Una reciente revisión elaborada por David B. Olawade, Jennifer Teke, Khadijat K. Adeleye, Kusal Weerasinghe, Momudat Maidoki y Aanuoluwapo Clement David-Olawade, investigadores pertenecientes a la University of East London, Medway NHS Foundation Trust, York St John University, Canterbury Christ Church University, University of Massachusetts y University Hospitals of Leicester, ha explorado en profundidad el uso de la inteligencia artificial en la fecundación in vitro (FIV).
La aplicación de estas nuevas tecnologías computacionales tiene un gran potencial para optimizar diversas etapas del tratamiento de reproducción asistida y mejorar las tasas de embarazo.
A continuación tienes un índice con los 7 puntos que vamos a tratar en este artículo.
Inteligencia Artificial y estimulación ovárica a medida
El primer gran paso de la fecundación in vitro (FIV) es la estimulación ovárica, un proceso que resulta fundamental para obtener un buen número de óvulos para fecundar. Tradicionalmente, predecir cómo responderá cada mujer a la medicación hormonal de la estimulación ovárica ha sido un reto médico importante.
En este aspecto, la inteligencia artificial permite una personalización mucho más precisa de los tratamientos. Los algoritmos informáticos son capaces de analizar grandes cantidades de datos clínicos, como la edad, el peso corporal y la reserva ovárica, para calcular de forma predictiva la dosis ideal de medicación. Esta tecnología también puede ayudar a estimar la cantidad de óvulos que se obtendrán en la punción ovárica y a predecir el mejor día para administrar la medicación final antes de la punción.
Una de las mayores ventajas de estas herramientas predictivas de inteligencia artificial es que facilitan los ajustes en tiempo real durante la fase de estimulación ovárica. De esta forma, se busca conseguir la máxima eficacia en el tratamiento y reducir el riesgo de posibles complicaciones médicas.
Selección de gametos y embriones
Elegir correctamente los óvulos y los espermatozoides es un factor determinante para lograr una fecundación exitosa. La incorporación de la inteligencia artificial aporta una gran objetividad en este campo:
- Evaluación del esperma: la tecnología permite analizar en detalle y con precisión parámetros de movilidad y morfología del espermatozoide, identificando aquellos con mayor capacidad para fecundar.
- Calidad de los óvulos: los sistemas basados en inteligencia artificial evalúan imágenes de alta resolución para detectar pequeñas variaciones estructurales en los óvulos que el ojo humano podría pasar por alto y que se relacionarían con la calidad ovocitaria.
- Clasificación de embriones: gracias a la tecnología de incubadoras con cámaras de vídeo time-lapse, la inteligencia artificial estudia cada hito del desarrollo celular del embrión para predecir con mayor exactitud su viabilidad.
Al conseguir identificar el embrión que presenta un mayor potencial de implantación en el útero, los especialistas pueden aumentar las tasas de éxito y disminuir la cantidad de ciclos necesarios para conseguir un embarazo evolutivo.
Mejoras en el laboratorio de FIV
El laboratorio de embriología requiere un entorno sumamente controlado. En este sentido, la inteligencia artificial también ofrece valiosas herramientas para asegurar un estricto control de calidad.
Estas plataformas informáticas supervisan continuamente parámetros ambientales, como la temperatura o la calidad del aire, alertando inmediatamente de cualquier alteración antes de que sea perjudicial para los embriones.
Además, esta tecnología es de gran utilidad para organizar los ritmos de trabajo. Mediante el análisis de datos, el sistema predice los horarios óptimos para realizar los procedimientos clave, como las punciones ováricas o las transferencias embrionarias, garantizando que el flujo de trabajo en el laboratorio no sufra retrasos.
Los retos éticos y futuros de la Inteligencia Artificial
A pesar del indudable avance que supone la inteligencia artificial, su aplicación clínica a gran escala todavía afronta importantes retos. Los expertos coinciden en la necesidad de llevar a cabo más estudios y ensayos controlados que demuestren de manera sólida la mejora en las tasas de recién nacidos vivos.
Por otro lado, la protección de la privacidad de los historiales médicos es una preocupación ética central.
Igualmente importante es asegurar que los algoritmos de inteligencia artificial se nutran de datos provenientes de pacientes diversos, evitando sesgos demográficos que puedan causar desigualdades en la precisión de los tratamientos de fertilidad.
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Bibliografía
Olawade DB, Teke J, Adeleye KK, Weerasinghe K, Maidoki M, Clement David-Olawade A. Artificial intelligence in in-vitro fertilization (IVF): A new era of precision and personalization in fertility treatments. J Gynecol Obstet Hum Reprod. 2025 Mar;54(3):102903. doi: 10.1016/j.jogoh.2024.102903. Epub 2024 Dec 27. PMID: 39733809. (Ver)
