HC Fertility, ¿Es el momento de incorporar la Inteligencia Artificial en la fertilidad?
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cada vez más presente en el ámbito sanitario, ayudando a los profesionales médicos a tomar decisiones más precisas. La IA analiza grandes volúmenes de información y "aprende" a predecir resultados. En el campo de la reproducción asistida, su aplicación está abriéndose camino, especialmente en los tratamientos de fertilización in vitro (FIV).
Su objetivo principal es mejorar las tasas de éxito de los tratamientos, optimizar los procesos de selección embrionaria y ofrecer a los pacientes una atención cada vez más personalizada y basada en datos.
En HC Fertility, unidad especializada en medicina reproductiva de HC Marbella Hospital International, la inteligencia artificial se estudia y evalúa como un apoyo clave para el trabajo diario del equipo médico y de embriología.
¿Qué aporta la Inteligencia Artificial a la fertilidad?
La inteligencia artificial utiliza programas informáticos entrenados con datos clínicos, imágenes y resultados de tratamientos previos. Gracias a este aprendizaje, es capaz de detectar patrones que no siempre son visibles al ojo humano. En reproducción asistida, estas herramientas pueden analizar imágenes de embriones, datos hormonales o características de los pacientes para optimizar los resultados de los tratamientos.
Estas tecnologías no sustituyen el criterio médico, sino que actúan como un sistema de apoyo. Los especialistas deben interpretar la información generada por la IA e integrarla en la toma de decisiones clínicas, teniendo siempre en cuenta la situación particular de cada paciente y el margen de error que puede presentar el modelo.
¿Cómo se evalúan los modelos de Inteligencia Artificial?
Para conocer si un modelo de IA es útil y seguro, es fundamental comprobar su rendimiento con varios parámetros (métricas). Por ejemplo, si utilizamos un modelo para predecir si un embrión es capaz de generar un embarazo, las métricas podrían explicarse de la siguiente forma:
Exactitud (accuracy)
Indica cuántas veces el modelo acierta en su predicción, por sí o por no. Es un valor útil, sin embargo, puede resultar engañoso si los resultados no están equilibrados. Si en la realidad la mayoría de los embriones no llegan a implantar, un sistema que prediga "no implantación" de forma repetida puede mostrar una exactitud alta, aun sin ser realmente eficaz para identificar los casos con mayores probabilidades de éxito.
Sensibilidad (recall o tasa de verdaderos positivos)
Muestra la capacidad del modelo para identificar correctamente aquellos embriones que realmente tienen posibilidades de implantación. Es decir, índica cuántos de los embriones que sí podrían dar lugar a un embarazo son correctamente identificados como favorables por el modelo. Cuando la sensibilidad es baja, existe el riesgo de pasar por alto embriones con buen potencial, descartándolos erróneamente, aunque podrían haber tenido un resultado positivo.
Especificidad (tasa de verdaderos negativos)
Evalúa la habilidad del sistema para reconocer correctamente los embriones que no presentan buenas probabilidades de éxito, ayudando a evitar transferencias de embriones al útero, que no resulten en embarazo. Si la especificidad es baja se "cuelan" embriones que no implantarían (falsos positivos).
Precisión o valor predictivo positivo
Refleja cuántas de las predicciones positivas del sistema son realmente correctas, es decir, cuántos de los embriones clasificados como favorables cumplen realmente con ese pronóstico (generar un embarazo).
F1-score
Es un valor que combina en un solo indicador dos aspectos clave: la capacidad del modelo para detectar embriones con buen potencial (sensibilidad alta) y su acierto al evitar clasificar como "buenos" aquellos que no lo son (precisión alta).
AUC (área bajo la curva-Curvas ROC)
Mide la capacidad global del sistema para diferenciar entre embriones con mejores y peores probabilidades de implantación en distintos escenarios. Este indicador permite evaluar el rendimiento general del modelo y compararlo con otros sistemas similares.
Al conjunto de estas métricas debemos sumar otros parámetros igual de importantes, como la explicabilidad (poder entender por qué el modelo sugiere algo) y la validación externa, que nos asegure que el modelo funciona en distintos centros médicos, y con diferentes poblaciones de pacientes.
Para poder catalogar un modelo como bueno, este debe clasificar correctamente a la mayoría de los embriones (conjuntos de líneas punteadas).
Un apoyo tecnológico al servicio del equipo médico
La inteligencia artificial puede convertirse en una gran aliada en los tratamientos de fertilidad, siempre que se utilice con criterio, responsabilidad y conocimiento. Evaluar correctamente cada modelo permite asegurar que sus predicciones sean fiables y que realmente aporten valor al trabajo diario del equipo médico y de embriología. La tecnología avanza con rapidez y abre nuevas posibilidades para comprender mejor el desarrollo embrionario y tomar decisiones más informadas,pero el objetivo sigue siendo el mismo: ofrecer tratamientos seguros, cuidadosos y basados en la confianza.
En HC Fertility, la incorporación de herramientas de inteligencia artificial se está abordando de forma progresiva y rigurosa. El centro evalúa actualmente distintas soluciones tecnológicas con la intención de integrarlas en el laboratorio cuando se confirme que su uso aporta un beneficio real al proceso clínico.
Estas herramientas están concebidas como un apoyo a la labor de los embriólogos, nunca como un sustituto de su experiencia, su criterio profesional ni del trato humano que define la filosofía de trabajo del equipo. Porque en reproducción asistida,