XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不育
工业革命的影响4.0对生殖健康和不育管理
IR 4.0对人类健康的某些主要影响是：（a）改进诊断和治疗：使用AI和机器学习，医疗保健提供者可以访问大量患者数据并使用它来制定更准确的诊断并制定个性化治疗计划2； （b）远程医疗：广泛使用互联设备和互联网使患者有可能在舒适的家中获得医疗建议和治疗。这对居住在偏远或服务不足地区的人们特别有益。 （c）电子健康记录（EHRS）：电子健康记录的使用提高了医疗信息的准确性，效率和可访问性。这有助于减少医疗错误并改善患者的结果； （d）预测分析：在医疗保健中使用大数据分析，使医疗保健提供者能够分析大量患者数据，以识别模式并对未来的健康结果进行预测。这有助于改善人口健康并预防疾病； （e）可穿戴技术：智能手表和材料跟踪器等可穿戴设备已变得越来越流行，并为用户和医疗保健提供者提供了宝贵的健康数据。该数据可用于跟踪和监测健康趋势，确定潜在的健康问题并支持疾病管理。2
不育测试中等A环球啤酒琼脂（UB琼脂）
用户必须在使用前确保产品在其应用中的适用性。产品仅符合该和其他相关HIMEDIA™出版物中包含的信息。本出版物中包含的信息基于我们的研发工作，据我们所知，真实而准确。Himedia™实验室Pvt Ltd保留随时更改规格和信息的权利。产品不适用于人类或动物或治疗用途，而是用于实验室，诊断，研究或进一步制造的使用，除非另有说明。本文包含的陈述不应被视为任何形式的保证，明示或暗示，也不应对侵犯任何专利的责任承担任何责任。
流体硫酸酯培养基，USP-用于不育测试
商业准备的培养基的最终用户应根据适用的政府监管机构进行质量控制测试，并符合认证要求。Hardy Diagnostics建议最终用户检查是否有污染和恶化的迹象，如果由实验室质量控制程序或法规决定，请执行质量控制测试以证明生长或积极的反应并表现出抑制作用或负面反应（如果适用）。Hardy Diagnostics质量控制测试记录在Hardy Diagnostics分析证书网站上的分析证书（COFA）上。还请参阅文档“成品质量控制程序”，以及有关商业准备的微生物培养基的CLSI文档M22-A3质量保证，以获取有关适当QC程序的更多信息。请参阅下面的参考文献。
洞察不孕不育管理：人工智能 (AI)、挑战和前景
主题演讲（人工智能在药物发现和开发中的作用，演讲者：Hassan Homayoun 博士；11:00-11:30；Abu Reihan Hall）
男性不育的肠道，尿液和精液的功能和分类性营养不良
背景：关于泌尿生殖器和胃肠道菌群在男性不育症发病机理中的作用知之甚少。目的：比较肠道，精液和尿液微生物的分类和功能性填充物。设计，设置和参与者：我们前瞻性地招募了25名具有特发育原发性不孕症的男性和12名健康的父亲，我们收集了直肠拭子，精液样本，中游尿液样本和实验控制。结果测量和统计分析：我们对定量高分辨率分类法进行了全面的精液分析，16S rRNA测序以及shot弹枪元基因组学，中位数为1.4亿个样品，用于功能代谢途径。结果和局限性：我们确定了与尿液微生物组相似的多种精液微生物组。不育男性藏有增加的a -di -dectity和独特的B多样性，精确的空气菌和直肠呼吸菌的减少。prevotella的丰度与精子浓度成反比，假单胞菌与总运动精子数直接相关。输精管切除术似乎改变了精液微生物组，表明睾丸或附睾的贡献。厌氧菌在具有静脉曲张的不育男性精液中高度代表性，但是氧化应激和白细胞植物植物仅与微妙的差异有关。结论：这项试验研究代表了对男性不育症中微生物组的第一次全面研究。宏基因组学数据鉴定出S-ade-Nosyl-L-甲硫代周期中的显着改变，该循环可能在通过DNA甲基化，氧化应激，/或多胺合成中在不孕症的发病机构中起多方面的作用。这些发现为未来的研究提供了基础，以探索因果关系，并为患有这种复杂且情绪上破坏性疾病的男性确定基于微生物组的新型诊断和治疗疗法。
使用无需编程的人工智能辅助图像分类对男性不育进行评分
“自 50 年前首次报道以来，Johnsen 评分已广泛应用于泌尿科。然而，睾丸的组织病理学评估并非易事，需要花费大量时间，因为睾丸组织非常复杂，精子发生过程中涉及多个高度专业化的步骤。我们的目标是利用人工智能技术简化这一耗时的诊断步骤。为此，我们选择了 Google 的自动机器学习 (AutoML) Vision，它不需要编程，可以为单个患者数据集创建人工智能模型。借助 AutoML Vision，没有编程技能的临床医生可以使用深度学习构建自己的模型，而无需数据科学家的帮助，”东邦大学医学院泌尿外科副教授 Hideyuki Kobayashi 博士说道（图 1）。
