¿Puede la inteligencia artificial ayudarnos a predecir cuántos embriones euploides podrá generar un tratamiento?

¿Seremos capaces algún día de anticipar cuántos embriones euploides podrá generar un tratamiento de reproducción asistida? Esta es una de las preguntas que está impulsando algunas de las líneas de investigación más innovadoras en fertilidad. En Tambre llevamos años trabajando para encontrar respuestas y los resultados de uno de nuestros últimos estudios han sido presentados recientemente por el Dr. Abraham Zavala, director científico de la clínica, durante el AI Fertility (AIFS) World Conference 2026, celebrado en Cascais (Portugal).

El trabajo, titulado Comparative Machine Learning Algorithms for Predicting Embryo Euploidy Incorporating Sperm DNA Fragmentation in PGT-A Cycles, explora cómo diferentes modelos de machine learning pueden ayudar a predecir la probabilidad de obtener embriones cromosómicamente normales, una información que podría contribuir a personalizar aún más el asesoramiento reproductivo de los pacientes.

La IA, una nueva aliada en fertilidad

 La inteligencia artificial ya ha comenzado a abrirse camino en la medicina reproductiva. Gracias a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos, estas herramientas permiten identificar patrones complejos y desarrollar modelos predictivos que podrían ayudar a personalizar cada vez más los tratamientos.

Una de las aplicaciones más prometedoras consiste precisamente en intentar responder algunas de las dudas más habituales de los pacientes: cuántos embriones podrán obtenerse en un ciclo o cuál es la probabilidad de conseguir embriones con potencial reproductivo.

¿Qué analizó el estudio?

El trabajo desarrollado por el equipo de investigación de Tambre estudió diferentes variables relacionadas con el tratamiento, incluyendo características de los ovocitos, parámetros seminales y la fragmentación del ADN espermático. Posteriormente, se compararon distintos modelos de aprendizaje automático para evaluar cuáles ofrecían una mejor capacidad predictiva.

El objetivo no era sustituir la valoración médica, sino explorar hasta qué punto estas herramientas pueden contribuir a ofrecer una información más personalizada y ajustada a cada paciente antes de iniciar un tratamiento.

La edad del óvulo es fundamental

Uno de los hallazgos más relevantes fue confirmar que la edad ovocitaria sigue siendo el factor con mayor peso a la hora de predecir los resultados reproductivos. Según los investigadores, esta variable continúa siendo clave para anticipar la fecundación, el desarrollo embrionario y la probabilidad de obtener embriones euploides.

El estudio también observó que determinados parámetros seminales pueden influir en algunas fases tempranas del proceso reproductivo. Sin embargo, al analizar específicamente la obtención de embriones euploides, los factores relacionados con los ovocitos mostraron una mayor capacidad predictiva.

Además, los modelos desarrollados a partir de los datos del propio centro fueron capaces de mantener una buena capacidad de predicción cuando se aplicaron posteriormente a nuevos casos, lo que refuerza el potencial de estas herramientas como apoyo a la práctica clínica.

Uno de los hallazgos importantes de este estudio fue que el modelo desarrollado fue capaz de predecir con mucha precisión el resultado de casos nuevos. Cuando se comparó con las predicciones normalmente ofrecidas en función de la edad de la paciente, se observó que la información ofrecida por el modelo predictivo era un 30% más precisa.