Una IA entrenada con cientos de imágenes de embriones es capaz de predecir cuáles de ellos prosperarán con una tasa de precisión sin precedentes de un 85%. Esto se traduce, no sólo en una reducción del riesgo de dañar al embrión al hacer innecesarias las inspecciones microscópicas, sino también en un incremento del porcentaje de mujeres que podrán ser madres gracias a estos tratamientos.

El pasado 10 de Octubre, el equipo de investigadores del Imperial College de Londres, y la Universidad de Cornell en USA, dirigidos por Nikita Zaninovic, presentaron sus resultados a la American Society for Reproductive Medicine y se han sumado a la carrera por patentar algoritmos y entrar en el lucartivo mercado de aplicaciones de la IA, valorado en 7500 millones de dólares.

Sus trabajos explican cómo esta tecnología puede reducir en gran medida riesgo de complicaciones, causadas en un 70% de las ocasiones a anormalidades en el embrión. Actualmente, los médicos implantan múltiples embriones con el objeto de incrementar las probabilidades de éxito. Como contrapartida, esta técnica incrementa también el riesgo de partos prematuros, preclamsia, y otras costosa y dolorosas complicaciones en el parto.

¿Cómo funciona?

Los especialistas embriología deben elegir qué blastocitos implantar, basándose en su aspecto y ritmo de crecimiento regular. Los estudios apuntan a que si se entrena una IA para que aprenda a distinguir lo que es un aspecto y un ritmo de crecimiento normal, se pueden conseguir resultados mucho más fiables que los obtenidos por los métodos actuales, basados en una inspección ocular por parte de los especialistas.

Cuando son expertos humanos los que realizan este trabajo, se pueden apreciar diferencias en los métodos de clasificación de un laboratorio a otro, o incluso de un experto a otro. Usando más de 50.000 imágenes para entrenar al algoritmo, los investigadores obtuvieron una tasa de éxito en la categorización de embriones del 97%. El algoritmo también seleccionó correctamente qué embriones tenías mayores posibilidades de prosperar y convertirse en bebés sanos un 85% de las veces.

¿Significa esto que no ya no serán necesarios especialistas humanos?

Según un estudio del MIT publicado en 2017, al comparar el rendimiento de equipos humanos y robots, el resultado más eficiente era el obtenido por equipos combinados de humanos y máquinas, siendo un 85% superior al del resto de los equipos. Ya se ha hablado mucho del gran potencial de la colaboración inteligencia humana- inteligencia artificial, y de cómo la IA nos otorga “superpoderes” que nos permiten superar todo tipo de limitaciones humanas.

Más que hacer innecesarios a los trabajadores humanos, lo que cambiará es el tipo de trabajo que estos últimos realizarán. Por ejemplo, si este tipo de técnicas se implementan, se incrementará la demanda de perfiles de soporte IT.

Las ventajas de esta tecnología van más allá de incrementar las tasas de éxito de los tratamientos. También permiten evitar un gran sufrimiento a las familias. Aproximadamente la mitad de los abortos sufridos por mujeres en tratamientos de FIV son causados por un número anormal de cromosomas en el embrión. Por tanto, el poder seleccionar cuáles son los mejores embriones para implantar, es la clave del éxito de la fecundación in vitro.

En palabras del Doctor S. Zev Williams de la Universidad de Columbia University, que también tomó fue miembro del laboratorio de Cornell que desarrolló una de estas técnicas:

“La infertilidad y los abortos son problemas de salud desde la Antigüedad. Resulta incluso poético el hecho de resolverlos usando las tecnologías más modernas”

Si tenemos en cuenta que más de 200.000 parejas inician tratamientos de FIV cada año, y que alrededor de 2/3 de ellas experimentan al menos el fracaso de un ciclo, es fácil darse cuenta de la escala y el alcance que supone esta revolución.

Como hemos visto, el potencial de la Inteligencia Artificial va mucho más allá de las analíticas de datos y la robótica. El tándem inteligencia artificial-inteligencia humana aplicado al mundo de la salud, tiene un futuro claramente prometedor.

Traducción del post original escrito por Lucy Beardsley.

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