Inteligencia Artificial en la Práctica Rutinaria de FIV

Área de la Ciencia:

• Medicina Reproductiva
• Biotecnología
• Informática Médica

Sus antecedentes:

• La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la fertilización in vitro (FIV) al abordar las limitaciones de la evaluación tradicional de embriones, como la subjetividad y la intensidad laboral.
• La IA aprovecha el aprendizaje profundo y la visión por computadora para avances en la selección de embriones, la personalización del tratamiento y la predicción de resultados.
• Plataformas como ERICA, iDAScore e IVY ejemplifican la aplicación de la IA para superar los desafíos de la evaluación tradicional de la FIV.

Objetivo del estudio:

• Sintetizar la evidencia sobre el papel de la IA en la FIV, evaluando su evolución, validación clínica y consideraciones éticas.
• Proporcionar una hoja de ruta para la adopción responsable de la IA en la medicina reproductiva.
• Centrarse en la integración de la IA, los resultados en el mundo real y las futuras recomendaciones de políticas.

Principales métodos:

• Revisión de la evidencia actual sobre IA en FIV.
• Análisis del impacto de la IA en la selección de embriones, la personalización y la predicción.
• Evaluación de la validación clínica, los desafíos éticos y las vías de integración.

Principales resultados:

• Los modelos de IA demuestran una precisión 10-25% mayor en la predicción de la viabilidad embrionaria y el potencial de implantación en comparación con la evaluación morfológica.
• La adopción de la IA puede reducir la carga de trabajo de los embriólogos en un 30-50% por cohorte de embriones.
• Los modelos híbridos de toma de decisiones IA-embriólogo ofrecen un soporte objetivo y basado en datos, estandarizando los flujos de trabajo y reduciendo la subjetividad.

Conclusiones:

• La IA mejora significativamente la precisión y la eficiencia de la FIV, particularmente en la clasificación de embriones y el apoyo a la transferencia de un solo embrión electivo (eSET).
• Si bien la IA muestra tendencias prometedoras, se necesitan ensayos a gran escala para confirmar aumentos significativos en las tasas de natalidad.
• La integración sostenible de la IA requiere evidencia sólida, colaboración interdisciplinaria, estandarización global y vigilancia ética para mantener la confianza del paciente y la equidad.