CNSH Nguyễn Lê Hữu Tài – IVF Tâm Anh
 
Giới thiệu
Vô sinh ảnh hưởng đến hơn 186 triệu người trên toàn cầu, và khoảng một nửa đến từ yếu tố nam giới. Vô sinh nam do nhiều nguyên nhân khác nhau gây ra, bao gồm: vấn đề nội tiết (thiếu GnRH bẩm sinh..), đột biến gen, bất thường bẩm sinh, yếu tố miễn dịch, các yếu tố cấu trúc và chức năng (như giãn tĩnh mạch thừng tinh), nhiễm trùng, rối loạn chức năng tình dục, khối u ác tính, sử dụng thuốc, và tiếp xúc với môi trường độc hại… Hơn nữa, vẫn có trường hợp vô sinh nam không rõ nguyên nhân, trong khi các thông số tinh dịch đồ bình thường; điều này nêu bật lên sự phức tạp và đa dạng của các nguyên nhân gây vô sinh nam.
 
Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đã được ứng dụng như một công cụ hỗ trợ trong lĩnh vực sức khoẻ sinh sản nói chung và hỗ trợ đánh giá và quản lý tình trạng vô sinh nam giới nói riêng. Trong sức khoẻ sinh sản, AI tăng cường phân loại tinh trùng, lựa chọn phôi, và dự đoán kết quả, đồng thời cải thiện hệ thống quyết định lâm sàng và phẫu thuật bằng robot. Các công cụ AI, bao gồm máy học (Machine Learning – ML), học sâu (Deep Learning – DL), mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANNs), kỹ thuật robot và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP), đưa ra được chẩn đoán chính xác và hiệu quả, đặc biệt là trong vấn đề vô sinh nam giới; từ đó, đưa ra hướng điều trị phù hợp. Những công cụ AI này hứa hẹn tính hiệu quả và tiết kiệm chi phí cao hơn, cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và tối ưu hóa các quy trình nghiên cứu và lâm sàng trong lĩnh vực sức khỏe sinh sản.
 
Bài tổng quan đăng trên Tạp chí Uro (2024), tổng hợp lại kết quả nghiên cứu ứng dụng các công cụ thuật toán AI trong đánh giá phân tích tinh dịch đồ (mật độ, độ di động và hình thái tinh trùng), dự đoán nguyên nhân gây vô sinh nam.

Sử dụng mô hình AI trong  đánh giá hình thái tinh trùng
Hình thái tinh trùng là yếu tố quan trọng cho sự thành công trong thụ tinh, thường được đánh giá theo phương pháp thủ công dựa trên tiêu chí của WHO. Tuy nhiên, phương pháp này có tính chủ quan và không nhất quán, đặc biệt là lựa chọn tinh trùng cho kỹ thuật tiêm tinh trùng vào bào tương noãn (ICSI). Các công nghệ AI đã cung cấp các giải pháp tiếp cận chuẩn hóa và đáng tin cậy để đánh giá hình thái tinh trùng, do đó giải quyết những thách thức từ phương pháp thủ công và phù hợp với WHO.
 
Sự kết hợp giữa hình ảnh định lượng (Quantitative Phase Imaging – QPI) thu được từ kính hiển vi kỹ thuật số 3D (Partially Spatially Coherent Digital Holographic Microscope – PSC-DHM) và thuật toán mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks – DNNs) đã đánh giá hình thái tinh trùng với độ chính xác cao (85,6%) từ nguồn dữ liệu từ 10.163 tinh trùng. Công nghệ PSC-DHM cung cấp một nền tảng hình ảnh không dán nhãn với độ nhạy nano để xác định ngay cả những thay đổi nhỏ nhất ở đầu, phần giữa và đuôi của tinh trùng.
 
Ngoài ra, kính hiển vi quang học AI (artificial intelligence optical microscopic -AIOM) dựa vào công nghệ LensHooke™ X1 PRO đã cho thấy độ chính xác trong việc đo mật độ và độ di động của tinh trùng, phù hợp với tiêu chuẩn WHO.
 
