Las causas de infertilidad pueden ser variadas y afectar tanto a hombres como a mujeres. En las mujeres, las m\u00e1s comunes incluyen problemas de ovulaci\u00f3n, da\u00f1o a las trompas de Falopio o al \u00fatero, y problemas con el cuello uterino. Condiciones como el s\u00edndrome de ovarios poliqu\u00edsticos (SOP) y la insuficiencia ov\u00e1rica primaria tambi\u00e9n pueden influir en la fertilidad.<\/p>\n\n\n\n
En los hombres, factores como el bajo conteo de espermatozoides, problemas hormonales y el estilo de vida (consumo de tabaco y alcohol) son relevantes.<\/p>\n\n\n\n
La edad es un factor cr\u00edtico en la fertilidad, disminuyendo significativamente en mujeres a partir de los 35 a\u00f1os y en hombres a partir de los 40.<\/p>\n\n\n\n
En cuanto a los buenos h\u00e1bitos, se recomienda mantener una alimentaci\u00f3n saludable, no fumar ni vapear, mantener un buen estado f\u00edsico (la obesidad es un factor negativos en estos casos), no ingerir alcohol y limitar el stress, son aspectos fundamentales que colaboran con una buena salud reproductiva y mejor considerablemente la posibilidad de llegar al embarazo deseado. Fuera de estas medidas de \u00edndole personal, la contaminaci\u00f3n ambiental o la exposici\u00f3n a radiaci\u00f3n o lugares y elementos contaminados, tambi\u00e9n son perjudiciales para estos casos.<\/p>\n\n\n\n
2 – Durante a\u00f1os han existido m\u00e9todos para evaluar la calidad del esperma, pero \u00bfexiste alguna forma de evaluar la calidad de los \u00f3vulos?<\/strong> En el caso del software desarrollado por Future Fertility, impulsado por IA, ha analizado m\u00e1s de 150.000 im\u00e1genes de \u00f3vulos, ayud\u00e1ndonos a comprender las caracter\u00edsticas ovocitarias m\u00e1s importantes para la salud y el desarrollo embrionario. Este software analiza de forma segura las im\u00e1genes de los \u00f3vulos, despu\u00e9s de la punci\u00f3n ov\u00e1rica, para generar informaci\u00f3n exclusiva y predicciones personalizadas sobre su desarrollo.<\/p>\n\n\n\n El sistema ha demostrado una mejora del 28\u202f% en la precisi\u00f3n con respecto a la evaluaci\u00f3n manual por parte de los embri\u00f3logos al predecir el potencial de un \u00f3vulo para formar un embri\u00f3n en estadio de blastocisto, lo que representa una ventaja significativa en un campo donde incluso peque\u00f1as mejoras pueden tener un gran impacto. Adem\u00e1s, el modelo de Inteligencia Artificial ha mostrado una alta capacidad de generalizaci\u00f3n, con un rendimiento constante en entornos cl\u00ednicos diversos a nivel mundial.<\/p>\n\n\n\n 3 – \u00bfC\u00f3mo funciona esta plataforma? \u00bfC\u00f3mo se integran con las cl\u00ednicas?<\/strong> 4 – \u00bfC\u00f3mo se efect\u00faa el an\u00e1lisis? \u00bfC\u00f3mo eval\u00faa la IA la calidad de los ovocitos?<\/strong> Cada vez que una cl\u00ednica de fertilidad carga nuevas im\u00e1genes mediante el software de Future Fertility, la IA las compara instant\u00e1neamente con su amplia base de datos y genera una predicci\u00f3n personalizada que indica cu\u00e1les \u00f3vulos tienen mayor probabilidad de generar resultados exitosos.<\/p>\n\n\n\n 5 – \u00bfQu\u00e9 diferentes estudios existen hoy para estudiar la calidad de los \u00f3vulos?