Estas herramientas ayudan a identificar embriones con mejor pronóstico
En los últimos años, la inteligencia artificial ha revolucionado el laboratorio de reproducción asistida, especialmente en el análisis y la selección embrionaria. Hoy, estas herramientas ayudan a identificar embriones con mejor pronóstico, con precisiones del 65 % al 75 % en viabilidad y reportes de aumentos en tasas de éxito entre el 10 % y el 30 % cuando se aplican correctamente.
“Hoy contamos con equipos automatizados que, con apoyo de inteligencia artificial, evalúan muestras de semen analizando morfología, concentración y movilidad con mayor precisión y rapidez, optimizando el diagnóstico. Su uso es inevitable y en lugar de reemplazar al equipo humano, lo hace más productivo y eficiente, con decisiones clínicas respaldadas por datos más robustos; aunque permite avanzar hacia tamizajes menos invasivos”, explica el doctor José Pablo Saffon, CEO del Grupo Novafem y médico máster en medicina reproductiva humana.
Aplicaciones
Apoyo en consulta médica: software de inteligencia artificial que permite realizar el conteo de folículos y orientar el manejo de medicamentos en la estimulación ovárica.
Selección embrionaria avanzada: incubadoras tipo Timelapse analizan imágenes y videos del desarrollo embrionario (morfocinética) para estimar, de forma no invasiva, el potencial de implantación.
Evaluación de gametos: hoy existen programas de inteligencia artificial que analizan óvulos y estiman su viabilidad, además de evaluar la morfología y motilidad espermática, mediante un espermograma ayudado con inteligencia artificial para identificar el potencial de fecundación.
Análisis predictivo con bases de datos globales: la información recopilada en algoritmos entrenados internacionalmente estima la probabilidad de implantación, evalúan la calidad embrionaria y detectan posibles señales de riesgo genético.
Análisis genético: respalda la evaluación cromosómica y el estudio de ADN para orientar decisiones clínicas.
Predicción de resultados: estima la probabilidad de éxito por ciclo de la fecundación in vitro (FIV), ayudando a reducir el riesgo de falla reproductiva.
Personalización de tratamientos: contribuye a ajustar protocolos de estimulación ovárica según edad e historial clínico, optimizando la dosificación de gonadotropinas que son hormonas que estimulan las gónadas (ovarios y testículos).
Mayor precisión: disminuye la subjetividad en la evaluación embrionaria y aporta criterios más consistentes.
Mayor eficiencia: agiliza el análisis y optimiza los tiempos y flujos de trabajo en el laboratorio.