연구는 85명의 참가자로부터 채취된 정액 샘플로 구성되며 fertile, sub-fertile, infertile로 분류된 VISEM 데이터셋을 활용하여 정자 농도, 운동성, 형태를 기반으로 남성의 생식 능력을 예측하기 위한 머신러닝 알고리즘을 평가했습니다.

  • 최근 중심 분류기는 94.2%의 정확도를 달성하여 테스트된 40개 이상의 알고리즘 중 서포트 벡터 머신과 이차 판별 분석을 능가했습니다.
  • 모델의 견고성은 5폴드 교차 검증과 다중 클래스 ROC-AUC 분석을 통해 검증되었습니다.
  • 이 연구는 머신러닝이 정액 품질에 대한 빠르고 정확하며 객관적인 평가를 제공하여 비뇨기과 임상 의사결정을 지원할 수 있음을 보여줍니다.