El Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial (IIIA-CSIC) ha colaborado con el grupo Eugin en este desarrollo, que se basa en los datos recopilados de una muestra de 2.713 pacientes y está pensado para identificar las dosis óptimas de medicamentos en estimulaciones ováricas de procedimientos de reproducción asistida.

Se trata de 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), prescribe con la misma precisión y fiabilidad que un médico.

El algoritmo que emplea 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.

Investigadora de ICSI durante los procesos para desarrollar el modelo de IA de predicción médica

Investigadora de ICSI durante los procesos para desarrollar el modelo de IA de predicción médica (Foto: Eugin)