Este estudio multicéntrico evaluó el rendimiento analítico de una plataforma basada en IA para la medición automatizada de folículos ováricos y la estimación del recuento durante la estimulación ovárica en ciclos de FIV. Se compararon los diámetros y recuentos de folículos derivados de imágenes ecográficas bidimensionales con las evaluaciones realizadas por ecografistas certificados. Los resultados demostraron una alta concordancia entre la plataforma de IA y los médicos expertos, lo que respalda la precisión y fiabilidad de la monitorización folicular asistida por IA. Los hallazgos destacan el potencial de la inteligencia artificial para estandarizar las evaluaciones ecográficas, reducir la variabilidad dependiente del observador y mejorar la eficiencia en los flujos de trabajo de monitorización de la FIV.