연구팀이 VISEM 데이터셋을 활용해 정자 파라미터(농도, 운동성, 형태)를 기반으로 남성 생식 능력 분류를 위한 머신러닝 알고리즘을 연구했어요.
LazyPredict 프레임워크를 사용해 다양한 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, Nearest Centroid 분류기가 94.2%의 정확도를 기록하며 SVM, 이차 판별 분석보다 우수했어요.
머신러닝 모델은 빠르고 정확하며 객관적인 정자 품질 평가를 제공하여, 남성 불임 진단 및 보조 생식 기술 분야에서 임상적 의사 결정을 지원할 수 있어요.