Respaldado por la ciencia
Nuestro reciente estudio multicéntrico, realizado en seis centros de fecundación in vitro de cinco países, demuestra el potencial de la inteligencia artificial para facilitar la selección de embriones en la fecundación in vitro. Se evaluó un algoritmo de puntuación de embriones basado en la inteligencia artificial comparándolo con 20 embriólogos, utilizando 1.681 pares de embriones con resultados clínicos conocidos. El modelo alcanzó una precisión del 70,1 %, superando a la mayoría de los embriólogos a título individual y superando el […]
Este estudio multicéntrico evaluó el rendimiento analítico de una plataforma basada en inteligencia artificial para la medición automatizada de folículos ováricos y la estimación de su recuento durante la estimulación ovárica en ciclos de fecundación in vitro. 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 inteligencia artificial y los médicos expertos, lo que respalda […]
Se evaluó la capacidad del modelo de IA Folliscan para medir el diámetro de los folículos ováricos y se comparó su rendimiento con el de ecografistas expertos de cuatro clínicas internacionales de fecundación in vitro. El estudio mostró una concordancia excepcionalmente alta entre la IA y los médicos, con valores ICC consistentemente superiores a 0,95 y niveles de error comparables, y en algunos casos inferiores, a la variabilidad entre médicos. Folliscan […]
Se diseñó un sistema de IA para medir el grosor del endometrio y se comparó su rendimiento con el de médicos expertos a partir de conjuntos de datos de ecografías de FIV multicéntricas. El estudio demostró que la IA alcanzó una precisión y consistencia equiparables a las de ecografistas experimentados, con una variabilidad casi idéntica a las diferencias entre médicos. En la toma de decisiones clínicamente relevantes, como determinar si el grosor supera los 7 […]
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 cuello de botella 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 [...].
Este estudio evaluó cómo la IA puede ayudar a los embriólogos a predecir el éxito de la implantación embrionaria en la FIV. Utilizando 2.075 pares de embriones de seis centros internacionales, el modelo de IA mostró una precisión y una generalizabilidad sistemáticamente altas. Superó a la mayoría de los embriólogos individuales y se alineó estrechamente con el consenso de expertos, lo que sugiere que puede mejorar la coherencia en la toma de decisiones. El rendimiento de la IA fue independiente de la [...]
Este estudio investigó si la carga de trabajo del laboratorio de FIV puede optimizarse sin comprometer los resultados clínicos. Mediante simulaciones basadas en 774 ciclos reales de FIV, se probaron varias estrategias de programación ajustando los días de activación. El enfoque de optimización equilibrada redujo la carga de trabajo de fin de semana en un 20%, manteniendo un alto rendimiento de ovocitos maduros (M2). A diferencia de las estrategias centradas en la carga de trabajo pura o en M2, [...]
Esta investigación abre interesantes posibilidades para una selección de embriones más estandarizada, eficiente y accesible en clínicas de todo el mundo, especialmente allí donde los embriólogos con experiencia pueden ser limitados. Descripción adicional del póster para el sitio web de MIM:Este estudio prospectivo y multicéntrico en curso explora cómo la IA puede ayudar a los embriólogos a seleccionar embriones para la transferencia durante la FIV. Los primeros resultados de 221 transferencias muestran [...]
Este estudio comparó la evaluación ecográfica basada en IA con la realizada por ecografistas expertos para predecir la respuesta ovárica y estimar el número de ovocitos MII. La IA midió el recuento de folículos antrales de forma coherente y predijo una respuesta ovárica baja casi con la misma precisión que los expertos humanos. Sin embargo, durante la monitorización del desencadenante de la ovulación, la IA tendió a detectar menos folículos grandes y subestimó ligeramente el número de ovocitos MII. Estos hallazgos [...]
Este estudio comparó la herramienta de seguimiento de folículos de IA Folliscan con las mediciones manuales para evaluar los folículos ováricos. Folliscan mostró una elevada precisión y una fuerte correlación con los métodos manuales, lo que confirma su fiabilidad. Redujo significativamente el tiempo de exploración, mejorando el flujo de trabajo y la satisfacción de las pacientes. La herramienta de IA funcionó igual de bien a la hora de respaldar las decisiones clínicas sobre el momento oportuno para el tratamiento. Aunque el estudio [...]
Este estudio exploró si la IA puede predecir el latido cardiaco fetal en embriones congelados-descongelados utilizando imágenes y vídeos time-lapse posteriores al calentamiento. Se halló una correlación positiva entre las puntuaciones de IA y los resultados de los latidos fetales, con los mejores resultados en embriones no sometidos a pruebas genéticas. La precisión de la predicción alcanzó hasta el 74% en condiciones óptimas. La IA superó a las evaluaciones morfológicas tradicionales e identificó embriones [...]
Este estudio validó la aplicación EMBRYOAID, que utiliza IA para puntuar embriones a partir de fotos o vídeos. Las puntuaciones se correlacionaron con la morfología del embrión, la velocidad de desarrollo, la euploidía y los resultados de la implantación, especialmente en tratamientos con ovocitos de pacientes o donantes. Las puntuaciones más altas se relacionaron con una mejor morfología, un desarrollo más rápido y mayores posibilidades de implantación. La herramienta funcionó bien en [...]
Este estudio internacional, aleatorizado y multicéntrico compara la evaluación de embriones basada en la IA mediante la herramienta EMBRYOAID con la evaluación estándar realizada por embriólogos experimentados. Los embriones del grupo de control se seleccionaron según la escala de Gardner, mientras que los del grupo de prueba se eligieron según las recomendaciones de la IA. Los resultados muestran que la selección de embriones apoyada por IA puede lograr tasas de embarazo comparables a [...]
Este estudio evaluó la precisión de las mediciones automatizadas de folículos ováricos mediante la plataforma FOLLISCAN AI integrada en la práctica rutinaria de FIV. Se analizaron un total de 294 vídeos ecográficos de 147 exámenes en los que participaron 101 pacientes, lo que dio lugar a 4.347 anotaciones de folículos. Los hallazgos sugieren que la anotación de folículos basada en IA ofrece mediciones consistentes y eficientes, requiriendo una intervención mínima de expertos [...]
Este estudio exploró el uso de la IA para apoyar las decisiones sobre el día de activación en la FIV, con el objetivo de mejorar el número de ovocitos maduros recuperados. Un algoritmo analizó datos ecográficos y clínicos para recomendar el día óptimo para desencadenar la maduración folicular. El estudio comparó los resultados entre los casos en los que las recomendaciones de IA coincidían con las decisiones del médico y aquellos en los que [...]
Este contenido está dirigido exclusivamente a profesionales médicos cualificados y puede incluir información especializada que no debe ser interpretada por personas sin la formación médica adecuada.
