Según informaron este lunes los centros de investigación, este algoritmo de inteligencia artificial 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).

El algoritmo se basa en los datos recopilados de una muestra de 2.713 pacientes y su funcionamiento se validó con otras 524, en los que la prescripción del modelo se corroboró con la experiencia de los especialistas.

En este sentido, la primera investigadora del estudio, y participante del programa de doctorados industriales promovido por la Generalitat de Cataluña, Núria Correa, señaló que “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”.

EVIDENCIA CIENTÍFICA

Eugin, que presentó este trabajo en el 37º Congreso Anual de la Sociedad Europea de Reproducción Humana y Embriología (Eshre), lleva años trabajando en inteligencia artificial en línea con dos de sus principales objetivos: la aplicación de la medicina basada en la evidencia científica y la apuesta por la investigación.

“Con la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial a la reproducción asistida obtenemos un mayor rendimiento científico de los datos, lo que nos lleva a aplicar un tipo de medicina personalizada basada en sus casos particulares”, subrayó Correa.