Investigadores de Eugin, grupo de reproducción asistida y fertilidad, han desarrollado, en colaboración con el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), un algoritmo de inteligencia artificial que puede identificar la dosis óptima de medicación para la estimulación ovárica que requiere una paciente en un ciclo de fecundación in vitro.
El modelo, desarrollado a través de ‘machine learning’ (aprendizaje automático), se basa en los datos recopilados de una muestra de 2.713 pacientes y su funcionamiento se ha validado con otras 524, en los que la prescripción del modelo se ha corroborado con la experiencia de los especialistas.
«Este sistema puede utilizarse de diferentes maneras en la práctica clínica: desde una herramienta de apoyo para facultativos que se inician en el área o de control de calidad para los más experimentados, hasta como una segunda opinión médica», ha señalado Núria Correa, primera investigadora del estudio, y participante del programa de doctorados industriales promovido por la Generalitat de Catalunya.
Eugin, que ha presentado este trabajo en el 37º Congreso Anual de la Sociedad Europea de Reproducción Humana y Embriología (ESHRE), lleva años trabajando en inteligencia artificial en línea con dos de sus principales objetivos: la aplicación de la medicina basada en la evidencia científica y la apuesta por la investigación.
«Con la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial a la reproducción asistida obtenemos un mayor rendimiento científico de los datos, lo que nos lleva a aplicar un tipo de medicina personalizada basada en sus casos particulares», ha subrayado Correa.
Durante ESHRE 2021, el Grupo Eugin ha presentado un total de 10 estudios de diferentes temáticas en el campo de la fertilidad y la reproducción asistida. El primer estudio hizo una revisión de una muestra de 11.000 embriones a los que se les realizó el test genético (PGT-A), que permite identificar anomalías cromosómicas y concluir si un embrión es apto para transferir. Mediante esta prueba, se comprobó, en mujeres de 37 años de media, que la proporción de embriones anormales no cambia, aunque aumente el número de embriones obtenidos.
Por su parte, el segundo estudio analizó una muestra de 14.000 embriones a los que también se realizó el PGT-A con el objetivo de determinar si los de desarrollo más lento (aquellos que alcanzan más tarde el estadio óptimo para realizar este análisis) tenían más probabilidad de ser anormales con respeto a los embriones que se desarrollan con la velocidad normal (en el día 5). El trabajo concluyó que los embriones lentos tienen mayor probabilidad de ser anormales y, por lo tanto, de no prosperar, algo que se incrementa con la edad de la mujer.
