Un nuevo modelo combina videos de embriones y datos clínicos para anticipar con mayor precisión el éxito del tratamiento
Un equipo internacional de investigadores presentó en npj Digital Medicine journal un sistema de inteligencia artificial (AI) diseñado para mejorar la toma de decisiones en tratamientos de fertilización in vitro (FIV). El modelo, llamado VaTEP, integra por primera vez de manera profunda dos tipos de información clave: los videos que registran el desarrollo de los embriones en laboratorio y los datos clínicos de las pacientes, con el objetivo de predecir distintos resultados del embarazo de forma más precisa y personalizada.
La FIV es una de las principales alternativas para tratar la infertilidad, pero su tasa de éxito sigue siendo limitada, pues uno de los mayores retos es seleccionar el embrión con mayores probabilidades de lograr un embarazo viable. Tradicionalmente, esta decisión se basa en la observación visual de los embriones por parte de especialistas, un proceso que puede ser subjetivo y variar entre profesionales. El nuevo modelo busca reducir esa incertidumbre mediante el uso de inteligencia artificial entrenada con miles de casos reales.
VaTEP analiza de manera conjunta los videos de time-lapse, que muestran cómo se divide y evoluciona cada embrión, y variables clínicas como la edad de la mujer, los niveles hormonales o el grosor del endometrio. A partir de esta combinación, el sistema es capaz de estimar tres resultados fundamentales: la probabilidad de que se detecte el latido fetal, la posibilidad de que el embarazo sea único o múltiple, y el riesgo de que termine en aborto espontáneo o en un nacimiento con éxito.
Para entrenar el modelo, los investigadores utilizaron datos de casi 10 mil pacientes atendidas en tres hospitales de China. Antes de realizar las predicciones finales, la inteligencia artificial pasó por una fase de aprendizaje previa en la que se entrenó para reconocer las distintas etapas del desarrollo embrionario y reconstruir secuencias de video. Esto le permitió captar patrones sutiles en la evolución de los embriones que suelen pasar desapercibidos al ojo humano.
Los resultados fueron especialmente prometedores, ya que el sistema alcanzó altos niveles de precisión al anticipar la presencia de latido fetal y mostró un desempeño destacado al predecir si un embarazo terminaría en nacimiento o en pérdida. En varios escenarios, VaTEP igualó e incluso superó la capacidad predictiva de embriólogos con experiencia, lo que sugiere que podría convertirse en una herramienta de apoyo valiosa en clínicas de reproducción asistida.
Uno de los aportes más importantes del estudio es su enfoque en la seguridad del tratamiento. Al poder estimar el riesgo de embarazos múltiples, el modelo ayuda a los médicos a decidir si es preferible transferir un solo embrión en lugar de dos, reduciendo así complicaciones asociadas a partos gemelares, como el nacimiento prematuro o los problemas de salud en la madre y los bebés. De esta forma, la inteligencia artificial no solo busca aumentar las tasas de éxito, sino también hacer los tratamientos más seguros.
Además, el análisis del sistema confirmó la importancia de factores clínicos ya conocidos, como la edad materna, los niveles de la hormona antimülleriana y el grosor del endometrio. Al integrarlos con la información visual de los embriones, VaTEP ofrece una evaluación más completa del proceso reproductivo, lo que abre la puerta a estrategias de atención más personalizadas y accesibles, incluso en contextos donde no se dispone de pruebas genéticas costosas.
Los autores reconocen que el modelo aún debe validarse en otros países y sistemas de salud para confirmar su utilidad a gran escala. Sin embargo, consideran que este avance representa un paso importante hacia una medicina reproductiva más precisa, en la que la inteligencia artificial funcione como aliada de los especialistas para orientar decisiones complejas y acompañar mejor a las personas que buscan formar una familia mediante la fertilización in vitro.
