Reproducción asistida: el innovador impacto de la IA

Reproducción asistida: el impacto de la IA es necesario en la procreación, pues si bien es un un proceso esencial para la continuidad de la vida, no siempre ocurre de manera simple.

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), uno de cada seis adultos en el mundo tiene dificultades para concebir, lo que convierte a la infertilidad en un desafío global.

Ante esta realidad, la medicina reproductiva evolucionó con técnicas como la Fertilización In Vitro (FIV). Hoy, un nuevo capítulo se abre: la integración de la Inteligencia Artificial (IA) promete revolucionar la forma en que se diagnostica, se planifica y se lleva adelante un tratamiento para tener un hijo.

Cómo la Inteligencia Artificial transforma la FIV

Durante décadas, los laboratorios de fertilidad usaron modelos estadísticos tradicionales para estimar probabilidades de éxito: regresión, análisis de riesgo y tablas poblacionales.

Aunque útiles, estos métodos no podían procesar todas las variables complejas que influyen en un embarazo.

Hallazgo cuántico: el presente podría cambiar el pasado

La IA cambió las reglas del juego. Los algoritmos de machine learning son capaces de:

Analizar miles de datos en segundos
Integrar información hormonal, genética y ecográfica
Evaluar el comportamiento celular de los embriones
Predecir resultados con mayor precisión

Hoy es posible anticipar la probabilidad de embarazo, la calidad embrionaria o incluso la chance de lograr un nacimiento vivo con un nivel de exactitud nunca visto.

La especialista en Medicina Reproductiva Luciana Devenutto explica que la IA permite “personalizar, objetivar y mejorar resultados” gracias a predicciones más confiables.

En qué etapas de la FIV se utiliza la IA

La doctora Liliana Blanco, directora de Procrearte, describe cómo la IA ya asiste a profesionales en todas las fases del tratamiento:

Definir la estimulación ovárica más adecuada según cada paciente
Analizar ecografías y medir folículos
Determinar el momento exacto para la extracción de óvulos
Evaluar la calidad ovocitaria
Seleccionar los embriones con mayor potencial

Analizar el endometrio para elegir el día óptimo de transferencia

La IA aporta estandarización, precisión y la posibilidad de tomar decisiones clínicas basadas en millones de datos.

El desafío de la “caja negra”: ¿cómo confiar en un algoritmo?

A pesar de su enorme potencial, la IA enfrenta un problema clave: muchas veces no se entiende cómo llega a una conclusión. Esta falta de transparencia, conocida como black box, genera debate ético y clínico.

Para abordar esta dificultad surgieron herramientas como el método de Shapley, que permite identificar qué variables pesan más en un resultado.

En FIV, este análisis determinó que los factores más influyentes para predecir nacidos vivos son:

Edad materna
Niveles de FSH
Motilidad espermática progresiva
Duración de la infertilidad
Estradiol, LH y progesterona
La explicación detrás de los algoritmos es clave para construir confianza.
Automatización del laboratorio: qué tareas ya realizan las máquinas
El laboratorio de FIV es uno de los entornos más delicados de la medicina. Allí, la precisión es crítica.

La automatización ya está presente en áreas como: