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In Vitro Fertilization01:24

In Vitro Fertilization

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In vitro fertilization (IVF) is a form of assisted reproductive technology where an egg is fertilized with sperm in a controlled laboratory environment before transferring the resulting embryo into the uterus. This process is designed to help individuals and couples experiencing difficulties conceiving.
The IVF process begins with ovarian stimulation, during which reproductive endocrinologists prescribe hormonal medications to stimulate the ovaries to produce multiple eggs instead of the single...
874
Infertility in Females01:28

Infertility in Females

3.6K
Female infertility is defined as the inability to conceive after a year of regular, unprotected intercourse and affects about 10–15% of couples worldwide. The primary cause of female infertility is ovulatory disorders, which hinder the release of eggs. These disorders can be classified as hypothalamic amenorrhea, polycystic ovarian syndrome (PCOS), premature ovarian failure, and hyperprolactinemic anovulation disorders.
Endometriosis, a condition characterized by abnormal growth of...
3.6K

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Inteligencia Artificial en la Práctica Rutinaria de FIV

Grzegorz Mrugacz1, Aleksandra Mospinek2, Małgorzata Jagielska3

  • 1Center for Reproductive Medicine Bocian, Białystok Branch, 26 Akademicka St., 15-267 Białystok, Poland.

Biology
|January 10, 2026
PubMed
Resumen

La Inteligencia Artificial (IA) mejora la fertilización in vitro (FIV) al optimizar la selección de embriones y reducir la carga de trabajo de los embriólogos. Si bien la IA muestra potencial en la predicción de la viabilidad embrionaria, se necesita más investigación para confirmar su impacto en las tasas de natalidad.

Palabras clave:
FIVinteligencia artificialvalidación clínicaselección de embrioneséticainteroperabilidad

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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.