例為50：50。另一方面，與專門研究女性不孕症的婦科醫生數量相比，專門研究男性不孕症的泌尿科醫生數量極少，男性不孕症的檢測和治療體係也不夠完善。
在這項研究中，我們尋求一種無需依賴精液分析即可輕鬆篩檢男性不孕症的方法，據說精液分析對於診斷男性不孕症至關重要。他們使用不需要編程的無代碼人工智慧預測模型創建軟體，建立了一個人工智慧模型，只需透過血液測試測量荷爾蒙水平即可預測男性不孕的風險。
對3662人的臨床資料進行訓練的結果是，AI預測模型的準確率約為74%。特別是，透過實際臨床數據驗證，能夠以100%的準確率判定男性不孕症最嚴重的類型——非阻塞性無精症患者有男性不孕症的風險。
研究團隊表示，雖然這種人工智慧預測模型無意取代精液分析，但它作為初級篩檢很有用，可以在專門的不孕症治療設施之外輕鬆進行。未來，我們的目標是增加AI學習的臨床數據，提高準確性，並將其投入實際應用。未來，透過讓臨床實驗室和篩檢中心使用人工智慧預測模型進行男性不孕症篩檢，僅使用血液檢查而不進行精液分析，希望這將成為可能，這在以前是一項艱鉅的任務。將使人們更加熟悉這種疾病，並為早期詳細檢測和治療提供機會。這項研究的結果是重要的結果，將簡化男性不孕症的風險評估，並提高懷孕率和出生率。
