MADRID, 28 Jun. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de Eugin, en colaboración con el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial del CSIC, han creado un algoritmo de inteligencia artificial (IA) 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) y presentado en el 37 Congreso Anual de la Sociedad Europea de Reproducción Humana y Embriología (ESHRE), prescribe con la misma precisión y fiabilidad que un médico. Y es que, 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 la primera investigadora del estudio, Núria Correa.
Con la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial a la reproducción asistida, prosigue, se obtiene un mayor rendimiento científico de los datos, lo que nos lleva a aplicar un tipo de medicina personalizada basada en sus casos particulares.
