Inteligencia Artificial en fertilidad: cómo saber la calidad de los óvulos sin métodos invasivos

La fertilidad sigue siendo una consulta constante en los consultorios, y junio la pone en primer plano. En el Mes Internacional de la Fertilidad, especialistas destacan nuevas herramientas que permiten conocer mejor el estado reproductivo sin métodos invasivos. La calidad ovocitaria ya puede analizarse con inteligencia artificial.

Uno de los interrogantes más frecuentes es por qué algunas personas no logran un embarazo. Las causas varían y afectan tanto a mujeres como a hombres. En ellas, los problemas ovulatorios, uterinos o en las trompas son frecuentes; en ellos, pesan el conteo espermático bajo y el estilo de vida.

La edad también influye fuertemente en la fertilidad. En las mujeres, las posibilidades disminuyen luego de los 35 años; en los hombres, a partir de los 40. El estrés, el consumo de alcohol o tabaco, la obesidad y la contaminación también impactan negativamente.

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Hoy existen plataformas que analizan imágenes de óvulos con algoritmos de IA y generan predicciones sobre su potencial reproductivo. El software de la empresa canadiense Future Fertility fue entrenado con más de 150.000 imágenes. Permite saber si un óvulo puede desarrollarse en un embrión de alta calidad.

“El 80% del éxito en los tratamientos depende de la calidad del óvulo”, explicó el Dr. Sergio Papier. El médico dirige una clínica que usa este sistema en Buenos Aires. “Usamos IA en todo el recorrido del paciente para tomar decisiones más precisas”, detalló.

El software se integra a microscopios e incubadoras, y en minutos genera un informe personalizado. Cada imagen de ovocito es comparada con una base de datos global. A partir de ahí, se asigna una probabilidad de éxito y se orienta el tratamiento.

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Existen versiones para diferentes etapas del tratamiento. Una de ellas es Magenta, que puntúa los óvulos durante la FIV. Otra es Violet, que proyecta cuántos embriones podrían generarse al congelar ovocitos. Ambas buscan mejorar las decisiones médicas y las expectativas de las pacientes.

Este tipo de tecnología también permite aprender del error cuando un ciclo falla. Al saber si la calidad ovocitaria fue determinante, se puede ajustar el protocolo. Se evalúan entonces nuevas estrategias, desde cambiar la estimulación hasta considerar donación.

La IA en reproducción no reemplaza al médico, pero amplía sus herramientas. Cada decisión se apoya ahora en datos y análisis objetivos que antes no estaban disponibles. La idea es que cada paciente acceda a un tratamiento más ajustado a su realidad.

Fuente: NA.