تدرس بحثًا استخدام التعلم الآلي لتصنيف حالة خصوبة الذكور بناءً على تركيز الحيوانات المنوية وحركتها وشكلها باستخدام مجموعة بيانات VISEM المكونة من 85 مشاركًا.
- حقق مصنف أقرب مركزية (Nearest Centroid) دقة بنسبة 94.2%، متفوقًا على آلات المتجهات الداعمة والتحليل التمييزى التربيعي بين أكثر من 40 خوارزمية تم اختبارها.
- تم التحقق من متانة النموذج باستخدام التحقق المتقاطع ذو الطيات الخمس وتحليل ROC-AUC متعدد الفئات.
- تصنف مجموعة البيانات العينات إلى فئات Fertile و Sub-Fertile و Infertile وفقًا لمعايير منظمة الصحة العالمية.
تشير النتائج إلى أن نماذج التعلم الآلي يمكن أن توفر تقييمات سريعة ودقيقة وموضوعية لجودة السائل المنوي لدعم اتخاذ القرار السريري في طب الذكورة.