<\/strong> VIOLET\u2122, est\u00e1 pensado para pacientes que desean congelar \u00f3vulos. Ofrece una predicci\u00f3n personalizada sobre cu\u00e1ntos embriones de alta calidad podr\u00edan formarse con los \u00f3vulos actuales, as\u00ed como una estimaci\u00f3n del potencial de lograr un nacimiento futuro. Esta informaci\u00f3n permite a las pacientes planificar sus pr\u00f3ximos pasos. Por ejemplo, pueden decidir congelar m\u00e1s \u00f3vulos para aumentar sus probabilidades de \u00e9xito. O bien, si la calidad ovocitaria predicha es mucho m\u00e1s baja de lo esperado para su edad, pueden comenzar a considerar otros caminos hacia la maternidad. El objetivo es brindar informaci\u00f3n personalizada y significativa que ayude a tomar decisiones m\u00e1s informadas.<\/p>\n\n\n\n A modo de complemento, una voz local:<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u201cLa selecci\u00f3n esperm\u00e1tica contribuye en un 10% a los resultados de t\u00e9cnicas de reproducci\u00f3n asistida (salvo que haya una patolog\u00eda esperm\u00e1tica concreta). Aproximadamente, la receptividad del embri\u00f3n al momento de la transferencia representa otro 10% y el 80% restante corresponde a la selecci\u00f3n del \u00f3vulo\u201d, explica el Dr. Sergio Papier, director m\u00e9dico de Cegyr, una cl\u00ednica de Buenos Aires que utiliza la tecnolog\u00eda de Future Fertility.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, Papier menciona que en la calidad tambi\u00e9n influyen las emociones, los h\u00e1bitos, aspectos del medio ambiente, patolog\u00edas agregadas, la estimulaci\u00f3n ov\u00e1rica, entre otros factores. \u201cUsamos la IA en toda la hoja de ruta del paciente. El desaf\u00edo es desarrollar Acerca de Future Fertility:<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n Future Fertility es una startup Canadiense de biotecnolog\u00eda m\u00e9dica e Inteligencia Artificial, fundada en 2018 con base en Toronto. Se destaca por ser la primera empresa en el mundo que ha desarrollado un software que, utilizando el an\u00e1lisis de datos e im\u00e1genes, es capaz de evaluar el potencial reproductivo de los \u00f3vulos humanos (ovocitos). Estas evaluaciones son compartidas con las pacientes a trav\u00e9s de los informes (VIOLET\u2122 y En el Mes Internacional de la Fertilidad, te acercamos 5 preguntas y respuestas con la informaci\u00f3n m\u00e1s novedosa para saber un poco m\u00e1s sobre este tema, de la mano de los especialistas de la startup canadiense Future Fertility, pionera en desarrollar el primer sistema de an\u00e1lisis de calidad de \u00f3vulos en base a datos e […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":23358,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[38],"tags":[184,276,275,157,1719,2255,1343,3818,66],"class_list":{"0":"post-23346","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-actualidad","8":"tag-bebe","9":"tag-embarazada","10":"tag-embarazo","11":"tag-enfermedad","12":"tag-fertilidad","13":"tag-inteligencia-artificial","14":"tag-ovulo","15":"tag-ovulos","16":"tag-salud"},"yoast_head":"\n
Si, hoy se utiliza IA para proporcionar un an\u00e1lisis e informaci\u00f3n no invasivos y basados en datos sobre la calidad ovocitaria. Estas herramientas ayudan a m\u00e9dicos y pacientes a tomar decisiones informadas sobre los tratamientos de fertilidad, ayudando a optimizar las posibilidades de \u00e9xito.<\/p>\n\n\n\n
La plataforma se integra perfectamente con los microscopios e incubadoras de las cl\u00ednicas, permitiendo a los profesionales capturar im\u00e1genes de alta calidad de los ovocitos inmediatamente despu\u00e9s de la punci\u00f3n ov\u00e1rica, una etapa clave tanto en la congelaci\u00f3n de \u00f3vulos como en los tratamientos de FIV. Estas im\u00e1genes son luego analizadas por el modelo de inteligencia artificial de Future Fertility. En pocos minutos, se genera un informe personalizado que ofrece una evaluaci\u00f3n objetiva de la calidad ovocitaria de la paciente, basada en sus propias im\u00e1genes. Este informe ayuda a los m\u00e9dicos a gestionar las expectativas de las pacientes y a tomar decisiones m\u00e1s informadas al planificar futuros ciclos
