Esta es una disciplina que evolucionó desde el nacimiento del primer bebé que se concibió mediante fertilización in vitro (FIV) en 1978.

Ahora, la inteligencia artificial podría aumentar las tasas de éxito de los tratamientos de reproducción asistida.

Pero también reducir costos y personalizar terapias para responder a las necesidades individuales de los pacientes.

La tecnología, cuyo término se acuñó en 1955 por John McCarthy, permite analizar grandes volúmenes de datos clínicos y hormonales.

Así se optimizan decisiones en el manejo de la infertilidad.

Coomo indica un estudio que se publicó en npj Digital Medicine, la IA muestra un gran potencial para individualizar tratamientos.

En ese sentido, puede ajustar dosis y monitorear 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 destaca la estimulación ovárica.

Es una determinación del esquema de estimulación más adecuado según las características de cada paciente.

También está el momento de aplicación de HCG, con indicaciones precisas para la inyección de la hormona, crucial en la maduración final de los óvulos.

Asimismo se utiliza en el monitoreo de la ovulación.

Acá se emplean equipos de ecografía que, en conjunto con algoritmos, que realizan mediciones exactas de los folículos.

Además está la selección de ovocitos y embriones.

La automatización en la clasificación de gametos y embriones, reduce la variabilidad entre operadores y mejora la calidad diagnóstica.

La Biblioteca Nacional de Medicina de los Institutos Nacionales de Salud de EEUU respalda la integración de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la determinación de tratamientos de reproducción asistida.

Además, esta tecnología se utiliza para desarrollar modelos predictivos que ayuden a anticipar los resultados de los tratamientos.

Esto incluye 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, director médico de Procrearte, 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.

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».

Otro aspecto crítico es la privacidad y seguridad de los datos genéticos y médicos de los pacientes.

Esto obliga a garantizar la confidencialidad mediante el cumplimiento de normativas internacionales como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

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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