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男性不育症是大约40％的经历原发性或继发性不育症的夫妇的重要因素，构成了主要的生物医学和社会挑战。基于世界卫生组织（WHO）标准的传统精子评估提供了精液集中，运动和形态的基本评估。然而，这些方法面临着相当大的局限性，包括在观察者间和观察者内和分子洞察力有限，功能和分子见解的缺乏以及涵盖临床，基因组和表观遗传数据的整合标准。在最近几十年中，人工智能（AI）的模型已成为一个potivotal ands的模型。在生殖医学中，AI通过提高诊断和预后的准确性，同时为个性化的生殖医疗保健铺平道路，从而发挥了变革性的作用。机器学习和深度学习应用是自动化的过程，这些过程几乎完全依赖于人类专业知识，从而在评估精子形态，运动性和功能方面具有前所未有的精度。本文在精子分析中对AI应用程序进行了全面和多学科的评论，涵盖了常规方法及其对高级分类和预测模型的局限性。它还探讨了AI与“ OMICS”技术（基因组学，转录组学，蛋白质组学和表观基因组学），微流体设备的发展以及在临床实践中采用大数据技术的整合。评论以道德考虑的讨论结束，需求
通往个性化生殖医学的道路
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