En este estudio se desarrolló un método de aprendizaje profundo que segmenta y estima automáticamente el volumen endometrial a partir de ecografías 3D, lo que resuelve un obstáculo clave en los flujos de trabajo actuales de monitorización de la FIV. Entrenado con un conjunto de datos grande, diverso y multicéntrico, el modelo alcanza una precisión comparable a las mediciones manuales de VOCAL, al tiempo que reduce el tiempo de análisis de varios minutos a menos de dos segundos. Su buen rendimiento en diferentes clínicas y sistemas de ecografía demuestra una gran solidez y generalización. Esta tecnología tiene el potencial de estandarizar la evaluación del volumen endometrial, apoyar la investigación a gran escala sobre la dinámica endometrial y, en última instancia, contribuir a mejorar la toma de decisiones en la reproducción asistida.