Las empresas de fertilidad están apostando por la inteligencia artificial y otras tecnologías para aumentar las posibilidades de un embarazo exitoso mediante FIV. Por sí sola, la FIV es una tecnología reproductiva revolucionaria. Durante más de 40 años, ha permitido que millones de personas que de otro modo no habrían podido tener hijos se convirtieran en padres. En 2024, más de 100.000 bebés nacieron en Estados Unidos mediante FIV. Pero algunos expertos en fertilidad creen que la IA de vanguardia podría aumentar aún más las probabilidades de un embarazo exitoso.
Los resultados favorables de la FIV varían de persona a persona; En 2022, el porcentaje de partos asistidos por tecnología reproductiva exitosos fue del 37,5 por ciento en todos los grupos de edad, pero la probabilidad cae a alrededor del 10 por ciento o menos para las personas mayores de 40 años, según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. Los defensores de la IA argumentan que la tecnología podría ayudar a predecir mejor los embarazos exitosos y escanear los embriones en busca de condiciones genéticas y de calidad que podrían afectar las posibilidades de un parto exitoso. Sin embargo, no todos los expertos son tan optimistas.
Algunos investigadores sostienen que la detección de embriones mediante IA, especialmente en busca de rasgos observables como la altura o el color de ojos, plantea profundas cuestiones éticas. Y no está claro si las herramientas de IA conllevan menos riesgos que los protocolos de pruebas genéticas existentes, o si incluso podrían introducir otros nuevos, como amenazas a la privacidad de los datos. “Así como la sociedad en general está lidiando con estas preguntas sobre un marco para la IA, creo que [assisted reproduction providers] “Tenemos que hacer lo mismo”, dice Mina Alikani, embrióloga clínica y experta en medicina reproductiva.
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Aun así, la IA ya está dejando huella en la FIV, particularmente en cómo se realiza la selección de embriones basada en la morfología. Se están utilizando aplicaciones clínicas del aprendizaje profundo para evaluar si la morfología de un gameto contribuirá a una fertilización exitosa o para detectar embriones en busca de apariencias específicas y otros rasgos, incluida la discapacidad intelectual. Por lo general, un embriólogo inspecciona los embriones producidos mediante FIV y evalúa su calidad. Pero la IA podría funcionar mejor: una revisión de 2023 encontró que los modelos de IA pueden predecir con mayor precisión qué embrión conducirá a un embarazo exitoso (pero no necesariamente a un nacimiento vivo) que los embriólogos, con un 81,5 por ciento y un 51 por ciento de precisión, respectivamente.
Las clínicas de fertilidad están tomando nota. Algunas plataformas de inteligencia artificial, como Cercle, entrenan modelos a partir de datos hormonales, fisiológicos y de motilidad de los espermatozoides recopilados a partir de procedimientos de FIV, y un programa entrenado con estos datos puede predecir mejor si un óvulo y un espermatozoide determinados conducirán a un embarazo exitoso. Según la startup de fertilidad Herasight, la IA podría ayudar a “hacer que esa incertidumbre sea más comprensible. Combinando grandes conjuntos de datos de fuentes como HFEA, SART y la literatura clínica, podemos modelar cuántos óvulos, blastocistos, embriones euploides y, en última instancia, nacimientos vivos es realmente probable que tenga un paciente”.
Un pequeño ensayo controlado aleatorio de 2025 encontró que la IA era tan buena, si no mejor, que los métodos tradicionales de selección de embriones. Aún así, según la literatura actual, “los sistemas de IA son prometedores para ayudar en la selección de óvulos, embriones y espermatozoides, pero aún no están validados de manera consistente para mejorar los resultados clínicos o reemplazar el juicio de los embriólogos”, dice Alikani.
