La infertilidad afecta a una de cada seis parejas en edad reproductiva. Ante esta realidad, las técnicas de reproducción asistida (TRA) como la fecundación in vitro (FIV) han evolucionado, pero todavía presentan importantes desafíos. La medicina reproductiva se enfrenta a decisiones clínicas complejas, una elevada variabilidad de resultados y una fuerte carga emocional para los pacientes. En este contexto, la inteligencia artificial está emergiendo como una herramienta capaz de automatizar procesos, mejorar la precisión y aumentar las tasas de éxito de los tratamientos.
Un estudio de revisión, publicado en Cureus en abril de 2025, analiza cómo la IA está transformando la reproducción asistida en cada etapa del proceso, desde el análisis de gametos hasta la predicción de embarazo y la toma de decisiones personalizadas.
Estimulación ovárica: algoritmos que guían el tratamiento en tiempo real
Una de las decisiones más críticas en FIV es cuándo activar la maduración ovárica. Modelos de aprendizaje automático como regresión lineal, árboles de decisión o redes neuronales analizan miles de ciclos de estimulación para predecir el momento óptimo. Datos como edad, reserva ovárica, concentraciones hormonales y crecimiento folicular se procesan para ajustar las dosis y determinar si se debe continuar, interrumpir o modificar el protocolo.
El objetivo es obtener el mayor número posible de ovocitos maduros (MII) sin provocar efectos adversos como el síndrome de hiperestimulación ovárica (OHSS). En modelos como los desarrollados por Fanton y colaboradores, se incorporan predicciones diarias del nivel de estradiol y el tamaño de los folículos para comparar si conviene desencadenar la ovulación hoy o al día siguiente.
Además, sistemas como CR-Unet permiten medir automáticamente el área folicular por ecografía, una biometría más precisa que el diámetro tradicional. Esta automatización acelera el trabajo clínico y reduce la variabilidad entre operadores, siendo especialmente útil para profesionales con menos experiencia.
Evaluación del esperma: más allá de la simple movilidad
La calidad espermática es determinante en la fertilización y el desarrollo embrionario. El deep learning permite analizar la morfología del esperma con gran precisión, identificando alteraciones en cabeza, acrosoma, cuello y cola, incluso en imágenes de baja resolución.
Las redes neuronales convolucionales (CNN) clasifican las imágenes en espermatozoides normales o anormales, ayudando al embriólogo a seleccionar los más viables para la inyección intracitoplasmática (ICSI).
Otros modelos evalúan la velocidad y trayectoria del movimiento espermático, integrando información clínica como edad, abstinencia o niveles hormonales. Algoritmos como los basados en redes recurrentes (RNN) extraen patrones de desplazamiento a partir de videos microscópicos, facilitando la selección del esperma con mejor motilidad.
Selección de embriones y predicción de aneuploidías
Elegir el embrión con mayor potencial de implantación es clave para el éxito. Las plataformas de IA analizan imágenes de blastocistos para predecir su viabilidad y su riesgo de aborto.
Modelos entrenados con datos de pruebas genéticas y resultados clínicos permiten clasificar los embriones en euploides o aneuploides, reduciendo el riesgo de embarazos fallidos o con malformaciones.
Algoritmos como el Embryo Ranking Intelligent Classification Algorithm utilizan imágenes estáticas y grabaciones en time-lapse para identificar patrones morfocinéticos asociados a mejores resultados. La IA no sustituye al juicio del embriólogo, pero proporciona una herramienta objetiva para apoyar la selección.
Evaluación endometrial automatizada: saber cuándo transferir
La receptividad endometrial es crucial para la implantación embrionaria. Modelos como EndoClassify utilizan ecografías transvaginales y redes neuronales para segmentar el endometrio y evaluar su grosor, ecogenicidad y proporción de capas externas.
Al integrar datos como edad, tasa de fertilización, calidad embrionaria o reserva ovárica, la IA puede anticipar si el endometrio está preparado para una transferencia exitosa. Esto optimiza el momento de la transferencia y mejora la tasa de implantación.
Además de analizar las características morfológicas del endometrio, algunos algoritmos avanzados aplican aprendizaje profundo para identificar patrones sutiles asociados con ciclos exitosos. Estas herramientas pueden detectar variaciones en la vascularización o en la textura endometrial que escapan a la evaluación visual humana.
Al combinar estas señales con parámetros clínicos y embriológicos, la IA contribuye a definir ventanas de implantación más precisas, minimizando intentos fallidos y personalizando aún más la estrategia de tratamiento.
Modelos para predecir resultados clínicos: embarazo, aborto o embarazo múltiple
La IA puede anticipar la probabilidad de embarazo, riesgo de complicaciones o necesidad de cancelación. Modelos como XGBoost, Random Forest o LightGBM procesan datos clínicos, hormonales y embriológicos para ofrecer predicciones personalizadas.
También permiten estimar la probabilidad de embarazo múltiple en casos de transferencia de varios embriones, ayudando a minimizar los riesgos sin reducir las tasas de éxito.
Otros modelos pronostican la aparición de síndrome de hiperestimulación ovárica o diagnostican endometriosis con base en datos clínicos y antecedentes quirúrgicos.
Algunos modelos predictivos se entrenan con información longitudinal de pacientes que han realizado múltiples intentos de FIV, permitiendo ajustar las estrategias en función de respuestas previas.
Estas herramientas no solo evalúan variables aisladas, sino que detectan interacciones complejas entre edad, reserva ovárica, respuesta a la estimulación y calidad embrionaria, generando una visión integral del pronóstico reproductivo. Esto facilita la toma de decisiones compartida entre médico y paciente, con expectativas más realistas y tratamientos mejor enfocados.
Desafíos éticos y técnicos: privacidad, sesgos y responsabilidad
Aunque prometedora, la IA en fertilidad presenta retos que deben abordarse antes de su adopción clínica generalizada. La interpretabilidad de los modelos, la calidad de los datos, los posibles sesgos algorítmicos y la falta de marcos legales claros sobre la responsabilidad en caso de errores médicos son aspectos clave.
También se requiere formación del personal clínico, validación externa y garantías sobre la equidad en el acceso a estas tecnologías. Además, es crucial asegurar que los pacientes entiendan el papel de la IA en su tratamiento y den su consentimiento informado.
La inteligencia artificial está revolucionando la medicina reproductiva al permitir decisiones más informadas, tratamientos personalizados y mejores tasas de éxito. Desde la evaluación de gametos hasta la selección embrionaria y la predicción de resultados, los modelos de IA ofrecen un soporte cada vez más preciso y eficiente.
Superar los desafíos éticos y regulatorios será clave para que esta tecnología beneficie a todas las personas que sueñan con formar una familia.
Referencias
- Orovou E, Tzimourta K D, Tzitiridou-Chatzopoulou M, et al. Artificial Intelligence in Assisted Reproductive Technology: A New Era in Fertility Treatment. Cureus. (2025). doi:10.7759/cureus.81568
