Un proyecto coordinado por onTech Innovation ha desarrollado una solución tecnológica basada en inteligencia artificial (IA) para mejorar la tasa de éxito en la reproducción asistida gracias a técnicas de aprendizaje automático.
onTech coordina el proyecto del consorcio formado por las empresas Ubliz -filial de Ingeniova- y Solutia Digital Health y la Universidad de Sevilla, una unión que ha permitido aplicar inteligencia artificial al proceso de reproducción asistida y mejorar así la toma de decisiones de los especialistas.
La herramienta IARepro se basa en técnicas de aprendizaje automático, y tiene en consideración variables e indicadores que habitualmente quedan fuera del proceso asistencial por la complejidad y dificultad que supone su análisis.
De esta manera, resuelve la interrelación entre este alto número de variables para determinar con mayor precisión cuáles influyen en la tasa de éxito de los tratamientos de reproducción asistida.
Los facultativos implicados en el proceso dispondrán de recomendaciones de valor basadas a partir de resultados de analíticas, hábitos de vida, antecedentes médicos, característica de fenotipo, calidad de óvulos y embriones, medicaciones prescritas en los diferentes momentos del tratamiento, entre otras múltiples variables.
Gracias a esta innovadora solución, los equipos médicos recibirán información que les ayude a decidir qué embriones transferir, cómo asegurar asociaciones óptimas mujer-hombre por factores genéticos, encontrar correlaciones de variables que afecten al resultado positivo del tratamiento, o evaluar el "efecto previsto contra el real" de la medicación prescrita.
Aunque la edad es una de las variables más conocidas dentro de los tratamientos de reproducción asistida, se ha demostrado que existen más de 450 cosas que pueden afectar de una manera u otra, desde patologías previas de la mujer y del hombre, la morfología y posible estimulación de los ovocitos a las características del semen o factores uterinos.
En IARepro se ha añadido la algoritmia como herramienta de apoyo al médico especialista, como un paso más dentro de una verdadera estrategia centrada en el dato, y ofrece así exactitud y una visión global, además de facilitar el análisis de grandes volúmenes de datos y patrones para la toma de decisiones eficientes.
El proyecto IARepro fue uno de los seleccionados en la última convocatoria AEI financiada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo.
El producto desarrollado se encapsulará como servicio en contenedores software y dispondrá de interfaces estandarizadas para facilitar su integración y despliegue en plataformas de terceros, aumentando así la interoperabilidad de la solución tecnológica.
Granada
Aplican la IA para aumentar la tasa de éxito en reproducción asistida
La herramienta IARepro se basa en técnicas de aprendizaje automático, y tiene en consideración variables e indicadores que habitualmente quedan fuera
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