机器学习预测不明原因不孕患者IVF结局的探索性研究
Machine learning prediction of IVF outcomes in unexplained infertility
该回顾性单中心研究纳入145对不明原因不孕夫妇，采用五种机器学习算法预测IVF临床妊娠结局。LGBM模型表现最佳，测试集ROC-AUC为0.712、准确率65.2%。置换特征重要性提示促性腺激素总剂量、初始剂量、精子总数、前向运动精子数及不孕年限较重要。作者强调样本小、无外部验证且缺少活产数据，结果仅为探索性，尚不能用于临床决策。
推荐理由：可作为AI辅助生殖结局预测的早期探索阅读，但样本量小、单中心、无外部验证且以临床妊娠为终点，临床转化价值有限。