Expertos creen que la inteligencia artificial optimizará los tratamientos de reproducción asistida

Focus Session Campus EBART, organizado por Eugin
EUGIN
Publicado: jueves, 28 febrero 2019 16:58

MADRID, 28 Feb. (EUROPA PRESS) -

Las técnicas del ámbito de la inteligencia artificial, como 'machine learning', 'deep learning' y 'data mining', contribuirán "significativamente" a optimizar los tratamientos de reproducción asistida, han concluido expertos reunidos en el Focus Session Campus EBART o 'Evidence Based Assisted Reproduction Technology', organizado por Eugin.

En concreto, la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial a la reproducción asistida supone "un cambio de paradigma que redundará en un mejor tratamiento para los pacientes. Un tratamiento asentado sobre una gran cantidad de datos científicos, más personalizado y más efectivo", según el jefe del departamento de Machine Learning del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial, Josep Lluís Arcos.

Algunos ejemplos que demuestran la efectividad el apoyo de la inteligencia artificial a la hora de tomar decisiones médicas, expuestos por Arcos, son dilucidar qué técnica de reproducción asistida recomendar para una paciente o elegir el mejor tratamiento para la estimulación ovárica.

"Permite basar la decisión médica en una cantidad ingente de datos. Desde casos clínicos, estudios genómicos, pruebas de imagen o investigaciones sobre fármacos de todo el mundo, entre otros. Esta información se registra y se procesa para hallar patrones y modelos predictivos que además son validados constantemente con la experiencia médica", ha especificado Arcos.

Por su parte, la directora científica de Grupo Eugin, Rita Vassena, ha valorado que la inteligencia artificial en reproducción asistida es "un gran avance ya no sólo en la investigación, sino directamente en los tratamientos que realizan nuestras pacientes".

Durante la cita también se han abordado las dudas en torno al papel que tendrá el profesional médico en un futuro inmediato. "Cambiará la manera en que los profesionales trabajan, pero para mejor. Con más datos que les apoyen, podrán abordar problemas más complejos", ha señalado Arcos.

Además, Vassena ha recordado que "los modelos predictivos credos por la inteligencia artificial se validan y retroalimentan con los expertos".