El uso de la inteligencia artificial reduce en un 7% el tiempo necesario para conseguir un bebé en reproducción asistida

• Además, la IA aplicada a la selección embrionaria permite aumentar en un 5% la tasa de embarazo, llegando a un 7% cuando hablamos de tasa acumulada
• Por lo que respecta a la selección de gametos, la IA permite distinguir potencialmente el espermatozoide con mayor capacidad para fecundar el ovocito y dar lugar a un embrión. También identifica los óvulos de mejor calidad, esto último de gran utilidad para los programas de preservación de la fertilidad
• Los avances en IA presentados en el congreso se traducirán en grandes ventajas en cuanto a personalización de los tratamientos, reducción de tiempos y estrés de las pacientes y una mejora en la toma de decisiones clínicas, dando lugar a una mayor optimización de los resultados de los procesos reproductivos

BARCELONA, 25 DE ABRIL DE 2025

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando cada vez más el campo de la medicina reproductiva, especialmente por lo que respecta a la selección de gametos (óvulos y espermatozoides) y de embriones. En este sentido, el estudio “Predicting time to live Birth with Deep Learning embryo Ranking: a novel multiple imputation approach”, liderado por investigadores de IVI Valencia y presentado en el 11^th International IVIRMA Congress, que se celebra estos días en Barcelona, muestra cómo gracias a la aplicación de la IA se puede reducir aproximadamente en un 7% el tiempo necesario para conseguir un bebé.  

Así lo explica el doctor Marcos Meseguer, director global de embriología de IVI RMA y coordinador del estudio: “Se trata de un estudio con una amplia muestra de más de 70.000 embriones transferidos que, gracias a estos resultados, nos permite mejores resultados en el menor tiempo y con las mayores garantías. Definitivamente, en materia de tiempo y estrés emocional, es un gran avance para muchas pacientes”, comenta.

Además, en el marco del congreso se han presentado diferentes trabajos sobre cómo estas herramientas tecnológicas podrían mejorar la toma de decisiones en los tratamientos de reproducción asistida (TRA) al proporcionar un apoyo objetivo basado en datos: selección embrionaria, selección de gametos o estimulación ovárica son solo algunos de los campos en los que la IA puede tener un gran potencial.

Los datos presentados confirman que la IA aplicada a la selección embrionaria ha permitido aumentar también en un 5% la tasa de embarazo, llegando a un 7% cuando nos referimos a tasa acumulada (en varios intentos), según el estudio “Undisturbed culture: a clinical examination of

this culture strategy on embryo in vitro development and clinical outcomes”, publicado en la revista Fertility and Sterility. “Fruto de nuestras investigaciones, hemos podido deducir que en el 80% de los casos en los que el embriólogo selecciona los embriones, la IA ofrece una alternativa de mejor pronóstico. Este tipo de datos es una muestra más de que el impacto de la IA en reproducción asistida no ha hecho nada más que empezar”, apunta el Dr. Meseguer.

Al margen de estos prometedores resultados, IVI también lidera interesantes investigaciones que abordan la aplicación de la IA a la selección de gametos. En el congreso IVI se presenta “AI Powered Oocyte Assessment”, donde se analizan más de 3.000 óvulos y 300 muestras de semen por inteligencia artificial para asistir al embriólogo en el laboratorio.

“Aplicada a la predicción de la calidad de los ovocitos, la IA tiene un gran potencial en estrategias de preservación de la fertilidad y programas de donación de ovocitos, al determinar el número óptimo de ovocitos necesarios para procedimientos específicos. La inteligencia artificial puede ayudar a los embriólogos de dos maneras importantes: primero, prediciendo la probabilidad de obtener un blastocisto por cada ovocito individual; y segundo, asignando el número ideal de ovocitos para la criopreservación o la inseminación, según las características del ciclo y de la paciente”, explica la Profesora Laura Rienzi, directora científica de IVI RMA Italia.

Usos prometedores en estimulación ovárica

Y es que, dentro de esta revolución que ha supuesto la aplicación de la IA al campo de la medicina reproductiva, uno de sus usos más prometedores es en la estimulación ovárica, ya que la calidad y el número de ovocitos es la variable más importante y es la que contribuye en mayor medida al éxito reproductivo en los tratamientos de reproducción asistida.

Sin embargo, el ovocito es el único componente clave de los tratamientos de reproducción asistida para el que no se contaba con un método de evaluación estandarizado, lo que ha hecho que se trabaje en el desarrollo de herramientas basadas en IA para su evaluación. En este punto, otra de las investigaciones titulada “Machine learning tool for predicting mature oocyte yield and trigger day from start of stimulation: towards personalized treatment”, publicada en Reprod Biomed Online y presentada también en el marco del IVIRMA Congress, ofrece a la paciente información acerca del número de ovocitos que se espera obtener, la duración de su proceso de estimulación, así como cuándo es probable que se produzca la punción ovárica.

Entre sus beneficios se encuentra la personalización del tratamiento, ya que la herramienta de IA utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar datos de ciclos de estimulación ovárica anteriores y predecir resultados específicos para cada paciente. Esto permite a los médicos adaptar el tratamiento de estimulación ovárica según las características individuales de cada paciente, mejorando así las probabilidades de éxito.

A su vez, reduce visitas innecesarias al predecir con precisión el día de desencadenamiento y el número de ovocitos, limitando así el número de citas a la clínica. Esto no solo ahorra tiempo y esfuerzo a las pacientes, sino que también reduce el estrés asociado con el tratamiento.

“Otra de sus mayores contribuciones es la mejora en la toma de decisiones clínicas gracias a la información precisa proporcionada de manera previa sobre el ciclo de estimulación, lo que nos permite decidir de una manera más informada y oportuna. Además, ayuda a una mayor precisión y limitar los sesgos, ya que, a diferencia de los métodos convencionales, que pueden variar según el médico o la clínica, la IA ofrece predicciones consistentes y basadas en datos. Todo ello contribuye indudablemente a una notable mejora en los resultados de los tratamientos”, concluye la profesora Rienzi.