Tiên lượng chất lượng tinh trùng bằng ANN và DL
Các công cụ ứng dụng AI trong việc đánh giá mật độ và hình thái tinh trùng, bao gồm: DL, các mạng nơ-ron đa lớp (Multilayer Perceptrons – MLPs)- một loại ANN, cây quyết định (Decision Trees – DTs) và máy vector hỗ trợ (Support Vector Machines – SVMs), mạng nơ-ron cơ sở xuyên tâm (Fuzzy Radial Basis Functional Neural Networks – FRBFNNs) phân loại Bayes đã được chứng minh là công cụ tiên lượng chất lượng tinh dịch (mật độ và hình thái tinh trùng) với độ chính xác cao.  
 
SVMs và MLPs đạt độ chính xác lần lượt là 86% và 69% trong việc đánh giá mật độ và hình thái tinh trùng. Các nghiên cứu tối ưu MLPs cho hiệu suất cao với độ chính xác đạt 93,3%. Các nghiên cứu sử dụng phân loại Bayes và ANN đánh giá chất lượng tinh trùng với độ chính xác trên 97% trong giai đoạn đào tạo. Nghiên cứu gần đây sử dụng thuật toán tối ưu hóa cảm ứng (Sperm Whale Optimization algorithm – SWA) kết hợp với ANNs đạt độ chính xác trên 99,96%. Công cụ FRBFNNs đã được chứng minh đạt độ chính xác 90% khi so với SVMs, MLPs và DTs.
 
Ngoài ra, ANN cũng có thể dự đoán chất lượng tinh dịch thông qua các thành phần tinh dịch, bao gồm các chất hữu cơ và vô cơ như protein, fructose, glucosidase, kẽm và các thành phần khác như Mg²⁺, Ca²⁺, K⁺, Na⁺. Tuy nhiên, vẫn tồn tại các hạn chế như sự không khớp giữa phân tích tinh dịch thủ công và AI, cùng với việc sử dụng các tập dữ liệu nhỏ và quy trình đánh giá không chính xác. Việc xác định tinh trùng có thể gặp khó khăn với các mẫu thu từ kỹ thuật microTESE, tuy nhiên một công cụ mới sử dụng ANN để nhận dạng tinh trùng dựa trên hình ảnh trường sáng đã đạt độ nhạy 86,1%.
 
Thuật toán dựa trên máy tính và AI để phân tích tinh dịch
Trong suốt 25 năm qua, phân tích tinh dịch bằng máy tính (Computer Assisted  Semen Analysis – CASA) đã trở thành một phương pháp thay thế đáng tin cậy cho phân tích truyền thống. Tuy nhiên, CASA cần đảm bảo chính xác khi nhập thông tin thủ công. Để khắc phục điều này, phần mềm SpermQ giúp phân tích chi tiết chuyển động đuôi của tinh trùng và giảm thiểu độ lệch do người thực hiện. Các phương pháp khác như sử dụng di động thông minh để phân tích tinh dịch cho độ chính xác cao khoảng 98% theo tiêu chuẩn của WHO, phương pháp này gặp khó khăn với các mẫu chứa nhiều thành phần không phải tinh trùng. Mojo AISA-một hệ thống AI vi thể, giúp phân tích tinh dịch nhanh chóng và chính xác, giảm 50% thời gian so với phương pháp thủ công, đồng thời cải thiện độ chính xác và giảm lỗi do người thực hiện.
 
Ứng dụng AI trong dự đoán các nguyên nhân vô sinh nam
Bệnh lý giải phẫu như giãn tĩnh mạch tinh hoàn là nguyên nhân gây vô sinh ở nam giới. Bệnh lý này có thể ảnh hưởng xấu đến quá trình sinh tinh do tăng nhiệt độ và áp lực cao trong tinh hoàn, giảm mức oxy do lưu lượng máu giảm, sự trào ngược của các chuyển hóa độc hại từ tuyến thượng thận và rối loạn hormone. Gần đây, AI đã được phát triển để hỗ trợ trong việc phòng ngừa và điều trị giãn tĩnh mạch tinh hoàn. Mô hình ANNs do Bernabó và cộng sự (2018) phát triển có khả năng dự đoán ảnh hưởng của giãn tĩnh mạch tinh hoàn đối với khả năng sinh sản với độ chính xác cao.
 