Lo que también es cierto es que nuestro conocimiento sobre el desempeño de la IA en la tecnología de reproducción asistida sigue siendo limitado. Sólo hay unos pocos ensayos controlados aleatorios que prueban su eficacia para mejorar los resultados de la FIV. Debido a que los procedimientos de recopilación de datos cambian constantemente y varían de un país a otro (e incluso de una clínica a otra), es difícil sintetizar un gran conjunto de datos para ayudar a estandarizar un sistema de clasificación de embriones impulsado por IA.
“Es una Torre de Babel”, dice David Sable, endocrinólogo reproductivo y miembro adjunto de la facultad de la Universidad de Columbia. En un artículo de 2025, Alikani y su colega describieron cómo la estandarización de las tecnologías de automatización en laboratorios y clínicas podría mejorar las tasas de éxito de la FIV. Y en otra revisión de 2025, un equipo de científicos argumentó que la precisión debe ser el principio rector del uso de la IA en la FIV: “La personalización de los protocolos de estimulación ovárica, la selección de gametos y la anotación y selección de embriones son áreas críticas donde la IA puede beneficiarse significativamente”, escribieron los autores. Pero también advirtieron que todavía es demasiado pronto para decir si la tecnología está funcionando: “La integración de la IA en la FIV es prometedora para mejorar la atención al paciente, pero su potencial clínico requiere una evaluación cuidadosa y un refinamiento continuo”.
Otro desafío para la FIV asistida por IA es que la tecnología reproductiva es relativamente nueva en comparación con otras prácticas médicas más establecidas, como la bacteriología. “La FIV es un procedimiento algo inmaduro y ciertamente una industria inmadura; generalmente está disponible para un número reducido de personas”, dice Sable. Un solo ciclo de FIV puede costar hasta 50.000 dólares; eso determina quién tiene acceso a tratamientos de fertilidad y qué procedimientos podrían optar.
Sable también sostiene que si los investigadores utilizan conjuntos de datos de pacientes para entrenar nuevos programas de IA, deben ser anonimizados para que “no puedan usarse con fines equivocados”. Las filtraciones de datos sanitarios pueden socavar la privacidad de los pacientes y su limpieza costará miles de millones a la industria sanitaria. Y los modelos de IA también pueden alucinar, cometer errores e incluso producir datos fabricados.
Otras tecnologías que se utilizan ahora como parte de la FIV sugieren que la IA pronto podría integrarse más, a pesar de su efecto potencialmente pequeño en el éxito del embarazo y el parto. Por ejemplo, la inyección intracitoplasmática de espermatozoides (ICSI) es una forma especializada de FIV en la que las imágenes en intervalos de tiempo de los espermatozoides moviéndose en una placa de Petri ayudan a los médicos a seleccionar aquellos que se cree que tienen más probabilidades de fertilizar un óvulo. Aunque este sistema se ha convertido en estándar en muchos procedimientos de FIV, un ensayo realizado en 2024 en el Reino Unido y Hong Kong que incluyó a casi 1.600 participantes encontró que el porcentaje de nacidos vivos con imágenes en intervalos de tiempo fue del 33,7 por ciento, en comparación con el 33 por ciento sin ellas, una diferencia insignificante.
Más eficaz es la prueba genética previa a la implantación para detectar aneuploidías (PGT-A), una prueba de diagnóstico que comprueba los embriones en busca de anomalías cromosómicas. El procedimiento se ha asociado con un mayor número de nacidos vivos, afirma Sable.
Las tasas de éxito de la FIV siguen siendo como máximo del 50 por ciento, pero suelen ser más bajas, incluso en las mejores circunstancias, dice Alikani. Es por eso que tantas clínicas de fertilidad se están inclinando hacia la IA, para tratar de mejorar esas posibilidades. “Existe la posibilidad de que consigamos [to above 50 percent] “En un tiempo más corto de lo que podemos esperar o imaginar” mediante el uso de IA, afirma, “pero por el momento, la evidencia no muestra que la aplicación de algoritmos de IA nos esté dando resultados superiores”.
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