La revolución que está llevando a cabo la inteligencia artificial en muchos sectores es imparable. La salud no es una excepción y en concreto la fertilidad que tiene en este avance tecnológico un nuevo y gran aliado para cumplir sueños. En España, herramientas como el Big Data o el Machine Learning ya están facilitando la toma de decisiones a profesionales sanitarios como los embriólogos y los ginecólogos.
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Los beneficios potenciales de la IA en el campo de la reproducción asistida son innumerables, tal y como explica a Magas el doctor Joaquín Llácer, director médico de las clínicas Ginefiv. El objetivo es mejorar la efectividad del proceso y también ahorrar desgaste emocional a las futuras madres, que en ocasiones desisten por el estrés que les supone encadenar un intento tras otro o por la incertidumbre ante las posibilidades de éxito.
"La inteligencia artificial se está integrando en el campo de la reproducción asistida de varias maneras. Un ejemplo clave es la selección de embriones. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede analizar imágenes de embriones y predecir cuáles tienen mayor probabilidad de implantación exitosa. También se utiliza en la mejora de los diagnósticos de infertilidad y en la personalización de los tratamientos para las pacientes", explica.
La tasa de éxito de embarazo aumentará gracias a la IA.
Las mujeres con problemas para concebir que deseen iniciar un tratamiento encontrarán muchas ventajas gracias a los avances tecnológicos. "Con la IA el proceso de fertilidad es más eficiente y menos estresante. Al mejorar la precisión en la selección de embriones, se pueden reducir los ciclos de tratamiento necesarios, lo que lleva a un menor desgaste emocional y físico. Además, la personalización de tratamientos puede aumentar las tasas de éxito, generando una experiencia más positiva para las futuras madres", asegura Joaquín Llácer.
Este es uno de los puntos más relevantes: disminuir la presión emocional que siempre conlleva un tratamiento de fertilidad y que supone unos de los principales escollos a superar. "Al aumentar las tasas de éxito y reducir el número de ciclos necesarios, los pacientes pueden evitar la angustia emocional de múltiples intentos fallidos. Además, la IA puede ayudar a identificar más rápidamente las causas de la infertilidad, permitiendo tratamientos más focalizados y efectivos", confiesa...
La IA ayuda en la selección de embriones y la personalización de los regímenes hormonales en el tratamiento de fertilización in vitro. También en la evaluación de la calidad del esperma, ya que puede ayudar a los profesionales a seleccionar los mejores espermatozoides. Todo ello aumenta las posibilidades de éxito a la hora de conseguir el deseado embarazo. Actualmente, tal y como informan desde Ginefiv, las tasas de embarazo mediante FIV (fecundación in vitro) está entre el 40-70% por ciclo, llegando hasta el 95% tras tres ciclos acumulados. La tasa depende de la edad, un factor a tener muy en cuenta.
"Aunque no existe un límite legal a la utilización de técnicas de reproducción asistida en mujeres de edad avanzada, se tiende a considerar los 50 años como una edad razonable para rechazar la realización de tratamientos. Por tanto, salvo en casos excepcionales, por encima de 50 años no se realizan tratamientos de fertilidad en la mayoría de clínicas de nuestro país", precisa el experto consultado.
Quizá muchas futuras pacientes se estén preguntando si la implantación de la IA en la reproducción asistida aumenta el precio de estos ya de por sí costosos tratamientos, que pueden rondar los 4.000 euros. La respuesta nos la da Llácer: "Aunque la implementación de IA puede requerir una inversión inicial significativa, a largo plazo puede reducir los costos generales. Al mejorar la eficiencia y eficacia de los tratamientos, puede disminuir la cantidad de ciclos de tratamiento necesarios, lo que eventualmente podría hacer que el proceso sea más accesible".
Para terminar, la IA también puede ser de gran ayuda una vez conseguida la gestación, ya sea por inseminación artificial o FIV. De hecho, se está avanzando en el análisis predictivo para identificar factores de riesgo de complicaciones durante el embarazo, "lo que puede llevar a intervenciones preventivas y una mayor seguridad tanto para la madre como para el bebé".