INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN MEDICINA REPRODUCTIVA (AI in ART)

APLICACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN MEDICINA REPRODUCTIVA

Kamaleldin Abdullah Rageh, MD (1).

Mohammad Atef Behery, MD (2)

Elsayed Ali Farag, MD (1)

1 -Departamento de Obstetricia y Ginecología, Facultad de Medicina, Universidad Al-Azhar, El Cairo, Egipto.

2-Centro Islámico Internacional de Estudios e Investigación sobre Población, Universidad Al-Azhar, El Cairo, Egipto.

Resumen:

A pesar de mejorar casi todos los aspectos de la FIV: estimulación ovárica, cultivo y transferencia de embriones, las tasas de embarazo aún no son satisfactorias. Los estudios confirman que hasta el 50% de los ciclos de FIV realizados fallan y puede que no haya una explicación directa para esto.

Y vale la pena mencionar que aún no se ha logrado predecir con precisión el resultado de un ciclo de FIV. Una de las razones de esto es el método de selección de un embrión para la transferencia. La evaluación morfológica de los embriones es el método tradicional para evaluar la calidad del embrión y seleccionar qué embrión transferir. Sin embargo, este método subjetivo de evaluación de embriones conduce a una variabilidad interobservador e intraobservador, lo que resulta en tasas de éxito de FIV inferiores a las óptimas. Aunque se han introducido incubadoras de lapso de tiempo y pruebas genéticas previas a la implantación para detectar aneuploidías para ayudar a aumentar las posibilidades de nacimiento con vida, los resultados siguen siendo menos que ideales.

Actualmente, los tratamientos de infertilidad ejercen mucho estrés financiero y emocional, especialmente en pacientes con tratamientos de FIV fallidos anteriormente, donde no hay una causa clara que identificar, es un punto final común y desgarrador cuando la carga emocional, financiera y física del tratamiento aumenta a seguir encontrando respuestas, pero los sistemas de IA podrían ayudar a resolver el dilema al elegir los mejores embriones viables que los humanos no pueden hacer. Las tecnologías de IA tienen un excelente potencial para ayudar al campo de la infertilidad a superar su actual enfoque limitado en embriones individuales y detectar nuevos patrones ocultos en los datos del paciente para superar los casos de infertilidad predominantes.

La selección del embrión es el factor más crítico para el éxito de la FIV. Sin embargo, no existe un único criterio definitivo que pueda predecir el éxito de un embrión. Más bien, la selección de embriones se basa en una variedad de factores, lo que dificulta predecir la probabilidad de un embarazo exitoso para cada paciente y comprender completamente la causa de cada falla. Por lo tanto, la utilización de la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a los médicos a llenar este vacío de conocimiento, y así aprovecharse en el laboratorio de embriología para ayudar a mejorar los resultados de la FIV.