Le aziende tecnologiche per la fertilità sono tutte coinvolte. Stanno scommettendo in grande sul fatto che l’intelligenza artificiale può salvare la situazione per le coppie che cercano di concepire tramite fecondazione in vitro. Non è una brutta proposta. La fecondazione in vitro è già un miracolo, avendo messo al mondo milioni di bambini negli ultimi quattro decenni. Lo scorso anno sono nati più di 100.000 bambini solo negli Stati Uniti.
Ma ecco il problema. Le probabilità non sono grandi. Secondo il CDC, circa il 37,5% dei cicli ART darà luogo a nascite in tutte le età nel 2022. Poi guardiamo alle donne sopra i quaranta. Quel numero è serbatoio. Scende al dieci per cento. Forse meno.
È qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale con le sue brillanti promesse. I sostenitori affermano che questi algoritmi possono individuare un embrione vincitore più velocemente di un occhio umano. Sostengono che possiamo prevedere quale mix genetico porterà ad un bambino sano e quale finirà con un aborto spontaneo. Alcuni esperti, però? Non stanno ancora comprando l’hype.
Il pasticcio etico
Diventa complicato velocemente. Cosa succede se l’intelligenza artificiale seleziona il colore degli occhi? O altezza? Si tratta di una china scivolosa verso il territorio dell’eugenetica, e la maggior parte delle persone concorda sul fatto che dovremmo tracciare una linea dura lì. Poi c’è la privacy dei dati. I dati sulla fertilità sono profondamente intimi.
Mina Alikani, esperta di medicina riproduttiva, lo dice chiaramente:
Proprio mentre la società nel suo insieme è alle prese con questo problema, [i fornitori] devono fare lo stesso.
Stiamo ancora cercando di capire le regole della strada per l’intelligenza artificiale. Applicare quelle stesse regole confuse alla riproduzione umana sembra pericoloso.
Le macchine vedono meglio? Oppure lo fanno?
Ecco una statistica che mi ha colpito. Una revisione del 2023 ha contrapposto modelli di intelligenza artificiale a embriologi esperti. Chi ha vinto il gioco di previsione per il successo della gravidanza?
L’intelligenza artificiale lo ha fatto. Ha raggiunto una precisione dell’81,5%. Gli esseri umani si attestano a un lento 51%.
Aspetta, ascolta più attentamente. Questa previsione riguarda una gravidanza. Non necessariamente un parto vivo. C’è un’enorme differenza tra un kit di test positivo e un neonato sano. Ma le startup sulla fertilità adorano questi numeri. Herasight e Cercle stanno fornendo ai loro robot dati ormonali, statistiche sulla motilità degli spermatozoi e marcatori fisiologici. L’obiettivo è dirti esattamente di quanti ovuli o embrioni potresti aver bisogno per avere una possibilità di successo. Per eliminare le congetture dalle ipotesi.
Uno studio randomizzato condotto all’inizio del 2025 ha suggerito che l’intelligenza artificiale potrebbe essere migliore dei metodi di selezione tradizionali. Forse uguale a. Tuttavia, Alikani avverte di non eccitarsi troppo. Questi sistemi aiutano. Non sostituiscono. Non è ancora chiaro se questo possa effettivamente cambiare i risultati clinici in modo significativo.
Il problema dei silos di dati
C’è una ragione per cui è così difficile addestrare un bot perfetto. I dati sono un disastro. Ogni clinica registra le informazioni in modo diverso. Ogni paese ha protocolli diversi. Non è possibile sintetizzare una verità globale da documenti frammentati e confusi.
David Sable, endocrinologo della Columbia, la chiama “Una torre di Babele”.
Senza standardizzazione non si ottiene la medicina di precisione. Metti la spazzatura dentro, la spazzatura fuori. I ricercatori chiedono un approccio unificato. La precisione conta. Protocolli di stimolazione personalizzati e una migliore annotazione degli embrioni potrebbero aiutare. Ma in questo momento stiamo sperimentando gli elementi costitutivi. Il sistema stesso rimane traballante.
Costoso e immaturo
Parliamo di costi. Un singolo ciclo di fecondazione in vitro può raggiungere i 50.000 dollari. È un prodotto di lusso. L’intelligenza artificiale non abbasserà quel prezzo tanto presto.
Sable osserva che la fecondazione in vitro come industria è giovane. Confrontatelo con la batteriologia, che dispone di decenni di dati e standard solidi. La tecnologia riproduttiva sta ancora cercando di capire le proprie regole.
Di solito è disponibile per un numero ristretto di persone.
L’aggiunta di livelli di intelligenza artificiale a un settore costoso e opaco crea nuovi rischi. Violazioni dei dati. Allucinazioni algoritmiche in cui l’intelligenza artificiale inventa dati che non ci sono. Questi non sono solo rischi teorici; rappresentano una minaccia immediata per la sicurezza del paziente.
Il verdetto? Insipido.
Abbiamo visto altre “rivoluzioni tecnologiche” nel campo della fertilità non riuscire a mantenere promesse grandiose. Effettuare l’iniezione intracitoplasmatica di spermatozoi utilizzando l’imaging time-lapse. Sembra stravagante. Usa le telecamere per guardare lo sperma nuotare. Lo ha esaminato uno studio nel Regno Unito/HK del 2024 con quasi 1,60 partecipanti.
Risultato? I nati vivi sono passati dal 33% al 33,7%.
Una differenza trascurabile. Impatto quasi zero.
Il test genetico preimpianto (PGT-A) funziona meglio per i controlli cromosomici. Ma i tassi di successo complessivi della fecondazione in vitro? Raggiungono il 50%. Di solito molto più basso.
Allora perché la spinta dell’intelligenza artificiale? Disperazione. Le cliniche vogliono aumentare questi numeri. Alikani ammette che con questi strumenti esiste la possibilità di superare il tetto del 50% più velocemente. Forse sorprendiamo noi stessi.
Ma guardando le prove oggi?
Gli algoritmi non ci stanno ancora dando risultati superiori. L’hype supera i dati. Ed è proprio in quel divario che risiede il vero pericolo.
