Artículo escrito por Keshav Malhotra – Embriólogo · Catedrático de Embriología, ISAR · Presidente del Grupo de Interés Especial en Embriología, ASPIRE · Miembro ejecutivo de Alpha Scientists in Reproductive Medicine

Una compañera mía, una embrióloga con más de veinte años de experiencia en el laboratorio, se sentó frente a mí en una cena de una conferencia el año pasado y dijo algo en lo que no he dejado de pensar desde entonces. «No están sustituyendo a las pipetas», dijo. «Nos están sustituyendo a nosotros». No estaba exagerando. Estaba siendo precisa. Había visto cómo se introducía una herramienta de clasificación basada en IA en una clínica sin ninguna conversación, sin formación alguna ni explicación sobre cómo se utilizarían sus resultados en las decisiones clínicas. Le pidieron que diera el visto bueno a embriones que no había evaluado. Se negó.

Quiero dejar algo claro antes de seguir adelante. Hizo bien en negarse.

El debate sobre la IA en la medicina reproductiva ha adquirido una mala costumbre. Suele comenzar hablando de sus capacidades y terminar afirmando que es inevitable. A la embrióloga que plantea sus inquietudes se la tacha de reacia al cambio, de alguien que se quedará atrás. Ese enfoque no solo es injusto, sino que resulta contraproducente. Si diriges un laboratorio, gestionas una clínica o formas parte de un comité científico que decide cómo se adoptan estas herramientas, la embrióloga que se opone no es un problema para ti. Ella es tu sistema de alerta temprana.

La amenaza es real. Pero no es la que ellos describen.

Cuando un embriólogo afirma que la IA supone una amenaza, casi nunca le preocupa el algoritmo en sí mismo. Lo que le preocupa es el contexto social e institucional en el que se inserta. ¿Se utilizará esta herramienta para justificar la reducción de plantilla? ¿Se antepondrá una puntuación de confianza a mi criterio clínico? ¿Se me considerará responsable de un resultado sobre el que no he tenido voz ni voto? No se trata de preguntas paranoicas. Son las preguntas adecuadas.

Los datos sobre la selección de embriones asistida por IA son realmente interesantes. Los estudios que comparan las herramientas de clasificación basadas en IA con la evaluación morfológica por sí sola han demostrado mejoras en la coherencia y, en algunas cohortes, en las tasas de nacidos vivos. Pero hay algo que esos artículos no siempre dejan claro: estas herramientas se desarrollaron en centros de gran volumen con conjuntos de datos amplios y bien documentados. Su rendimiento en su laboratorio, con su población de pacientes y con su sistema de time-lapse, puede ser muy diferente. La embrióloga que lleva quince años clasificando blastocistos en una clínica de tamaño medio de una ciudad de segundo nivel no es descabellada cuando pide ver datos de validación específicos para su contexto.

El reto para los líderes, por lo tanto, no consiste en convencer a los embriólogos reticentes de que la IA es inofensiva. El reto consiste en crear las condiciones necesarias para que se pueda llevar a cabo una evaluación honesta y rigurosa, y para que quienes realizan el trabajo clínico tengan una autoridad real sobre qué se adopta y cómo.

Por qué el discurso habitual no funciona

La mayoría de las iniciativas de implantación de la IA en los laboratorios de FIV siguen una secuencia previsible. Se presenta una herramienta en una reunión del departamento. Las diapositivas muestran los indicadores de precisión. Alguien con cargo de responsabilidad la respalda. Se espera que los embriólogos se sumen a la iniciativa. La resistencia se interpreta como un problema de formación.

Este enfoque fracasa por tres razones que no tienen nada que ver con la tecnología.

En primer lugar, pasa por alto la autoridad epistémica de las personas que mejor conocen el problema. Los embriólogos, que han dedicado años a perfeccionar su evaluación morfológica, han desarrollado una comprensión intuitiva de su población de pacientes, de las condiciones de su laboratorio y de los casos límite que los algoritmos rara vez tienen en cuenta en su medida justa. Pedirles que se sometan a una herramienta, sin preguntarles primero qué saben, no es un problema tecnológico. Es un problema de respeto.

En segundo lugar, exige confianza antes de ofrecer transparencia. La mayoría de las plataformas comerciales de clasificación mediante IA no son del todo transparentes en cuanto a sus datos de entrenamiento, sus criterios de exclusión o los contextos clínicos en los que su rendimiento es inferior al esperado. Una embrióloga que pregunta «¿cómo gestiona este modelo los blastocistos de seis días con trofectodermo fragmentado?» y recibe una respuesta vaga sobre una metodología patentada no está siendo obstruccionista. Simplemente está haciendo su trabajo.

En tercer lugar, confunde la adopción con el respaldo. Los embriólogos saben que el uso de una herramienta no es un acto neutro. En un contexto clínico, utilizar una herramienta implica un cierto grado de confianza en sus resultados. Pedirle a alguien que utilice algo que no comprende y no puede evaluar es pedirle que ponga en peligro su integridad profesional. Se trata de una petición de gran calado.

