Fertilidad de precisión con inteligencia artificial en clínicas

La fertilidad ha sido un tema de interés y preocupación para muchas personas en todo el mundo. Con avances en la tecnología médica, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando el campo de la reproducción asistida, ofreciendo nuevas posibilidades y mejorando las tasas de éxito de los tratamientos. Esta transformación no solo promete optimizar los procesos, sino también personalizar la atención a cada paciente de manera más efectiva.

Las estadísticas son reveladoras: una de cada seis parejas en edad reproductiva enfrenta problemas de fertilidad. Ante este escenario, las técnicas de reproducción asistida, como la fecundación in vitro (FIV), han evolucionado para hacer frente a desafíos complejos. En este contexto, la IA se presenta como una herramienta valiosa para automatizar decisiones, mejorar la precisión y aumentar las tasas de éxito en los tratamientos de fertilidad.

Estimulación ovárica: algoritmos que guían el tratamiento en tiempo real

Uno de los aspectos más críticos en el proceso de FIV es decidir cuándo activar la maduración ovárica. Los algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión lineal y las redes neuronales, son capaces de analizar miles de ciclos de estimulación para predecir el momento óptimo de este proceso. Se consideran factores como:

• Edad de la paciente
• Reserva ovárica
• Concentraciones hormonales
• Crecimiento folicular

Estos datos se procesan para ajustar las dosis hormonales y determinar si se debe continuar, interrumpir o modificar el protocolo de estimulación. El objetivo es maximizar la obtención de ovocitos maduros (MII) mientras se minimizan los riesgos de efectos adversos como el síndrome de hiperestimulación ovárica (OHSS).

Modelos como los desarrollados por Fanton y su equipo permiten predicciones diarias sobre el nivel de estradiol y el tamaño de los folículos, ayudando a decidir si es mejor desencadenar la ovulación hoy o al día siguiente. Además, sistemas avanzados como CR-Unet permiten medir automáticamente el área folicular mediante ecografía, ofreciendo una biometría más precisa que el diámetro tradicional. Esto no solo acelera el trabajo clínico, sino que reduce la variabilidad entre operadores, siendo especialmente útil para aquellos profesionales con menos experiencia.

Evaluación del esperma: más allá de la simple movilidad

La calidad del esperma es un factor determinante en la fertilización y desarrollo embrionario. La IA utiliza técnicas de deep learning para analizar la morfología del esperma con gran precisión, identificando alteraciones en:

• Cabeza
• Acrosoma
• Cuello
• Cola

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son utilizadas para clasificar las imágenes en espermatozoides normales o anormales, lo que asiste al embriólogo en la selección de los más viables para la inyección intracitoplasmática (ICSI).

Además, otros modelos evalúan la velocidad y trayectoria del movimiento espermático, integrando información clínica como la edad del donante, la abstinencia y los niveles hormonales. Algoritmos basados en redes recurrentes (RNN) extraen patrones de desplazamiento de videos microscópicos, facilitando la selección del esperma con mejor motilidad.

Selección de embriones y predicción de aneuploidías

La elección del embrión con mayor potencial de implantación es fundamental para el éxito del tratamiento. Las plataformas de IA analizan imágenes de blastocistos con el objetivo de predecir su viabilidad y el riesgo de aborto. Modelos entrenados con datos de pruebas genéticas y resultados clínicos permiten clasificar los embriones en:

• Euploides (normales)
• Aneuploides (anormales)

Esto reduce el riesgo de embarazos fallidos o con malformaciones. Algoritmos como el Embryo Ranking Intelligent Classification Algorithm utilizan imágenes estáticas y grabaciones en time-lapse para identificar patrones morfocinéticos asociados a mejores resultados. Aunque la IA no sustituye la experiencia del embriólogo, sí proporciona una herramienta objetiva que ayuda en la selección de embriones.

