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Updated: Jan 8, 2026
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Fertility Preservation in Patients with Severe Ovarian Dysfunction
Published on: March 25, 2021
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IA en Medicina Reproductiva: ¿Esperanza o Hype?
Shruti Agarwal1, Alexander M Quaas2, Mark P Trolice1
1University of Central Florida-HCA Consortium of Greater Orlando.
Clinical obstetrics and gynecology
|December 22, 2025
Resumen
La inteligencia artificial (IA) mejora la reproducción asistida al optimizar la estimulación ovárica, la evaluación de embriones y la predicción del éxito de la FIV. Se necesita más validación para abordar las preocupaciones sobre la generalización y la equidad en endocrinología reproductiva.
Área de la Ciencia:
- Medicina reproductiva
- Inteligencia artificial médica
- Investigación sobre infertilidad
Sus antecedentes:
- La inteligencia artificial (IA) es cada vez más integral en la práctica clínica de la endocrinología reproductiva y la infertilidad (REI).
- Las aplicaciones de la IA abarcan la estimulación ovárica, la evaluación de gametos/embriones, la evaluación endometrial y la predicción de resultados de FIV.
- Estas tecnologías tienen como objetivo reducir la subjetividad y estandarizar las evaluaciones en la reproducción asistida.
Objetivo del estudio:
- Revisar las aplicaciones actuales de la IA en reproducción asistida.
- Destacar los beneficios potenciales de la IA para mejorar la objetividad y proporcionar información pronóstica.
- Identificar las limitaciones y las necesidades de investigación futura para la IA en REI.
Principales métodos:
- Revisión de las aplicaciones de IA reportadas en endocrinología reproductiva e infertilidad.
- Análisis del papel de la IA en diversas etapas de la tecnología de reproducción asistida (TRA).
- Evaluación de modelos predictivos para las tasas de fertilización, implantación, aborto espontáneo y nacidos vivos.
Principales resultados:
- Se están desarrollando herramientas de IA para la estimulación ovárica, la evaluación de gametos/embriones y la predicción de resultados de FIV.
- Existen modelos predictivos y herramientas de apoyo a la decisión para la transferencia de embriones y la continuación del tratamiento.
- La mayoría de los estudios actuales son retrospectivos y se centran en resultados intermedios, no en resultados clínicos definitivos.
Conclusiones:
- La IA ofrece beneficios potenciales para reducir la subjetividad y estandarizar la atención en REI.
- Persisten preocupaciones significativas sobre la generalización, la transparencia, la rendición de cuentas y la equidad.
- Es esencial una validación rigurosa basada en resultados para confirmar el valor clínico real de la IA en la reproducción asistida.
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