日本东邦大学医学部泌尿器科学讲座的小林秀行副教授等的研究小组，在世界上首次开发出了用AI (人工智能)自动对无精子症患者*丸睾**内的状况进行病理诊断的模型。
其论文被刊登在英国科学杂志《Scientific Reports》( 5月10日电子版)上，据说正确诊断率在80%以上。 目前，日本的病理专科医生数量为2620人(截至2020年11月2日)。 大多数是癌症专家，几乎没有病理医生能够诊断*丸睾**。 因此，男性不孕症患者即使接受病理检查，接受结果也需要一个多月，这不仅是患者的精神负担，也是男性不孕症治疗不普及的原因之一。
据世界卫生组织( WHO )称，不孕症的原因只有女性41%、男性24%、男女双方24%、原因不明11%，约半数认为男性也有原因。
男性不育症的原因有8成是无法正常生成精子的造精功能障碍，被认为是在精巢内生成健壮精子的功能低下。 其最严重的病情是无精子症。
“无精子症中，精巢可以制造精子，但其通道因某种原因堵塞的称为闭塞性( OA )，占全体的20%。 道路没有问题，但几乎没有生成精子的是非闭塞性( NOA )，据说这是全体的80%。”
治疗时通过局部或全身麻醉进行*丸睾**内精子采集术( TESE )。 OA患者将阴囊皮肤切开，切开*丸睾**的白膜，采集其组织的一部分。 另一方面，NOA患者将*丸睾**的白膜张大，用手术用显微镜对*丸睾**内进行全面的搜索，从而采集精子。 前者一般为当天往返手术，后者一般为住院手术。
“问题是，诊断如此辛苦采集的精巢内组织的病理医生不足，需要一个多月才能诊断出来。 其中有些地区没有病理医生，这成为了男性不孕症治疗普及的一大障碍。”
病理医生对采集的组织切片进行观察，使用被称为“Johnsen score”的将精巢内的精子分化数值化的指标，把握精巢内的状态。
“该分数约在50年前公布，至今仍在世界各地使用。 分数分为1~10分，分数越高表示向精子的分化越严重，8分以上就可以确认精子。”
分数为1分(未发现细胞成分)、2分(未发现精祖细胞，仅细胞三细胞)、3分(仅精祖细胞)、4分(精母细胞5~10个)、5分(精母细胞多数)、6分(精子细胞5~10个)、7分(精子细胞多数)
кa患者精子被采集的比例较高，表现出8分以上的特征。 据悉，NOA患者精子采集的比例较低，主要有显示1~3分的倾向。
■正诊率在80%以上
此次，小林副教授的研究组于2010年1月至19年12月在东邦大学医疗中心大森医院生产中心接受诊断的患者，以在кa或NOA实施TESE的264例病理标本为对象，共计拍摄了7155张病理照片。 分为4组(1~3分=标签1、4~5分=标签2、6~7分=标签3、8~10分=标签4 )。 并且，利用无需机器学习专业知识也可以制作、验证独自图像识别模型的谷歌云“automl vision”，完成了自动对男性不孕症患者*丸睾**内的状况进行AI病理诊断的模型。
据悉，此时的正诊率为82.6 %，使用将判断得分的部位剪切后的加工图像9822张，正诊率上升到99.5 %。
“最初的正诊率停留在80%左右，是因为很难判断标签2和3。 因为在有很多精母细胞的情况下，有多个精子细胞混入的例子，没能正确判断得分的5分和6分。”
这项研究对男性不孕症的治疗有什么作用？
“由于能够将此前由熟练病理专家进行的Johnsen score自动化，因此即使是由于病理医生不足而退缩TESE的设施，也将成为其积极的契机。 我期待着那个能普及男性不孕症的治疗。 虽然不能马上取代病理医生，但是应该会帮助病理医生诊断。 另外，这个系统完成后，患者将摆脱等待检查结果一个多月的精神痛苦。”
这可能会成为阻止日本出生率下降的*器武**。
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