La inteligencia artificial está transformando la reproducción asistida, pues al personalizar los tratamientos, optimizar la selección de embriones y reducir errores, no solo mejora las tasas de éxito, sino que también hace que los tratamientos sean más seguros y accesibles para los pacientes.
La inteligencia artificial está transformando la reproducción asistida, pues al personalizar los tratamientos, optimizar la selección de embriones y reducir errores, no solo mejora las tasas de éxito, sino que también hace que los tratamientos sean más seguros y accesibles para los pacientes.
Milenka Duarte

En los últimos años, hemos sido testigos de una variedad de que han transformado diversos aspectos de nuestra vida cotidiana. Desde la forma en que trabajamos hasta la manera en que nos comunicamos, la se ha convertido en una parte integral de nuestra existencia. Entre todas las herramientas que han marcado un antes y un después en la , se destaca la . Esta tecnología está generando un impacto significativo en numerosos campos, como la ingeniería, el entretenimiento, la educación y, sobre todo, la , específicamente en la

De acuerdo con la , cerca del 17.5% de los adultos, es decir, aproximadamente uno de cada seis personas, presenta Por lo tanto, la reproducción asistida se convierte en una alternativa importante para ayudar a estos pacientes a cumplir su sueño de ser padres. En este contexto, la IA emerge como un sistema revolucionario con el potencial de cambiar el panorama de la y ofrecer nuevas esperanzas a millones de parejas en todo el mundo.

¿Cómo se está integrando la IA en el campo de la reproducción asistida?

La inteligencia artificial es una tecnología que permite a las computadoras procesar y evaluar grandes volúmenes de datos e información de salud. Por esta razón, como señaló el doctor James Milthon Mestanza, médico gineco-obstetra especializado en fertilidad de la Clínica Internacional a , en la reproducción asistida, la IA se está integrando para mejorar los procedimientos, analizar datos y optimizar decisiones clínicas, proporcionando así herramientas más precisas y personalizadas. Un ejemplo clave de ello, es la selección de los mejores espermatozoides y los mejores óvulos, pues mediante una serie de algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede evaluar y predecir cuáles tienen mayor probabilidad de lograr un .

“La inteligencia artificial son todos aquellos métodos o procesos que nos ayudan a tomar algunas decisiones que de forma convencional nos resulta difícil. En el caso de la reproducción asistida, la IA facilita la captura y almacenamiento de miles de imágenes de embriones, permitiendo identificar cuál originó un embarazo y analizar sus características. A partir de estos datos, se puede desarrollar un algoritmo que aprenda a distinguir qué embriones tienen mayores posibilidades de éxito, diferenciándolos de aquellos con menos probabilidades o nulas. En esencia, la IA ayuda a determinar cuáles tienen más posibilidades de resultar en un embarazo cuando se unen con espermatozoides. Asimismo, en el caso de los embriones ya formados, esta evalúa cuál es más probable que resulte en un embarazo mediante la comparación de imágenes y la evaluación de parámetros específicos”, explicó Javier Garcia-Ferreyra, embriólogo y director de la clínica de fertilidad y reproducción asistida EmbryoFertility.

La IA se utiliza para analizar imágenes de embriones durante la fertilización in vitro (FIV), por lo que los algoritmos pueden evaluar la calidad de los embriones con gran precisión, ayudando así a seleccionar los más viables para la implantación y, por ende, un embarazo exitoso.
La IA se utiliza para analizar imágenes de embriones durante la fertilización in vitro (FIV), por lo que los algoritmos pueden evaluar la calidad de los embriones con gran precisión, ayudando así a seleccionar los más viables para la implantación y, por ende, un embarazo exitoso.

¿Cuáles son los principales beneficios de utilizar la inteligencia artificial en la reproducción asistida?

La inteligencia artificial facilita la correlación de vastos conjuntos de datos biomédicos a través del uso de algoritmos complejos. Básicamente, esto no solo mejora la precisión de las pautas médicas, sino que también aumenta el entendimiento en áreas específicas, reduce errores y permite realizar predicciones en tiempo real. Por lo tanto, el embriólogo mencionó algunos de los principales beneficios de adoptar la IA en la reproducción asistida:

  • Predicción de resultados: Empleando datos históricos y actuales de pacientes, la IA puede predecir resultados probables para , ayudando así a los médicos y pacientes a tomar decisiones más informadas.
  • Optimización de tratamientos: Los sistemas de IA pueden ayudar a optimizar los protocolos de tratamiento ajustándolos a las características individuales de cada paciente, lo que puede mejorar las tasas de éxito de la y otros tratamientos.
  • Selección de embriones: Mediante el análisis de imágenes y datos genéticos, la IA puede favorecer a la selección de embriones con menor riesgo de enfermedades genéticas o con mayor probabilidad de implantación exitosa.
  • Monitorización en tiempo real: Dispositivos conectados y sistemas de IA pueden monitorizar parámetros biométricos y condiciones del paciente en tiempo real, alertando sobre cambios importantes que requieran intervención médica.
  • Reducción de costos y tiempos: Al mejorar la eficiencia en el diagnóstico, el tratamiento y el seguimiento, la IA puede potencialmente disminuir los costos asociados con la reproducción asistida y reducir los tiempos de espera para los pacientes.

“A través del análisis de datos históricos de pacientes y modelos predictivos, la IA puede identificar signos sutiles de problemas de fertilidad que pueden no ser evidentes en pruebas convencionales, lo que permite un diagnóstico precoz y, potencialmente, un tratamiento más eficaz. En concreto, los sistemas de IA analizan el perfil médico de cada paciente para identificar un tratamiento personalizado, aumentando así las posibilidades de éxito”, refirió Mestanza.

¿De qué manera la IA está ayudando a mejorar la selección de embriones?

Cuando se realiza un cultivo embrionario, se lleva a cabo el proceso de fertilización y desarrollo de embriones mediante la unión de los óvulos y los , por lo que todo este proceso de reunión, fecundación y desarrollo ocurre dentro de unas incubadoras especiales. Como precisó el especialista de EmbryoFertility, estas simulan el entorno de las trompas de Falopio en el , proporcionando la temperatura, la humedad y una serie de condiciones fisiológicas necesarias para el desarrollo embrionario.

La IA puede monitorear el desarrollo de los embriones en tiempo real, por lo que puede identificar cualquier signo de anormalidad o problema en etapas tempranas. Esto permite una intervención rápida y aumenta las probabilidades de éxito.
La IA puede monitorear el desarrollo de los embriones en tiempo real, por lo que puede identificar cualquier signo de anormalidad o problema en etapas tempranas. Esto permite una intervención rápida y aumenta las probabilidades de éxito.

Cabe señalar que, en la reproducción asistida tradicional, no se puede observar directamente el desarrollo embrionario dentro de las incubadoras. No obstante, la inteligencia artificial ha mejorado este proceso mediante el desarrollo de incubadoras equipadas con tecnología capaz de capturar imágenes continuas o casi continuas del desarrollo embrionario. Estas imágenes se analizan mediante algoritmos avanzados que evalúan diversos parámetros, como la velocidad de crecimiento, la calidad y la apariencia de los embriones. Gracias a estos análisis, los sistemas pueden determinar cuáles embriones tienen una mayor o menor probabilidad de éxito, mejorando así la eficacia de los cultivos y la selección de los embriones.

“Sin duda, esta es una herramienta muy útil en la actualidad, ya que en el campo de la reproducción asistida se busca mejorar los resultados. El objetivo es que cada vez más pacientes logren un embarazo que llegue a término con un nacido vivo y sano. Por este motivo, se trabaja continuamente en el desarrollo de métodos basados en la IA para mejorar la selección de embriones”, destacó García-Ferreyra.

¿Qué tipo de algoritmos y tecnologías de IA se utilizan en la reproducción asistida?

En la reproducción asistida se emplean diversas tecnologías y algoritmos de inteligencia artificial para mejorar las tasas de éxito del embarazo. De acuerdo con el médico gineco-obstetra estos son algunos de los más relevantes:

  • Datos: Se recopilan datos, como la , la reserva ovárica, el tiempo de infertilidad, el peso, la talla, la presencia de y cualquier enfermedad relevante. Por otro lado, en el caso del hombre, se analizan la edad y el estado de salud general. En concreto, la IA permite el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos históricos para identificar tendencias y factores que contribuyan a la infertilidad, facilitando así el desarrollo de enfoques más eficaces.
  • Imágenes médicas: Las y otras imágenes médicas son fundamentales para la evaluación del estado reproductivo. La inteligencia artificial se utiliza para analizar estas imágenes, con la finalidad de ayudar a identificar patrones que pueden informar sobre la calidad y cantidad de los óvulos y espermatozoides, así como los mejores embriones que pueden conllevar a un posible embarazo.
  • Modelos predictivos: Se desarrollan algoritmos que pueden predecir el éxito de diferentes tratamientos basándose en la combinación de los datos anteriores. Estos modelos pueden determinar qué intervenciones son más adecuadas para cada pareja, mejorando así las tasas de éxito.
  • Optimización de protocolos de tratamiento: A través del aprendizaje automático, los algoritmos pueden sugerir ajustes en los protocolos de tratamiento en tiempo real, garantizando que cada paciente reciba una atención más personalizada.