de FIV.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/sergiolapegue.com\/site\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/fertilidad01-1-1024x516.jpg\")
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El software de Future Fertility utiliza algoritmos de inteligencia artificial basados en Deep Learning para identificar patrones complejos en grandes conjuntos de im\u00e1genes de ovocitos\u2014patrones que son invisibles al ojo humano. Tras analizar m\u00e1s de 150.000 im\u00e1genes de ovocitos y sus resultados cl\u00ednicos asociados, provenientes de distintos perfiles de pacientes y regiones geogr\u00e1ficas, la IA ha aprendido a reconocer las caracter\u00edsticas visuales m\u00e1s relacionadas con la probabilidad de que un \u00f3vulo se desarrolle en un embri\u00f3n de alta calidad.<\/p>\n\n\n\n
MAGENTA\u2122 est\u00e1 dise\u00f1ado para su uso durante ciclos de fertilizaci\u00f3n in vitro mediante la t\u00e9cnica de ICSI, la cual consiste en la inyecci\u00f3n directa de un espermatozoide en el \u00f3vulo. Proporciona una puntuaci\u00f3n objetiva de calidad ovocitaria para cada \u00f3vulo, que indica la probabilidad de que ese \u00f3vulo se desarrolle en un embri\u00f3n de alta calidad. Esta herramienta resulta especialmente \u00fatil para los m\u00e9dicos cuando un ciclo no tiene \u00e9xito, ya que puede revelar si la calidad ovocitaria fue un factor determinante. Con esta informaci\u00f3n, los profesionales pueden optimizar los tratamientos futuros de FIV, enfoc\u00e1ndose en las variables que tienen mayor impacto\u2014como ajustar el protocolo de estimulaci\u00f3n, considerar opciones de donaci\u00f3n o investigar otras causas que puedan estar limitando los resultados.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/sergiolapegue.com\/site\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/fertilidad02.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n
conectores para que todas las variables se puedan relacionar entre s\u00ed y as\u00ed tomar decisiones reproductivas m\u00e1s precisas y personalizadas\u201d, eval\u00faa.<\/p>\n\n\n\n
MAGENTA\u2122) utilizados en tratamientos de FIV y congelaci\u00f3n de \u00f3vulos. Las herramientas no invasivas impulsadas por IA de Future Fertility brindan a los expertos en fertilidad, y a sus pacientes, informaci\u00f3n objetiva y personalizada para que puedan tomar decisiones m\u00e1s informadas sobre los pr\u00f3ximos pasos en sus tratamientos. El algoritmo que compone el modelo de ‘Deep Learning’ de Future Fertility se alimenta en una base de
datos de m\u00e1s de 150.000 im\u00e1genes de \u00f3vulos y sus correspondientes resultados que han sido obtenidas en m\u00e1s de 9 pa\u00edses, en 4 continentes y aumentando. Esta plataforma ya se encuentra disponible en m\u00e1s de 200 cl\u00ednicas en m\u00e1s de 30 pa\u00edses. En Argentina est\u00e1 presente desde el a\u00f1o 2022 y ya es utilizada por el 40% de las cl\u00ednicas existentes en nuestro pa\u00eds (unas 20 instituciones aproximadamente), distribuidas en las principales ciudades, como en Buenos Aires, C\u00f3rdoba, La Plata, Mar del plata, Mendoza, Rosario, Salta, Santa Fe y Tucum\u00e1n, entre otras.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"