基于人工智能的机器学习模型预测精索静脉曲张修复后精子参数升级：一项多机构分析

资源简介

该数据集是一个用于预测精索静脉曲张修复手术后精子参数改善情况的医学数据集。数据集包含2006年至2020年间从北美两家大型泌尿外科中心（迈阿密和多伦多）收集的240名男性患者的临床数据，这些患者均患有临床精索静脉曲张、至少一项异常精液参数且存在不育问题。数据内容涵盖术前和术后的临床指标、激素水平及精液分析结果，其中临床升级定义为精子浓度增加至能够使夫妇获得新的生殖选择（如从ICSI/IVF升级至IUI，或从IUI升级至自然受孕）。数据集通过随机森林等机器学习模型构建预测工具，旨在识别哪些患者可能在手术后实现有临床意义的精子参数改善，主要应用于男性不育症的精准治疗决策支持和术前咨询。