一方面是全球人口老齡化，一方面是不孕不育升級化。

據世界衛生組織最近的一份報告估計，目前全球每六個人當中，就有一個人受到不孕不育的影響。盡管人們普遍認為這是“女性的事情”，但現實情況是男性造成了大約50%的生育問題。據相關統計數據顯示，在過去的45年里，精子數量已下降超過50%，自2000年以來下降的速度更是翻了一番。

面對男性因素日益成為生育中一個引起關注的問題，社會掀起了對更好的生育能力測試的呼聲。傳統上，診斷男性不育是一個復雜而耗時的過程，它通常涉及多項測試，包括精液分析、激素分析和基因評估。

這個時候，Bayezian——一家提供數據科學和機器學習孵化服務的公司——被請求提供幫助，將人工智能應用于這個問題的解決上。Bayezian意識到問題的緊迫性和重要性，隨即利用其在數據科學和機器學習方面的專業知識來應對生育能力測試的挑戰，通過利用人工智能技術來開發一種更先進、更高效的評估男性生育能力的方法。

Bayezian在MHSMA數據集中尋求解決方案，該數據集包含了235名男性不育患者的精子圖像。首先，專家團隊對每個圖像都標注了正常或異常的精子頂體、頭部、空泡和尾巴。其次，利用這個數據集，研究團隊構建了可以觀察精子形態的深度學習框架。然后，研究團隊引入了一種創新算法，以應對當前診斷方法的局限性。該算法可以分析與男性生育能力相關的各種因素和指標，不僅考慮精子數量，還考慮精子的活動能力、形態和DNA完整性等因素。在速度和準確性方面，它能夠快速處理和解釋大量數據，在較短的時間內提供對男性生育能力的全面評估。這種高效性可以顯著減少診斷男性不育所需的時間和成本。

而且，經過嚴格的測試和驗證，該算法在準確識別男性生育問題和區分能生育和不育個體方面展現出有希望的結果。同時，Bayezian還與生育專家合作，使算法可以通過真實世界的臨床數據進行改進和驗證。這個驗證過程確保了算法的性能可靠和可信，提供了對男性生育能力的準確評估。

“這個算法可以發現人眼無法察覺的差異。”據Bayezian介紹，目前，該算法可以以96%的準確率識別精子的生育能力，比現有的科學方法高出2%，展示了人工智能和機器學習在提高男性生育診斷的準確性和效率方面的潛力。

“這個項目是團隊正在進行的科技造福方法的完美例子。”Bayezian的創始人兼首席執行官埃德-迪克森說，“我們認為準確的診斷是幫助解決男性生育能力的一個關鍵工具”。而這個項目的成功，更是兌現了Bayesian在利用技術推動醫療領域積極變革方面的承諾，展示了他們技術驅動方法的潛在影響。