基于目标驱动的机器学习模型估算PCOS患者GnRH拮抗剂方案中的个体化促性腺激素起始剂量
Estimating individualized gonadotropin starting doses in women with PCOS: a target-driven machine learning model for GnRH-antagonist stimulation
该回顾性双中心研究纳入976例采用GnRH拮抗剂方案行IVF-ET的PCOS患者，以每单位促性腺激素起始剂量所获卵母细胞数定义卵巢敏感度（OS），构建随机森林与LASSO模型预测OS并据此推算个体化Gn起始剂量。结果显示BMI、AMH、基础FSH与AFC为核心预测因子，随机森林在独立测试集预测连续OS的R²为0.860，RMSE为0.254；获卵7-16枚者在结局、OHSS风险、活产时间与费用间平衡最佳，模拟调整可为获卵较少者上调起始剂量，并开发了在线“Gn Calculator”辅助临床决策。
推荐理由：以连续OS指标和获卵7-16枚目标区间构建可解释的RF剂量模型，样本量近千例且有独立测试集与在线计算器，对PCOS促排卵起始剂量的临床决策有直接可用性；但为回顾性双中心研究、缺乏前瞻性验证，剂量一致性仅与历史处方相关。