《International Journal of Impotence Research》：Comment on: Utilization of Artificial Intelligence in Men’s Health: Opportunities for Innovation and Quality Improvement
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为回应AI在男性性功能障碍诊疗中“技术热、证据冷”的困境，Clark团队系统梳理ML/DL/NLP在ED、不育等五大场景的进展，揭示算法准确率虽高却缺前瞻性验证、伦理风险被低估的现实；Albanese等评论呼吁把“床边价值”与公平性纳入核心指标，为临床落地划出红线。
论文解读
研究背景
当“数字医疗”浪潮席卷各学科，男性性健康却因“难言之隐”长期徘徊在诊疗洼地：勃起功能障碍（ED）漏诊率高、传统精液分析主观性强、Peyronie’s病与睾酮缺乏常被忽视。人工智能（AI）携机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）之势，能否为这些“沉默”疾病带来客观、可及且个性化的解决方案？Clark等人在《International Journal of Impotence Research》发表的综述首次全景式扫描AI在男性健康五大方向的探索，却也被后续评论指出“乐观有余、证据不足”。Albanese等意大利-瑞典跨国团队随即撰写Comment，用“放大镜”审视同一文献库，试图回答：算法炫目数字背后，究竟缺了哪些临床与伦理拼图？
研究设计与关键技术
作者并未开展新的前瞻性试验，而是以循证评议方式，系统检索2020-2025年发表在PubMed、Web of Science、arXiv的英文文献，纳入标准包括：①研究对象涵盖ED、男性不育、Peyronie’s病、睾酮缺乏或早泄；②采用ML/DL/NLP/聊天机器人；③报告诊断准确率、患者教育效果或实验室指标改善。对每篇文献进行方法学质量分级（Oxford CEBM Level of Evidence），并提取外部验证、多中心设计、伦理审批、数据透明度四项指标。最终量化“证据-宣称落差”，并用主题框架归纳伦理风险。
主要结果
诊断场景：ED影像与问卷AI的“高光”与“阴影”
Clark团队汇总12项DL模型通过阴茎多普勒超声或PPG信号预测ED，AUC最高达0.93，但Albanese发现其中11项为单中心回顾性研究，仅1项前瞻性小样本试验，且均未报告与临床决策路径的整合度。换言之，算法能在实验室“跑赢”专家，却没人知道嵌入门诊系统后是否真能减少漏诊。
患者教育：聊天机器人回答FAQ的“分数游戏”
对ChatGPT 3.5/4、Google Bard、Alice、Azure等平台的对比显示，GPT-4在全球质量评分（GQS）上领先，但Baturu等发现其仍遗漏关键禁忌证；?ahin等把5个聊天机器人放到同一批ED热门问题下，答案一致性仅46%，且出现剂量错误。提示“高评分≠高可信”，需要临床专家参与提示工程与输出审核。
男性不育：AI精子选择的“未经验证的承诺”
多篇研究报道CNN模型可提升精子形态分类准确率至90%以上，并预测胚胎囊胚形成率。然而Diaz等指出，家用AI精液检测盒在重度少精症（<5×10/mL）场景中灵敏度骤降至38%，且缺失DNA碎片率等关键参数；Qaderi等进一步发现，现有模型缺乏跨实验室外部验证，训练-测试数据多来自同一IVF中心，存在显著批次效应。
少见疾病：Peyronie’s病与睾酮缺乏的“数据荒”
仅3项研究尝试用DL自动测量阴茎弯曲角度，样本量均<100例，且缺乏与手术测量的对比；睾酮缺乏的AI预测模型同样停留在单中心回顾性层面，未见前瞻性队列验证。
伦理与治理：被低估的“算法歧视”
Karra与RamaRao指出，训练数据若过度代表白人、高等教育人群，AI可能放大健康不平等；Albanese等强调，目前仅29%的AI男性健康研究提及隐私保护框架，无一报告公平性审计（fairness audit），与欧盟AI Act、美国FDA SaMD指南的要求相距甚远。
结论与讨论
Albanese等认为，AI在男性健康领域确实提供了三大“不可替代”的潜力：①通过影像DL与NLP问卷把ED诊断从主观量表推向客观生物标记；②借助精子图像CNN与IVF时间序列模型，让“肉眼选精”迈向“数据选精”；③聊天机器人打破 stigma 壁垒，把性健康信息送到“指尖”。然而，若缺乏循证阶梯与伦理护栏，这些潜力可能迅速滑向“算法幻觉”：回顾性过拟合、小样本单中心、无外部验证、无公平审计，最终让临床医生“不敢用”、患者“不敢信”。作者提出“3×3”行动路线：
（1）方法学上，必须完成多中心前瞻性试验、外部验证、公平性审计；
（2）临床整合上，要求AI输出与电子病历、指南决策节点无缝对接，并设置“人机共治”复核机制；
（3）伦理治理上，把隐私、透明、包容性列为核心设计指标，而非事后补丁。
只有把技术准确率（accuracy）与床边可用性（usability）、人群公平性（equity）并置，AI才能真正成为男性健康“从羞于启齿到精准干预”的桥梁，而非新的数字鸿沟。这篇Comment为高歌猛进的“AI+Men’s Health”踩下理性刹车，也为下一阶段“循证+伦理”双轮驱动提供了可操作的路线图。
