MADRID 7 Nov. (EUROPA PRESS) -
El director médico de Ginemed Sevilla, el doctor Manuel Estévez Campllonch, ha subrayado la importancia de explicar qué puede y qué no puede hacer la Inteligencia Artifical en materia de reproducción asistida, pues así los pacientes podrán controlar mejor sus expectativas y ansiedad sobre el tratamiento.
"Es imprescindible que clínicas y profesionales traduzcan en términos claros qué hace la IA -por ejemplo, clasificar imágenes de embriones en función de su morfología o estimar probabilidades de embarazo basadas en grandes bases de datos- y qué no puede hacer: sustituir la experiencia clínica, incorporar el contexto emocional o comprender matices individuales que no aparecen en los registros digitales", ha resaltado el ginecólogo.
Aunque la IA puede aplicarse al análisis de imágenes embrionarias y predecir tratamientos, aumentando la objetividad y capacidad de pronóstico, la participación humana en la interpretación de los datos, la toma de decisiones y el acompañamiento siguen siendo "decisivos" para el éxito terapéutico.
Estévez ha incidido en que la IA es útil para optimizar protocolos, reducir incertidumbres y liberar tiempo para la escucha y el soporte emocional, sin llegar a delegar en algoritmos lo que "debe decidir una persona" con formación clínica.
La importancia de explicar correctamente sus funciones reside sobre el cada vez mayor conocimiento de la IA entre los pacientes, de los que muchos esperan diagnósticos más rápidos, tratamientos mejor ajustados y menos incertidumbre; mientras que otros sienten desconfianza o no acaban de entender cómo encaja con la atención médica tradicional.
"Los pacientes perciben la IA como algo positivo, incluso fascinante (...) pero pocas personas comprenden realmente su alcance o sus límites", ha apuntado el ginecólogo.
UNA "DOULA DIGITAL"
Tras ello, ha subrayado que en redes sociales y otros foros populares se está acuñando una imagen de la IA como la "nueva doula de la fertilidad", motivo por el que ha querido recordar los límites de esta tecnología.
"La IA puede ofrecer recordatorios de medicación, explicar pasos del tratamiento con lenguaje accesible o monitorizar parámetros básicos en aplicaciones supervisadas. Puede incluso sugerir ejercicios de relajación o herramientas de apoyo psicológico basadas en evidencia. Sin embargo, no puede generar empatía auténtica, modular el tono según la reacción de la pareja ni captar matices emocionales que sólo detecta un profesional entrenado en la relación clínica", ha agregado.
Este tipo de herramientas también ofrecen ventajas "tangibles" en varias fases del proceso reproductivo, pues los algoritmos de visión por computador pueden analizar miles de imágenes embrionarias para identificar características asociadas a mayor probabilidad de implantación, reduciendo la variabilidad entre observadores embriólogos.
En la consulta médica, los modelos predictivos alimentados por grandes series de datos ayudan a estimar respuesta ovárica, riesgo de complicaciones o probabilidad de éxito de diferentes tratamientos de fertilidad.
La automatización de las tareas administrativas y la interpretación inicial de datos libera tiempo clínico, permitiendo que el médico dedique más minutos a la explicación, a resolver dudas y a brindar un acompañamiento personalizado.
RIESGO DE UNA MALA INTERPRETACIÓN
Uno de los riesgos sobre la información que proporciona la IA es que el acceso masivo a información no filtrada puede llevar a la desinformación, pues los pacientes que comparan su caso con estadísticas generales pueden interpretar mal su situación individual. "La IA puede ofrecer información correcta, pero mal interpretada puede llevar a confusión", ha añadido el doctor Estévez.
Entre los principales retos se encuentran la protección de los datos sensibles, la transparencia de los algoritmos y la mitigación de sesgos que puedan afectar a determinados grupos.
"También es necesario discutir hasta qué punto queremos delegar decisiones médicas en sistemas automatizados, especialmente en procesos que implican vida y expectativas personales profundas", ha apuntado.
