Después de casi dos décadas intentando tener un hijo, una pareja logró el embarazo gracias a un sistema de inteligencia artificial que identificó espermatozoides viables en una muestra que se creía sin potencial reproductivo. El procedimiento se realizó en el Centro de Fertilidad de la Universidad de Columbia, donde se utilizó una herramienta experimental llamada STAR, diseñada para localizar células que normalmente pasan desapercibidas.
Durante años, los análisis indicaban que el hombre no producía espermatozoides, una condición conocida como azoospermia. Sin embargo, la tecnología desarrollada por los investigadores permitió examinar millones de imágenes en menos de una hora y detectar apenas tres espermatozoides móviles. Estos fueron extraídos con precisión y utilizados para fertilizar un óvulo mediante fecundación in vitro.
La mujer se encuentra actualmente en el quinto mes de embarazo. Es el primer caso exitoso de aplicación clínica del sistema STAR, lo que podría representar una nueva alternativa para quienes enfrentan dificultades similares y han agotado otras opciones.
¿Avance clínico o privilegio de pocos?
La inteligencia artificial empieza a transformar el trabajo en los laboratorios de fertilidad. Herramientas como STAR combinan visión computarizada y aprendizaje automático para analizar muestras completas, optimizar tiempos y detectar patrones invisibles al ojo humano. En este caso, su aplicación permitió hallar células reproductivas en un paciente que llevaba 18 años recibiendo diagnósticos negativos.
Este tipo de desarrollos aparece en un momento en que las tasas de natalidad siguen bajando en distintos países, y en el que los problemas de fertilidad masculina ganan relevancia. Investigaciones publicadas en las últimas décadas señalan una reducción sostenida en la concentración y movilidad de espermatozoides en la población masculina a nivel global.
En paralelo, más clínicas adoptan soluciones basadas en IA para optimizar procesos. Algunas herramientas ayudan a seleccionar embriones con mayores posibilidades de éxito, otras permiten registrar de forma automática los ciclos de división celular. También se usan algoritmos para calcular el momento ideal de la transferencia, o predecir la evolución de un tratamiento con base en datos históricos.
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Pero no todas las personas tienen acceso a estas innovaciones. Tecnologías como STAR aún están restringidas a centros especializados y su aplicación tiene un alto costo. En muchos países, los tratamientos de fertilidad no están cubiertos por los seguros de salud, y las barreras económicas, geográficas o culturales siguen excluyendo a gran parte de la población.
A esto se suman los debates legales y éticos que rodean el uso de la IA en medicina. Todavía no existe una regulación clara sobre cómo deben manejarse los datos que generan estos sistemas, ni quién es responsable en caso de errores o fallos. Aunque las máquinas automatizan muchos pasos, el rol humano sigue siendo clave en cada decisión clínica.
Especialistas coinciden en que estas herramientas no sustituyen al personal médico, pero sí pueden mejorar su trabajo si se aplican de forma responsable. Además de aumentar las tasas de éxito, permiten ofrecer una experiencia más transparente y menos angustiante a las parejas que inician un proceso que suele ser largo y emocionalmente exigente.
Imagen: sciencefreak
