综述：人工智能在男性健康中的应用：创新与质量提升的机遇

（编辑推荐）本文综述系统阐述了人工智能（AI）在男性健康领域的革新应用，涵盖机器学习（ML）、深度学习（DL）等技术在生育力评估、勃起功能障碍（ED）、佩罗尼病（Peyronie's disease）等疾病中的精准诊断与治疗优化，同时强调伦理监管与数据隐私保护的重要性。

　　

人工智能重塑男性健康诊疗格局

精准生育医学：从精子评估到胚胎选择
人工智能（AI）通过卷积神经网络（CNN）分析精子形态，显著提升评估客观性，较传统人工显微镜检查误差率降低40%。在辅助生殖领域，AI算法结合时间推移成像系统（Time-lapse imaging）可预测胚胎发育潜能，临床妊娠率提高15%。自然语言处理（NLP）技术还能解析精液报告文本，自动生成精子活力（motility）与浓度（concentration）的量化模型。

勃起功能障碍的智能诊疗突破
基于可穿戴设备的光电容积描记（PPG）信号，机器学习（ML）模型可实时监测阴茎血流动力学变化，诊断准确率达89%。深度学习（DL）辅助的超声影像分析能识别海绵体纤维化特征，较传统分级标准灵敏度提升23%。AI还加速了磷酸二酯酶5抑制剂（PDE5i）类药物的虚拟筛选，先导化合物发现周期缩短60%。

佩罗尼病的三维重构革命
计算机视觉算法通过智能手机拍摄的阴茎弯曲图像，实现三维曲率角度自动测量（误差<3°），替代主观触诊评估。生成对抗网络（GAN）构建的3D阴茎模型可模拟术后形态，帮助外科医生预演移植片（graft）植入方案，手术并发症发生率降低18%。

睾酮缺乏的智能量表优化
随机森林（Random Forest）算法分析国际勃起功能指数（IIEF）问卷数据，发现疲劳与性欲减退的权重关联性被传统评分低估。AI优化后的症状量表AUC值达0.91，显著提高睾酮替代疗法（TRT）的适用人群识别率。

健康教育的对话式AI新范式
基于Transformer架构的聊天机器人可提供24小时早泄行为疗法（CBT）指导，咨询响应满意度达92%。在输精管结扎（vasectomy）术前咨询中，自然语言理解（NLU）模块能解析90%以上的患者疑虑，减轻临床医生30%的重复工作量。

伦理挑战与未来方向
当前AI应用面临患者数据去标识化（de-identification）与算法可解释性（XAI）的双重考验。联邦学习（Federated Learning）框架有望在保护隐私的前提下实现多中心模型训练。未来需建立男性健康专用AI验证标准（如针对ED诊断的ROC曲线阈值），并纳入FDA数字医疗设备审批体系。