基于人工智能机器学习模型预测精索静脉曲张修复术后精子参数改善：多机构分析
该数据集包含240名精索静脉曲张患者的临床表格数据，涵盖术前术后激素水平、精液分析参数等临床信息，通过随机森林机器学习模型预测患者术后精子参数的改善情况，主要用于男性不育症治疗领域的临床决策支持系统开发，帮助医生实现个性化手术效果评估。
基本信息
资源简介
基于人工智能机器学习模型预测精索静脉曲张修复术后精子参数改善：多机构分析
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Artificial Intelligence Based Machine Learning Models Predict Sperm parameter Upgrading after Varicocele Repair: A Multi-Institutional Analysis》。
【数据内容】
源站原始描述：Purpose: Varicocele repair is recommended in the presence of a clinical varicocele together with at least one abnormal semen parameter, and male infertility. Unfortunately, up to 50% of men who meet criteria for repair will not see meaningful benefit in outcomes despite successful treatment. We developed an artificial intelligence (AI) model to predict which men with varicocele will benefit from treatment. Materials and Methods: We identified men with infertility, clinical varicocele, and at lea…
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256:aad79d53e7deee0943372b9bc7cb6dd2677b06d7c07f339590490c0549fcd9e0
下载信息
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个用于预测精索静脉曲张修复术后精子参数改善的医学研究数据集。数据集包含来自北美两家大型泌尿外科中心（迈阿密和多伦多）在2006年至2020年间收集的240名男性患者的临床数据。数据内容包括术前和术后的临床信息、激素水平数据以及精液分析参数。数据通过回顾性研究方式收集，用于训练和测试随机森林机器学习模型，以预测患者术后精子浓度是否会出现有临床意义的改善（升级）。主要研究方向是开发临床决策支持工具，帮助医生在术前评估患者从精索静脉曲张修复手术中获益的可能性，应用于男性不育症的个性化治疗决策。
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