Evaluación endometrial automatizada: saber cuándo transferir

La receptividad del endometrio es crucial para la implantación embrionaria. Modelos como EndoClassify utilizan ecografías transvaginales y redes neuronales para segmentar el endometrio y evaluar características como:

• Grosor
• Ecogenicidad
• Proporción de capas externas

Al integrar datos adicionales como la edad de la paciente, la tasa de fertilización y la calidad embrionaria, la IA puede anticipar si el endometrio está preparado para una transferencia exitosa. Esto optimiza el momento de la transferencia y mejora la tasa de implantación.

Algunos algoritmos avanzados aplican técnicas de aprendizaje profundo para identificar patrones sutiles asociados con ciclos exitosos. Estas herramientas pueden detectar variaciones en la vascularización o en la textura del endometrio que escapan a la evaluación visual humana. Combinando estas señales con parámetros clínicos y embriológicos, la IA contribuye a definir ventanas de implantación más precisas, minimizando los intentos fallidos y personalizando aún más la estrategia de tratamiento.

Modelos para predecir resultados clínicos: embarazo, aborto o embarazo múltiple

La IA también es capaz de anticipar la probabilidad de embarazo, el riesgo de complicaciones o la necesidad de cancelar un ciclo. Modelos como XGBoost, Random Forest y LightGBM procesan datos clínicos, hormonales y embriológicos para ofrecer predicciones personalizadas. Estos modelos permiten estimar la probabilidad de embarazo múltiple en casos de transferencia de varios embriones, ayudando a minimizar riesgos sin reducir las tasas de éxito.

Otros modelos pueden pronosticar la aparición de síndrome de hiperestimulación ovárica o diagnosticar condiciones como la endometriosis basándose en datos clínicos y antecedentes quirúrgicos. Algunos modelos predictivos se entrenan con información longitudinal de pacientes que han realizado múltiples intentos de FIV, permitiendo ajustar las estrategias en función de respuestas previas.

Estos sistemas no solo evalúan variables aisladas, sino que también detectan interacciones complejas entre la edad, la reserva ovárica, la respuesta a la estimulación y la calidad embrionaria. Esto genera una visión integral del pronóstico reproductivo, facilitando una toma de decisiones compartida entre médico y paciente, con expectativas más realistas y tratamientos mejor enfocados.

Desafíos éticos y técnicos: privacidad, sesgos y responsabilidad

A pesar del potencial transformador de la IA en el ámbito de la fertilidad, su implementación generalizada enfrenta varios desafíos que deben ser abordados. Algunos de los aspectos más importantes incluyen:

• Interpretabilidad de los modelos: es esencial que los profesionales comprendan cómo funcionan los algoritmos.
• Calidad de los datos: los resultados dependen en gran medida de la calidad de la información utilizada para entrenar los modelos.
• Sesgos algorítmicos: es crucial evitar sesgos en los datos que puedan conducir a desigualdades en los resultados.
• Responsabilidad legal: es necesario establecer marcos legales claros sobre la responsabilidad en caso de errores médicos relacionados con la IA.

Además, es fundamental asegurar que el personal clínico esté capacitado en el uso de estas tecnologías y que exista validación externa para garantizar su efectividad. La comprensión por parte de los pacientes sobre el papel de la IA en su tratamiento y su consentimiento informado también son aspectos clave para su aceptación.

La inteligencia artificial promete revolucionar la medicina reproductiva al permitir decisiones más informadas, tratamientos personalizados y mejores tasas de éxito. Desde la evaluación de gametos hasta la selección embrionaria y la predicción de resultados, los modelos de IA proporcionan un soporte cada vez más preciso y eficiente en el tratamiento de la fertilidad.

Referencias

• Orovou E, Tzimourta K D, Tzitiridou-Chatzopoulou M, et al. Artificial Intelligence in Assisted Reproductive Technology: A New Era in Fertility Treatment. Cureus. (2025). doi:10.7759/cureus.81568

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