“ Los sistemas de inteligencia artificial se basan en el análisis de información previa, como fotos, videos, mediciones, etc. Por ello, mediante la aplicación de algoritmos a estos datos, la IA puede predecir un resultados o eventos. Por ejemplo, puede utilizar la medición de parámetros morfológicos para seleccionar embriones con mayor potencial de dar lugar a un embarazo”, aseguró el embriólogo.

¿Cuál es el nivel de precisión de la IA en la predicción de resultados?

Cada vez que se desarrolla un nuevo sistema de inteligencia artificial y cada año que se lanzan nuevos programas, se garantiza que estos deben tener al menos entre un 80-85% de exactitud en cuanto a la predicción de los resultados correctos o en la ocurrencia de eventos previstos. No obstante, para que la IA funcione eficazmente, también depende de diversos factores externos.

La gestión de grandes volúmenes de datos es esencial en los tratamientos de reproducción asistida, pues la inteligencia artificial puede organizar y analizar esta data de manera eficiente, proporcionando así información valiosa a los médicos y mejorando la toma de decisiones.
La gestión de grandes volúmenes de datos es esencial en los tratamientos de reproducción asistida, pues la inteligencia artificial puede organizar y analizar esta data de manera eficiente, proporcionando así información valiosa a los médicos y mejorando la toma de decisiones.

“Un sistema de incubación puede hacer un seguimiento continuo del desarrollo embrionario y un algoritmo puede predecir cuál de un grupo de embriones tiene más posibilidades de resultar en un embarazo éxito. Sin embargo, si los protocolos de estimulación de la paciente, la aspiración o recuperación de óvulos y la manipulación de antes de que lleguen a la incubadora no se realizan adecuadamente, la IA no podrá compensar esas deficiencias. En otras palabras, aunque la inteligencia artificial puede ser muy precisa, su efectividad depende de la correcta ejecución de todos los procedimientos previamente involucrados en el proceso de la reproducción asistida”, sostuvo el doctor García-Ferreyra.

¿Cómo está cambiando la IA la práctica diaria de los especialistas en reproducción asistida?

La inteligencia artificial ha revolucionado positivamente el trabajo de los profesionales de la salud en reproducción asistida. Según el experto de la Clínica Internacional, esta tecnología aprovecha la experiencia acumulada de médicos de todo el mundo, lo que permite mejorar la precisión de los diagnósticos y personalizar los tratamientos para cada paciente, basándose en evidencia médica actualizada.

“Ciertamente, la inteligencia artificial nos permite reducir la subjetividad al momento de decidir, por ejemplo, en la selección de embriones con mayor potencial para originar un embarazo. No obstante, es importante tener en cuenta que, es una herramienta más que podemos utilizar en los laboratorios de reproducción asistida para evaluar el desarrollo embrionario de forma no invasiva, pero también es fundamental considerar que la IA por si sola no aumentará los éxitos en este campo de la fertilidad, pues son muchos los factores, como el manejo clínico del paciente, la calidad del laboratorio, entre otros, de los cuales dependen los resultados”, recalcó el director de la clínica de fertilidad y reproducción asistida.

¿Cuáles son las áreas de la reproducción asistida que podrían beneficiarse en un futuro de la IA?

Además del área de laboratorio donde la inteligencia artificial permite evaluar el desarrollo embrionario de forma no invasiva, también podrá facilitar la mejora de los procesos de , telemedicina, e inclusive el control de calidad de todos los procesos que ocurren en las clínicas de fertilidad.

“Definitivamente, las áreas que podrían beneficiarse más de la aplicación de la inteligencia artificial son la fecundación in vitro y la Asimismo, se espera que en los próximos años haya una mayor integración de la IA con algoritmos más sofisticados y un uso más generalizado de análisis de datos en tiempo real. Sin lugar a duda, la inteligencia artificial tiene el potencial te transformar la reproducción asistida al hacerla más accesible y efectiva. Sin embargo, es crucial mantener un enfoque ético y centrado en el paciente mientras se aprovechen las oportunidades que ofrece esta tecnología”, expresó el médico especializado en fertilidad.

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