Tinh dịch đồ là một xét nghiệm đầu tay nhằm đánh giá chất lượng của tinh trùng thông qua mật độ tinh trùng, di động và hình dạng bình thường... Kết quả xét nghiệm này cho cái nhìn khái quát về khả năng sinh sản của nam giới. Đa phần xét nghiệm tinh dịch đồ được thực hiện tại các phòng thí nghiệm nam khoa của trung tâm thụ tinh trong ống nghiệm, nhưng vẫn có một số thử nghiệm phân tích đơn giản, nhanh mà nam giới có thể thực hiện tại nhà để có cái nhìn sơ bộ về tinh trùng của mình. Hiện nay, các thử nghiệm phân tích tại nhà bằng điện thoại thông minh đánh giá mật độ và di động của tinh trùng đã được phát triển (Kanakasabapathy và cs., 2018; Thirumalaraju và cs., 2018). Tuy nhiên, do sự phức tạp của các đánh giá hình dạng, nên việc đánh giá hình dạng tinh trùng tự động tại nhà chưa thực hiện được. Hơn nữa, tất cả các công nghệ thay thế được đề xuất đều quá đắt hoặc không phù hợp.

Một công cụ đánh giá hình dạng tinh trùng tự động, rẻ tiền và cơ động được sử dụng để xét nghiệm tinh trùng tại nhà đã được nghiên cứu. Nhóm các nhà nghiên cứu đến từ Đại học Y Harvard (Mỹ) đã sử dụng điện thoại thông minh kết hợp với thuật toán học sâu (deep learning) để phân tích hình dạng tinh trùng. Thuật toán học sâu là một dạng thuật toán của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Hình ảnh tinh trùng của 35 nam giới được chụp từ kính hiển vi đặc biệt gắn với điện thoại thông minh. Để xây dựng mô hình tiên lượng, nhóm đã sử dụng 170.000 hình ảnh tinh trùng trong giai đoạn đào tạo; và dùng 7.000 hình ảnh để kiểm chứng lại mô hình.

Kết quả phân tích 35 mẫu tinh dịch bằng hệ thống điện thoại thông minh kết hợp với thuật toán học sâu đã tiên lượng chính xác chất lượng hình dạng tinh trùng (>= 4% tinh trùng hình dạng bình thường) với độ chính xác 88,5% (CI 95% 73,3%-96,8%). Hơn nữa, giá trị AUC của đường cong ROC là 92,8 (CI 95% 78,8%-98,8%); độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên lượng dương, giá trị tiên lượng âm tương ứng là 80%, 92%, 80%, 92%.

Đây là nghiên cứu đầu tiên chứng minh công nghệ trí tuệ nhân tạo kết hợp với điện thoại thông minh có thể xác định chất lượng hình dạng tinh trùng. Công cụ này cho phép phân tích nhanh, chính xác, tự động, khách quan và thích hợp cho thử nghiệm tại nhà.


Nguồn: Human sperm morphology analysis using smartphone microscopy and deep learning, Fertility and Sterility, 2019, https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2019.07.237
 

Từ khóa: Phân tích hình dạng tinh trùng người bằng điện thoại thông minh kết hợp với thuật toán học sâu