Aplicación de la inteligencia artificial en el laboratorio de reproducción asistida. Trabajo de revisión

Resumen

Introducción

con esta revisión se pretende conocer la situación actual de la inteligencia artificial para su uso clínico en la reproducción asistida a partir del estudio de las limitaciones encontradas.

Metodología

se realiza una revisión exhaustiva a través de las bases de datos como PubMed, Elsevier y la biblioteca de sociedades científicas, en búsqueda de artículos originales, mediante el uso de una combinación de palabras clave como Artificial intelligence, FIV, ART.

Resultados

existen algoritmos capaces de analizar los diferentes parámetros seminales entre los que destacan la concentración, la motilidad y la morfología del esperma humano, y es en este último parámetro donde se centra el papel fundamental de la inteligencia artificial. Además, se están desarrollando algoritmos con imágenes estáticas o secuencias de time-lapse tanto en los diferentes puntos concretos del desarrollo embrionario como en los periodos determinados.

Conclusiones

gran parte de las publicaciones son de carácter retrospectivo, por lo que la mayoría de los algoritmos parecen encontrarse en fases iniciales. En lo referente al mundo comercial, también se necesitan estudios que corroboren su funcionamiento. Las limitaciones con las que se suele lidiar son, además de la naturaleza del estudio, conseguir un algoritmo explicable, introducir otros parámetros que afecten también en el resultado y el conjunto de los datos. Por ello, es necesario realizar ensayos controlados aleatorizados en diferentes clínicas en los que se expongan algoritmos explicables que mediante el análisis de diferentes parámetros consigan resultados fiables para la práctica clínica.

Abstract

Introduction

The aim of this review is to learn about the current situation of artificial intelligence for clinical use in assisted reproduction based on a study of the limitations that have been found.

Search Methods

An exhaustive review is carried out through databases such as PubMed, Elsevier and the library of scientific societies, searching for original articles, using a combination of keywords such as Artificial intelligence, FIV, ART.

Results

There are algorithms capable of analysing different seminal parameters, among which the concentration, motility and morphology of human sperm stand out, and it is on this last parameter where the fundamental role of artificial intelligence is focused. Moreover, algorithms are being developed with static images or time-lapse sequences both at different specific points of embryo development and at specific periods.

Conclusions

Much of the literature is retrospective, so most of the algorithms appear to be in the early stages. In the commercial world, there is also a need for corroborative studies. The limitations often encountered are, in addition to the nature of the study, getting an explainable algorithm, introducing other parameters that also affect the outcome and the data set. It is therefore necessary to conduct randomised controlled trials in different clinics in which explainable algorithms are presented that through the analysis of different parameters achieve reliable results for clinical practice.