Un punto de partida diferente

Los laboratorios que han sabido gestionar bien esta situación comparten un enfoque común. No parten de la herramienta. Parten del problema que la herramienta debe resolver, y piden a los embriólogos que definan ellos mismos ese problema.

¿Cómo se traduce eso en la práctica?

1. Identifica primero cuál es la carencia concreta.  ¿El problema es la variabilidad entre observadores en la clasificación de blastocistos? ¿La falta de coherencia entre los turnos nocturnos? ¿La dificultad para priorizar embriones en cohortes grandes? Cuando el problema es concreto, resulta posible evaluar si una herramienta realmente lo resuelve, en lugar de dar por sentado que lo hace porque así lo afirma el proveedor.
2. Lleve a cabo un periodo de evaluación paralelo.  Antes de que cualquier herramienta de IA influya en una decisión clínica, utilícela en paralelo a su proceso actual. Compare los resultados. Documente las discrepancias. Pida a sus embriólogos que tomen nota de los casos en los que la recomendación de la herramienta les haya parecido errónea y expliquen por qué. Estos datos son valiosos. Le proporcionan información tanto sobre la herramienta como sobre el contexto de su laboratorio.
3. Haz que el desacuerdo sea visible.  La implementación de IA más peligrosa es aquella en la que la recomendación de la herramienta se acepta por defecto, ya que requiere un esfuerzo anularla. Una buena implementación hace que el desacuerdo sea sencillo y auditable. Una embrióloga que anula una recomendación y documenta su razonamiento está practicando buena ciencia. Eso debería fomentarse, no tratarse como un obstáculo.
4. Hay que separar la herramienta de la decisión.  El resultado de la IA es información. La decisión clínica corresponde al embriólogo y al médico. No se trata de una cuestión semántica. Tiene consecuencias reales sobre cómo se revisan los errores, cómo se entiende la responsabilidad y cómo se mantiene la autoridad profesional en el laboratorio.
5. Asigna un papel oficial a los escépticos.  La embrióloga más crítica con una nueva herramienta suele ser la persona más indicada para dirigir el proceso de validación interna. Su escepticismo es una ventaja. Otorgarle autoridad formal sobre la evaluación envía un mensaje al resto del equipo: esta organización se toma en serio las preocupaciones y se respeta a quienes las plantean.

Lo que he aprendido de los escépticos

He tenido la suerte de trabajar con algunos de los científicos más reflexivos de este campo y de aprender de ellos. Lo que observo en aquellos que abordan la IA con cautela es que no se oponen a la pregunta que la tecnología intenta responder. Se oponen a un tipo concreto de certeza que no se ha ganado.

Una compañera con más experiencia lo expresó así: «No me opongo a utilizar un modelo que facilite la selección. Me opongo a utilizar un modelo cuyos modos de fallo no comprendo, en pacientes de los que soy responsable». Esa es una postura científicamente sólida. Además, si se analiza con detenimiento, es una invitación. Ella te está diciendo exactamente lo que necesita para confiar en la herramienta: transparencia sobre cómo falla.

Eso es factible. Si los proveedores que desarrollan estas herramientas se toman en serio su adopción clínica —y no solo su adopción comercial—, esa es la conversación que deberían mantener con los embriólogos, y no la que gira en torno a las mejoras porcentuales en las tasas de embarazo clínico a partir de cohortes seleccionadas de forma sesgada.

La embrióloga no es la última línea de defensa frente a un algoritmo defectuoso. Pero sí es una línea de defensa.

Existe una versión del futuro en la que la IA se adopta de forma imprudente en los laboratorios de FIV, en la que los embriólogos pierden sus competencias, en la que la autoridad clínica pasa de manos de científicos cualificados a puntuaciones de fiabilidad en una pantalla, y en la que el primer indicio de que algo ha salido mal se detecta en una auditoría tres años después. Ese futuro no es inevitable. Pero no se evita con optimismo ni insistiendo en que la tecnología es segura. Se evita con lo mismo que da lugar a la buena ciencia: rigor, escepticismo y la disposición a decir «necesito ver los datos».

La embrióloga que considera que la IA es una amenaza no se equivoca al estar preocupada. Solo se equivoca si se queda en la preocupación y no da el siguiente paso, que consiste en abordar la tecnología según sus propios criterios, exigir transparencia, documentar lo que observa y aportar su experiencia clínica al proceso de evaluación, en lugar de dejarla a un lado.

Y para quienes ocupamos puestos de liderazgo: nuestra labor consiste en hacer posible ese siguiente paso. No se trata de convencerla de que sus preocupaciones son infundadas, sino de crear el tipo de entorno institucional en el que esas preocupaciones se conviertan en el motor de un proceso de adopción mejor.

No es el camino más fácil. Pero es el que da resultados con los que puedes sentirte orgulloso.

¿Quieres ponerte en contacto con nosotros? Haz clic aquí para contactarnos.