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06.03.2025
Inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida, según Procrearte
Gastón Rey Valzacchi, director médico de Procrearte, destaca que la IA no solo podría aumentar las tasas de éxito de los tratamientos, sino también reducir costos y personalizar terapias para responder a las necesidades individuales de los pacientes.
El avance tecnológico en inteligencia artificial (IA) está transformando los tratamientos de reproducción asistida, una disciplina que ha evolucionado desde el nacimiento del primer bebé concebido mediante fertilización in vitro (FIV) en 1978. Gastón Rey Valzacchi, director médico de Procrearte, destaca que la IA no solo podría aumentar las tasas de éxito de los tratamientos, sino también reducir costos y personalizar terapias para responder a las necesidades individuales de los pacientes.
La tecnología, cuyo término fue acuñado en 1955 por John McCarthy, permite analizar grandes volúmenes de datos clínicos y hormonales, optimizando decisiones en el manejo de la infertilidad. Según un estudio publicado en npj Digital Medicine (https://www.nature.com/articles/s41746-024-01006-x), la IA muestra un gran potencial para individualizar tratamientos, ajustando dosis y monitoreando ciclos de fertilidad con una precisión que reduce la dependencia de la experiencia subjetiva de los especialistas.
Entre las aplicaciones actuales de la IA en la reproducción asistida se destacan:
• Estimulación ovárica: Determinación del esquema de estimulación más adecuado según las características de cada paciente.
• Momento de aplicación de HCG: Indicaciones precisas para la inyección de la hormona, crucial en la maduración final de los óvulos.
• Monitoreo de la ovulación: Utilización de equipos de ecografía que, en conjunto con algoritmos, realizan mediciones exactas de los folículos.
• Selección de ovocitos y embriones: Automatización en la clasificación de gametos y embriones, reduciendo la variabilidad entre operadores y mejorando la calidad diagnóstica.
La Biblioteca Nacional de Medicina de los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. (NIH/NLM) respalda la integración de modelos de IA y aprendizaje automático en la determinación de tratamientos personalizados (https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6733338/).
Además, esta tecnología se utiliza para desarrollar modelos predictivos que ayuden a anticipar los resultados de los tratamientos, incluyendo la identificación de marcadores no invasivos para la selección de embriones, un factor clave para el éxito de la FIV.
Sin embargo, Gastón Rey Valzacchi subraya que, a pesar de los avances, existen desafíos importantes. Un informe de la Asociación Nacional de Clínicas de Reproducción Asistida de España (Anacer) señala limitaciones relacionadas con la calidad y cantidad de datos, así como la ausencia de ensayos clínicos a gran escala que validen los algoritmos (https://anacer.es/wp-content/uploads/2023/07/Revista-Anacer-2023_digital.pdf). La investigadora Kylie Dunning, de la Universidad de Adelaida, enfatizó en una entrevista Es crucial asegurarnos de que estos métodos sean realmente mejores que las prácticas actuales y evitar ofrecer falsas esperanzas" (https://fortune.com/2024/03/18/inside-ai-fertility-femtech-ivf/; https://researchers.adelaide.edu.au/profile/kylie.dunning).
Otro aspecto crítico es la privacidad y seguridad de los datos genéticos y médicos de los pacientes, lo que obliga a garantizar la confidencialidad mediante el cumplimiento de normativas internacionales como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
En Procrearte, la implementación de la IA ya se refleja en la evaluación de la calidad de los ovocitos en dos escenarios:
– Ovocitos vitrificados: La tecnología permite valorar la calidad de los ovocitos destinados a la vitrificación, ofreciendo a las pacientes una proyección realista sobre su potencial desarrollo embrionario.
– Ovocitos frescos: Se emplea la IA para analizar ovocitos que se fertilizarán en fresco, evaluando su capacidad para alcanzar la etapa de blastocisto de manera más precisa que los métodos basados únicamente en criterios morfológicos.
La incorporación de la inteligencia artificial en la reproducción asistida promete marcar el inicio de una nueva era en el tratamiento de la infertilidad. Aunque los desafíos persisten, la combinación de avances tecnológicos y un enfoque ético podría democratizar el acceso a terapias efectivas y mejorar la calidad de vida de quienes sueñan con concebir.
En esta nota:
La tecnología, cuyo término fue acuñado en 1955 por John McCarthy, permite analizar grandes volúmenes de datos clínicos y hormonales, optimizando decisiones en el manejo de la infertilidad. Según un estudio publicado en npj Digital Medicine (https://www.nature.com/articles/s41746-024-01006-x), la IA muestra un gran potencial para individualizar tratamientos, ajustando dosis y monitoreando ciclos de fertilidad con una precisión que reduce la dependencia de la experiencia subjetiva de los especialistas.
• Estimulación ovárica: Determinación del esquema de estimulación más adecuado según las características de cada paciente.
• Momento de aplicación de HCG: Indicaciones precisas para la inyección de la hormona, crucial en la maduración final de los óvulos.
• Monitoreo de la ovulación: Utilización de equipos de ecografía que, en conjunto con algoritmos, realizan mediciones exactas de los folículos.
• Selección de ovocitos y embriones: Automatización en la clasificación de gametos y embriones, reduciendo la variabilidad entre operadores y mejorando la calidad diagnóstica.
La Biblioteca Nacional de Medicina de los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. (NIH/NLM) respalda la integración de modelos de IA y aprendizaje automático en la determinación de tratamientos personalizados (https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6733338/).
Además, esta tecnología se utiliza para desarrollar modelos predictivos que ayuden a anticipar los resultados de los tratamientos, incluyendo la identificación de marcadores no invasivos para la selección de embriones, un factor clave para el éxito de la FIV.
Sin embargo, Gastón Rey Valzacchi subraya que, a pesar de los avances, existen desafíos importantes. Un informe de la Asociación Nacional de Clínicas de Reproducción Asistida de España (Anacer) señala limitaciones relacionadas con la calidad y cantidad de datos, así como la ausencia de ensayos clínicos a gran escala que validen los algoritmos (https://anacer.es/wp-content/uploads/2023/07/Revista-Anacer-2023_digital.pdf). La investigadora Kylie Dunning, de la Universidad de Adelaida, enfatizó en una entrevista Es crucial asegurarnos de que estos métodos sean realmente mejores que las prácticas actuales y evitar ofrecer falsas esperanzas" (https://fortune.com/2024/03/18/inside-ai-fertility-femtech-ivf/; https://researchers.adelaide.edu.au/profile/kylie.dunning).
Otro aspecto crítico es la privacidad y seguridad de los datos genéticos y médicos de los pacientes, lo que obliga a garantizar la confidencialidad mediante el cumplimiento de normativas internacionales como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
En Procrearte, la implementación de la IA ya se refleja en la evaluación de la calidad de los ovocitos en dos escenarios:
– Ovocitos vitrificados: La tecnología permite valorar la calidad de los ovocitos destinados a la vitrificación, ofreciendo a las pacientes una proyección realista sobre su potencial desarrollo embrionario.
– Ovocitos frescos: Se emplea la IA para analizar ovocitos que se fertilizarán en fresco, evaluando su capacidad para alcanzar la etapa de blastocisto de manera más precisa que los métodos basados únicamente en criterios morfológicos.
La incorporación de la inteligencia artificial en la reproducción asistida promete marcar el inicio de una nueva era en el tratamiento de la infertilidad. Aunque los desafíos persisten, la combinación de avances tecnológicos y un enfoque ético podría democratizar el acceso a terapias efectivas y mejorar la calidad de vida de quienes sueñan con concebir.
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