基于机器学习的非梗阻性无精症患者显微取精术前精子获取率个性化预测模型：一项多中心队列研究

来自多中心的研究团队针对非梗阻性无精症(NOA)患者精子获取率(SRR)预测难题，开发了基于机器学习(ML)的预测模型。通过2800余例显微取精(micro-TESE)手术数据训练，筛选出性能最优的XGBoost模型(AUC=0.9183)，并构建在线预测工具SpermFinder。该模型在内外验证集中分别保持0.8469和0.8301的AUC值，为临床决策提供量化依据。

　　

在男性不育症领域，非梗阻性无精症(NOA)堪称最棘手的临床难题。由于患者睾丸内存在局灶性生精现象的异质性特征，传统方法难以精准预测显微取精术(micro-TESE)的精子获取成功率。这项横跨多家医疗中心的研究纳入了超过2800例NOA病例，运用8种机器学习算法对术前临床指标进行深度挖掘。结果显示，极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(RF)和轻量梯度提升机(LightGBM)表现尤为突出，其中XGBoost模型以0.9183的平均受试者工作特征曲线下面积(AUC)拔得头筹。基于该算法开发的在线预测平台SpermFinder，在内部验证组和外部验证组中分别展现出0.8469和0.8301的稳定判别力。这项创新研究将常规临床参数与人工智能预测模型有机结合，使SRR预判准确率显著提升，不仅为医患沟通提供可视化工具，更让低成功率患者能提前权衡手术获益风险——或许，这正是精准医疗在生殖医学领域的一次精彩实践。