Las empresas de tecnolog\u00eda de fertilidad est\u00e1n de acuerdo. Est\u00e1n apostando fuerte a que la inteligencia artificial puede salvar el d\u00eda a las parejas que intentan concebir mediante FIV. No es un mal lanzamiento. La fertilizaci\u00f3n in vitro ya es un hacedor de milagros, ya que ha tra\u00eddo al mundo a millones de ni\u00f1os durante las \u00faltimas cuatro d\u00e9cadas. S\u00f3lo en Estados Unidos el a\u00f1o pasado nacieron m\u00e1s de 100.000 beb\u00e9s. <\/p>\n
Pero aqu\u00ed est\u00e1 el problema. Las probabilidades no son grandes. Seg\u00fan los CDC, alrededor del 37,5% de los ciclos de TAR resultar\u00e1n en nacimientos en todas las edades en 2022. Luego, mire a las mujeres mayores de cuarenta a\u00f1os. Ese n\u00famero tanques. Se reduce al diez por ciento. Quiz\u00e1s menos. <\/p>\n
Aqu\u00ed es donde la IA interviene con sus brillantes promesas. Sus defensores afirman que estos algoritmos pueden detectar un embri\u00f3n ganador m\u00e1s r\u00e1pido que el ojo humano. Argumentan que podemos predecir qu\u00e9 mezcla gen\u00e9tica conduce a un beb\u00e9 sano y cu\u00e1l termina en un aborto espont\u00e1neo. \u00bfPero algunos expertos? Todav\u00eda no se creen las expectativas. <\/p>\n
Se complica r\u00e1pidamente. \u00bfQu\u00e9 sucede si la IA detecta el color de ojos? \u00bfO altura? Se trata de una pendiente resbaladiza hacia el territorio de la eugenesia, y la mayor\u00eda de la gente est\u00e1 de acuerdo en que deber\u00edamos trazar una l\u00ednea dura en ese sentido. Luego est\u00e1 la privacidad de los datos. Los datos de fertilidad son profundamente \u00edntimos. <\/p>\n
Mina Alikani, experta en medicina reproductiva, lo expresa claramente: <\/p>\n
\nAs\u00ed como la sociedad en general est\u00e1 lidiando con esto, [los proveedores] deben hacer lo mismo. <\/p>\n<\/blockquote>\n
Todav\u00eda estamos descubriendo las reglas del camino para la IA. Aplicar esas mismas reglas confusas a la reproducci\u00f3n humana parece peligroso. <\/p>\n
\u00bfLas m\u00e1quinas ven mejor? \u00bfO ellos?<\/h3>\n
Aqu\u00ed hay una estad\u00edstica que me llam\u00f3 la atenci\u00f3n. Una revisi\u00f3n de 2023 enfrent\u00f3 a los modelos de IA con embri\u00f3logos experimentados. \u00bfQui\u00e9n gan\u00f3 el juego de predicci\u00f3n del \u00e9xito del embarazo? <\/p>\n
La IA lo hizo. Alcanz\u00f3 un 81,5% de precisi\u00f3n. Los humanos se sentaron en un lento 51%. <\/p>\n
Espera, escucha m\u00e1s atentamente. Esa predicci\u00f3n es para un embarazo<\/em>. No necesariamente un nacimiento vivo. Hay una gran diferencia entre un kit de prueba positivo y un reci\u00e9n nacido sano. Pero a las nuevas empresas de fertilidad les encantan estos n\u00fameros. Herasight y Cercle est\u00e1n alimentando a sus robots con datos hormonales, estad\u00edsticas de motilidad de los espermatozoides y marcadores fisiol\u00f3gicos. El objetivo es decirle exactamente cu\u00e1ntos \u00f3vulos o embriones podr\u00eda necesitar para tener una oportunidad de tener \u00e9xito. Para eliminar las conjeturas de las conjeturas. <\/p>\n
Un ensayo aleatorio de principios de 2025 sugiri\u00f3 que la IA podr\u00eda ser mejor que los m\u00e9todos de selecci\u00f3n tradicionales. Quiz\u00e1s igual a. A\u00fan as\u00ed, Alikani advierte que no se debe emocionar demasiado. Estos sistemas ayudan. No reemplazan. A\u00fan no se sabe si esto realmente cambia los resultados cl\u00ednicos de manera significativa. <\/p>\n
