文/陈根
一方面是全球人口老龄化，一方面是不孕不育升级化。
据世界卫生组织最近的一份报告估计，目前全球每六个人当中，就有一个人受到不孕不育的影响。尽管人们普遍认为这是“女性的事情”，但现实情况是男性造成了大约50%的生育问题。据相关统计数据显示，在过去的45年里，精子数量已下降超过50%，自2000年以来下降的速度更是翻了一番。
面对男性因素日益成为生育中一个引起关注的问题，社会掀起了对更好的生育能力测试的呼声。传统上，诊断男性不育是一个复杂而耗时的过程，它通常涉及多项测试，包括精液分析、激素分析和基因评估。
这个时候，Bayezian——一家提供数据科学和机器学习孵化服务的公司——被请求提供帮助，将人工智能应用于这个问题的解决上。Bayezian意识到问题的紧迫性和重要性，随即利用其在数据科学和机器学习方面的专业知识来应对生育能力测试的挑战，通过利用人工智能技术来开发一种更先进、更高效的评估男性生育能力的方法。
Bayezian在MHSMA数据集中寻求解决方案，该数据集包含了235名男性不育患者的精子图像。首先，专家团队对每个图像都标注了正常或异常的精子顶体、头部、空泡和尾巴。其次，利用这个数据集，研究团队构建了可以观察精子形态的深度学习框架。然后，研究团队引入了一种创新算法，以应对当前诊断方法的局限性。该算法可以分析与男性生育能力相关的各种因素和指标，不仅考虑精子数量，还考虑精子的活动能力、形态和DNA完整性等因素。在速度和准确性方面，它能够快速处理和解释大量数据，在较短的时间内提供对男性生育能力的全面评估。这种高效性可以显著减少诊断男性不育所需的时间和成本。
而且，经过严格的测试和验证，该算法在准确识别男性生育问题和区分能生育和不育个体方面展现出有希望的结果。同时，Bayezian还与生育专家合作，使算法可以通过真实世界的临床数据进行改进和验证。这个验证过程确保了算法的性能可靠和可信，提供了对男性生育能力的准确评估。
“这个算法可以发现人眼无法察觉的差异。”据Bayezian介绍，目前，该算法可以以96%的准确率识别精子的生育能力，比现有的科学方法高出2%，展示了人工智能和机器学习在提高男性生育诊断的准确性和效率方面的潜力。
“这个项目是团队正在进行的科技造福方法的完美例子。”Bayezian的创始人兼首席执行官埃德-迪克森说，“我们认为准确的诊断是帮助解决男性生育能力的一个关键工具”。而这个项目的成功，更是兑现了Bayesian在利用技术推动医疗领域积极变革方面的承诺，展示了他们技术驱动方法的潜在影响。
