en el laboratorio FIV

Y esas estimaciones dependen de con qué datos se entrenó (qué hospitales, qué pacientes, qué calidad de registros) y para qué objetivo fue diseñado; por eso no todos los modelos son iguales y distintos modelos pueden dar resultados diferentes para un mismo paciente, óvulo o embrión.

Estas plataformas no reemplazan la valoración del equipo clínico. Por eso es importante saber leer lo que nos dice la IA: no basta con un número bonito o una etiqueta. Hay que entender con qué frecuencia acierta ese modelo, en qué se equivoca, si las probabilidades que muestra son realistas, y si funciona igual de bien en distintos centros y pacientes.

En este artículo te explicamos, con palabras simples, cómo interpretar esos resultados y cuándo tiene sentido confiar en ellos. La idea es usar la IA como apoyo, sumando su ayuda al criterio de los embriólogos, médicos y a las preferencias de los pacientes, para tomar decisiones informadas y seguras.

Para saber si un modelo es útil y seguro, se mide su rendimiento con varios parámetros (métricas). A pesar de haber múltiples plataformas disponibles en el mercado no todos los modelos son igual de buenos. Si el modelo no es adecuado su capacidad de predecir un resultado -en este caso, probabilidad de embarazo- no es buena.

Las métricas de evaluación más importantes son:

La inteligencia artificial puede ser una aliada extraordinaria, pero solo si se utiliza con prudencia y conocimiento. Evaluar bien un modelo es asegurarnos de que sus predicciones son fiables y que realmente aportan valor al trabajo del equipo de médicos y embriólogos. La tecnología avanza rápido, y eso es una buena noticia: nos ofrece nuevas herramientas para comprender mejor a los embriones y tomar decisiones más informadas. Pero el objetivo sigue siendo el mismo de siempre: ayudar a crear vida con seguridad, cuidado y esperanza.