El problema de los silos de datos<\/h3>\n
Hay una raz\u00f3n por la que es tan dif\u00edcil entrenar un robot perfecto. Los datos son un desastre. Cada cl\u00ednica registra la informaci\u00f3n de manera diferente. Cada pa\u00eds tiene protocolos diferentes. No se puede sintetizar una verdad global a partir de registros fragmentados y desordenados. <\/p>\n
David Sable, endocrin\u00f3logo de Columbia, la llama “Una Torre de Babel”. <\/p>\n
Sin estandarizaci\u00f3n, no se obtiene medicina de precisi\u00f3n. Entra basura y sale basura. Los investigadores piden un enfoque unificado. La precisi\u00f3n importa. Los protocolos de estimulaci\u00f3n personalizados y una mejor anotaci\u00f3n de embriones podr\u00edan ayudar. Pero ahora mismo estamos experimentando con los componentes b\u00e1sicos. El sistema en s\u00ed sigue siendo inestable. <\/p>\n
Caro e inmaduro<\/h3>\n
Hablemos de costo. Un solo ciclo de FIV puede alcanzar los 50.000 d\u00f3lares. Es un producto de lujo. La IA no bajar\u00e1 ese precio en el corto plazo. <\/p>\n
Sable se\u00f1ala que la FIV como industria es joven. Comp\u00e1relo con la bacteriolog\u00eda, que cuenta con d\u00e9cadas de datos y est\u00e1ndares s\u00f3lidos. La tecnolog\u00eda reproductiva todav\u00eda est\u00e1 descubriendo sus propias reglas. <\/p>\n
\nGeneralmente est\u00e1 disponible para un peque\u00f1o n\u00famero de personas. <\/p>\n<\/blockquote>\n
Agregar capas de IA a una industria costosa y opaca crea nuevos riesgos. Violaciones de datos. Alucinaciones de algoritmos en las que la IA inventa datos que no existen. Estos no son s\u00f3lo riesgos te\u00f3ricos; son amenazas inmediatas a la seguridad del paciente. <\/p>\n
\u00bfEl veredicto? Amable.<\/h3>\n
Hemos visto otras “revoluciones tecnol\u00f3gicas” en el \u00e1mbito de la fertilidad que no han cumplido promesas grandiosas. Realice una inyecci\u00f3n intracitoplasm\u00e1tica de espermatozoides mediante im\u00e1genes de lapso de tiempo. Suena elegante. Utiliza c\u00e1maras para observar nadar los espermatozoides. Un estudio del Reino Unido y Hong Kong de 2024 con casi 1,60 participantes lo analiz\u00f3. <\/p>\n
\u00bfResultado? Los nacidos vivos pasaron del 33% al 33,7%. <\/p>\n
Una diferencia insignificante. Impacto casi nulo. <\/p>\n
Las pruebas gen\u00e9ticas previas a la implantaci\u00f3n (PGT-A) funcionan mejor para los controles cromos\u00f3micos. \u00bfPero las tasas generales de \u00e9xito de la FIV? Llegan a un m\u00e1ximo del 50%. Generalmente mucho m\u00e1s bajo. <\/p>\n
Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 impulsa la IA? Desesperaci\u00f3n. Las cl\u00ednicas quieren aumentar esas cifras. Alikani admite que existe la posibilidad de que superemos el l\u00edmite del 50% m\u00e1s r\u00e1pido con estas herramientas. Quiz\u00e1s nos sorprendamos a nosotros mismos. <\/p>\n
\u00bfPero mirando la evidencia hoy? <\/p>\n
Los algoritmos a\u00fan no nos est\u00e1n dando resultados superiores. El revuelo supera los datos. Y en esa brecha es donde reside el verdadero peligro.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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