Investigadores españoles del Grupo Eugin junto al Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial del CSIC han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial capaz de identificar la dosis óptima de medicación para la estimulación ovárica que requiere una paciente en un ciclo de fecundación in vitro. Según los resultados, el modelo prescribe con la misma precisión y fiabilidad que un médico.
“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.
"Con la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial a la reproducción asistida obtenemos un mayor rendimiento científico de los datos"
El modelo está desarrollado a través de machine learning (aprendizaje automático). El algoritmo empleado se basa en los datos recopilados en el estudio, que aunó una muestra de 2.713 pacientes.
“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.
El estudio ha sido presentado en el 37º Congreso Anual de la Sociedad Europea de Reproducción Humana y Embriología (ESHRE).