本次介绍的论文开发了一种基于深度学习的精子检索模型，用于优化无精子症患者术后精子检测流程。实验结果显示，该系统在精子检测速度和召回率上展现出显著优势，大幅减少了漏检和人为误差，为患者争取了更多生育机会。然而，研究目前仅针对“不动精子”进行验证，样本量有限，且未完全模拟真实临床场景中的全部操作流程。未来，通过进一步扩充数据集、优化模型功能并开展多中心临床研究，有望推动该技术在无精子症诊疗中的广泛应用，为患者带来更大的福音。
Goss DM, Vasilescu SA, Vasilescu PA, Cooke S, Kim SH, Sacks GP, Gardner DK, Warkiani ME. Evaluation of an artificial intelligence-facilitated sperm detection tool in azoospermic samples for use in ICSI. Reprod Biomed Online. 2024 Jul;49(1):103910. doi: 10.1016/j.rbmo.2024.103910. Epub 2024 Feb 22. PMID: 38652944.
一、研究背景：无精子症诊疗的核心痛点与 AI 介入的必要性
过去 50 年间全球男性精子数量已下降 50%，男性不育问题日益突出，其中无精子症作为最严重的男性不育类型，不仅影响着 10%-20% 的不育男性，更波及 1% 的普通男性群体，而在无精子症病例中占比 60% 的非梗阻性无精子症（NOA），因各种原因的睾丸功能衰竭导致精子生成受损，成为临床诊疗的重点与难点。
目前针对 NOA 患者的金标准治疗方案是显微切割睾丸精子提取术（mTESE），但术后从睾丸组织悬液中手动筛查精子的过程存在显著局限——胚胎学家需通过显微镜逐视野查找，单次操作通常需要 1 至 6 小时甚至更久，漫长的检测过程不仅易因样本中其他细胞的高浓度干扰导致存活精子漏检，还可能产生人为误差，这种误差轻则导致患者接受不必要的手术，重则可能将本可通过卵胞浆内单精子注射（ICSI）实现生育的、患者错误判定为绝对不育。因此临床迫切需要一种更高效、高通量的精子定位与分离方法来优化诊疗流程，而机器学习与人工智能（AI）在图像分析领域的优势，为解决这一痛点提供了可行路径。
二、研究方法：从样本制备到 AI 训练与实验设计
在样本制备阶段，本研究先通过特制样本为 AI 模型进行初始训练，这类样本由供体精子、指尖血来源的红细胞、白细胞及上皮细胞等混合而成，模拟 mTESE 样本中常见的高附带细胞污染环境，随后再引入 8 名无精子症患者（6 例 NOA、2 例梗阻性无精子症）的临床睾丸组织样本，以提供更贴近真实诊疗场景的训练背景。
实验设计分为两个队列：队列 1 使用 4 例 NOA 患者的 512 张静态图像（含 2660 个待检出精子），对比 AI 与胚胎学家的每视野检测时间、召回率、精度及总检出精子数，以两名独立科学家确认的精子真实标记为基准；队列 2 则模拟临床场景，在 ICSI 显微镜设备上使用 4 例 NOA 患者的睾丸组织样本，让胚胎学家在“AI 辅助”与“无 AI 辅助”条件下分别检测，对比每滴样本的检测时间与检出精子数，且通过随机重排培养皿确保胚胎学家对分组情况不知情，以排除主观干扰。
三、研究结果：AI展现显著优势
队在实验结果方面，队列1的静态图像检测显示AI在核心性能指标上全面优于胚胎学家。AI识别每个视野中精子的平均时间仅为0.02秒，远快于胚胎学家的36.10秒，检测速度提升约99.95%，且差异具有极高的统计学显著性。在召回率上，AI达到91.95%，高于胚胎学家的86.52%，表明AI在减少漏检方面更具优势。尽管胚胎学家的精度（98.18%）高于AI（89.58%）且差异显著，但鉴于NOA患者精子检索中“假阴性”的高临床成本，召回率才是关键指标。在总检出精子数上，AI识别出1997个，多于胚胎学家的1937个，进一步印证了AI减少漏检的优势。
队列2的模拟临床检测结果与队列1一致。AI辅助下，胚胎学家完成每滴样本精子检测的平均时间为98.9秒，显著短于无AI辅助时的168.7秒。在检出数量上，AI辅助组共检出1396个精子，多于无AI辅助组的1274个，每滴样本的检出精子数虽未达统计学显著性差异，但整体呈现AI辅助提升检出数量的趋势，验证了AI在临床场景中的实用价值。
四、研究创新与局限：AI 的 突破性价值与未来优化方向
本研究的核心创新在于首次将机器学习 AI 应用于复杂睾丸组织样本的外科精子检索场景，填补了 AI 在该领域的空白。此前的研究多聚焦于清晰环境中的精子或胚胎选择，而本研究针对临床中污染严重、干扰因素多的睾丸组织样本开发 AI 模型，并实现了基于实时视频流的精子识别，成功整合至 ICSI 显微镜设备。模型通过模拟不同显微镜、光照环境、相机设备的差异，提升了适配性，且可识别不同活力状态的精子，拓展了应用范围。
然而，研究存在局限性。目前验证仅针对“不动精子”开展，尽管补充实验显示 AI 对活动精子的识别效果同样优异，但尚未在真实临床诊疗流程中完成验证。模拟临床场景的测试未计入“显微镜视野移动过程中确认精子位置”的耗时，可能在实际应用中略微缩小 AI 的时间优势。此外，当前研究仅纳入 4 例 NOA 患者样本，数据集规模有限，未来需通过多中心、大样本的临床研究进一步验证模型的鲁棒性。
五、结论与临床意义：AI 为无精子症诊疗带来新突破
本研究为无精子症患者术后精子检测的高效化与精准化提供了新的技术路径。这一技术不仅避免了长时间检测导致的精子活力下降，还降低了人为误差带来的误诊风险，为 NOA 患者争取了更多生育机会。从临床应用价值来看，该 AI 模型的定位是辅助而非替代胚胎学家，通过引导胚胎学家关注“可疑精子区域”，帮助其规避视觉疲劳等生物学局限，形成“AI 辅助 + 人工判断”的高效协作模式。未来，通过进一步开发“精子活力与形态评估模块”和“精子颤动检测功能”，有望形成标准化、高效化的诊疗 workflow。这将提升无精子症患者的治疗可及性，减少医护人员的工作耗时，扩大样本检测覆盖范围，为严重男性因素不育的临床诊疗提供重要技术支撑。