Bên cạnh đó, hội chứng thiếu testosterone ảnh hưởng đến 15% nam giới vô sinh, dẫn đến giảm thể tích tinh dịch và số lượng tinh trùng. Để dự đoán sớm hội chứng này các bộ phân loại dựa trên ML cùng với các kỹ thuật hiệu chuẩn đã được xây dựng. Công cụ AI này đã  chứng tỏ rằng số đo vòng bụng, tiểu đường, nồng độ cao triglycerides và lipoprotein là những yếu tố quan trọng trong dự đoán hội chứng thiếu testosterone ở nam giới.
 
Hướng tiếp cận mới của AI trong tương lai
AI trong lĩnh vực phân tích tinh dịch và điều trị vô sinh nam đang mở ra nhiều cơ hội với mục tiêu cải thiện độ chính xác, giảm chi phí. Một trong những hướng phát triển quan trọng là nâng cấp máy phân tích tinh dịch tự động (CASA) để giảm thiểu các lỗi nội và ngoại tại của hệ thống, đồng thời giảm chi phí cho bệnh nhân. Việc phân tích tinh dịch tại nhà là một hướng phát triển tiềm năng, giải quyết việc khó lấy mẫu tại phòng khám. YO Home Sperm Test, thiết bị phân tích tinh dịch tại nhà đầu tiên được FDA chấp thuận, cho thấy độ chính xác cao so với phân tích trong phòng thí nghiệm.
 
Hướng phát triển tiếp theo là tự động hóa kỹ thuật Micro – TESE để xác định tinh trùng số lượng ít. AI có thể cải thiện khả năng dự đoán thành công khi thu nhận tinh trùng và phát triển các thuật toán phân tích các đặc điểm tinh trùng theo thời gian thực. Nghiên cứu hiện tại đang tập trung vào việc lựa chọn tinh trùng cho thụ tinh.
 
 AI cũng có thể hỗ trợ chẩn đoán nhiễm trùng tuyến phụ ở nam giới và đánh giá siêu âm đường sinh dục nam. Các nghiên cứu cho thấy tiềm năng tạo ra các lựa chọn điều trị cá nhân hóa dựa trên triệu chứng và dấu hiệu siêu âm cụ thể ở bệnh nhân. AI có thể giúp trong việc đánh giá các bất thường giải phẫu như ẩn tinh hoàn và hội chứng Klinefelter, từ đó hỗ trợ trong việc điều trị vô sinh nam. Phát triển thuật toán AI dựa vào các yếu tố như độ tuổi, chủng tộc, tình trạng kinh tế xã hội, chế độ ăn uống và di truyền có thể lập ra các kế hoạch điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân có nồng độ testosterone thấp.
 
Kết luận
Tóm lại, AI có tiềm năng lớn trong việc cải thiện chẩn đoán và điều trị vô sinh nam nhờ nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán và cá thể hoá điều trị. Các thuật toán công nghệ AI giúp tiên lượng chất lượng tinh dịch theo đúng tiêu chí WHO với độ chính xác cao. Nâng cấp CASA có thể nâng cao độ chính xác và tính di động của kết quả, giảm chi phí và tạo điều kiện cho việc phân tích tinh dịch tại nhà. Tuy nhiên, vấn đề đạo đức và pháp lý cần được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo việc ứng dụng AI đúng đắn và hiệu quả trong lĩnh vực sức khoẻ sinh sản nói chung.
 
Nguồn: Venishetty, N.; Alkassis, M.; Raheem, O. The Role of Artificial Intelligence in Male Infertility: Evaluation and Treatment: A Narrative Review. Uro 2024, 4, 23-35.
https://doi.org/10.3390/uro4020003

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, vô sinh nam, phân tích tinh dịch, mạng nơ-ron nhân tạo, hình thái tinh trùng, chất lượng tinh trùng.