亿对

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。