的氧化应激和精子DNA碎片，来自不育或无法解释的复发性怀孕丧失的男性
摘要：（1）背景：此病例对照研究检查了与肥沃对照相比，来自无法解释的复发性妊娠丧失（RPL）或不育的男性是否表现出更高的氧化应激（OS）和精子DNA碎片（SDF）。（2）方法：该研究包括来自每组的30名参与者：无法解释的RPL，无法解释的不育症和可靠的生育能力。数据是在Aalborg大学医院第三级RPL和生育治疗诊所（丹麦AALBORG）收集的，不包括均匀条件的夫妇。精液样品，以进行浓度，运动和形态。通过基于CASA的精子染色质分散测试评估 SDF。 OS被测量为静态氧化还原电位（SORP）。 （3）结果：结果显示组之间没有明显的OS差异。 RPL组的SDF水平明显低于对照组。 在不育组中观察到了SDF和OS之间的显着正相关。 总体而言，这项研究没有发现来自无法解释的RPL或不育和肥沃对照的男性的OS水平的显着差异，而与对照组相比，RPL组的SDF水平较低。 （4）结论：总而言之，尽管现有文献表明OS和SDF是负预后因素，但我们的发现表明它们可能不是RPL和不孕症的可靠诊断标记。SDF。OS被测量为静态氧化还原电位（SORP）。（3）结果：结果显示组之间没有明显的OS差异。RPL组的SDF水平明显低于对照组。在不育组中观察到了SDF和OS之间的显着正相关。总体而言，这项研究没有发现来自无法解释的RPL或不育和肥沃对照的男性的OS水平的显着差异，而与对照组相比，RPL组的SDF水平较低。（4）结论：总而言之，尽管现有文献表明OS和SDF是负预后因素，但我们的发现表明它们可能不是RPL和不孕症的可靠诊断标记。
人工智能预测女性不孕症的方法综述
摘要 全世界有 8% 到 15% 的育龄夫妇患有不孕不育问题。据世界卫生组织估计，全球有 6000 万到 8000 万对不孕不育夫妇，某些地区不孕不育率最高。不孕不育给夫妇、家庭、当事人以及整个社会带来了巨大的社会、情感和心理压力。尽管人工智能技术在医学界的使用每年都在增长，但很少有研究将人工智能 (AI) 技术应用于生殖领域。为了帮助原因不明的不孕不育夫妇，本综述研究开发并评估了多种人工智能模型，这些模型可以根据各种特征区分不孕/可孕夫妇。 关键词-不孕不育、机器学习、人工智能、深度学习、图像处理、卷积神经网络 (CNN) 1. 引言 无保护性交 12 个月后仍未能受孕称为不孕不育。世界卫生组织 (WHO) 指出，不孕不育是一种导致功能障碍的疾病。全球有超过 1.86 亿对夫妇患有不孕不育症，事实上，他们中的大多数生活在贫困国家，无法获得足够的医疗服务。因此，不孕不育是世界上最普遍的健康问题之一。根据文献，各种研究都试图使用机器学习方法预测不孕不育的结果。从对这些评论的定性和定量分析中可以清楚地看出，人们使用各种分类器来预测不孕不育，但只有少量来自生育诊所的静态数据用于训练它们。通过在训练期间为分类器提供大量动态数据，可以提高不孕不育预测的准确性。然而，现在使用的方法使得创建这样的分类器具有挑战性。不孕不育的大数据分析可以实现这一点。机器学习 (ML) 预测分析技术为医护人员提供了更好的信息。这有助于个人做出更明智的选择，从而提高不孕不育治疗的成功率。为了找到潜在的扩展，无论是填补空白还是推进研究，这篇评论论文的目的是了解使用各种人工智能技术（可能包括各种机器学习方法）预测不孕症的研究现状。为此，我们回顾了几篇关于机器学习和不孕症的出版物。我们只选择使用机器学习预测不孕症的研究论文。然后对这些论文进行研究，以帮助未来的研究人员发现他们后续研究中必要的改进，并帮助他们更好地理解不孕症的机器学习。本文回顾了六篇关于基于人工智能的不孕不育预测的不同出版物。本文的结构如下：第 2 节概述人工智能，第 3 节描述所选模型、所用方法和每个模型的分析，第 4 节总结整个研究，第 5 节总结本文。
生物疗法中不育和支原体测试的分析策略：从早期开发到生产规模
对生物产品的表征，包括确定产品安全性和杂质，对于监管依从性以及患者安全是必要的。细胞疗法工作流程是一个复杂的过程，它为制定分析策略来测试诸如支原体等杂质的分析策略可能具有挑战性。在开发早期选择分析测定时有几个关键的考虑：测定应符合或超过基于产品，过程和地区的监管指南；集成的样品到分析解决方案可以使实施更快，更高效，并优化例程；商业产品推出后，可伸缩性可以实现大规模的生产。本文将探讨如何利用快速的支原体和不育检测技术来通过帮助检测生产过程早期的潜在污染来提高对最终产品的信心。