- La Inteligencia Artificial (IA) aporta precisión y personalización en diagnóstico y laboratorio, pero la experiencia clínica y el acompañamiento emocional siguen siendo insustituibles
- Es imprescindible que clínicas y profesionales traduzcan al paciente en términos claros qué hace la IA para gestionar expectativas y reducir la ansiedad asociada a la sobreinformación
- El término “doula digital”: las herramientas digitales actúan como complemento al equipo humano, quienes mantienen la responsabilidad de las decisiones terapéuticas y del acompañamiento afectivo
La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en la medicina ha abierto nuevas posibilidades. En reproducción asistida, su aplicación afecta desde el análisis de imágenes embrionarias hasta la predicción de respuestas a tratamientos, ofreciendo a los profesionales herramientas que aumentan la objetividad y la capacidad predictiva. No obstante, los especialistas subrayan que la tecnología es un complemento —no un reemplazo— del criterio clínico: la interpretación de los datos, la toma de decisiones y el acompañamiento humano siguen siendo decisivos para el éxito terapéutico y el bienestar emocional de las parejas.
Mensaje que refuerza el Dr. Manuel Estévez Campllonch, director médico de Ginemed Sevilla, quien explica cómo integrar la IA de forma ética y sensible, “optimizando protocolos, reduciendo incertidumbres y liberando tiempo para la escucha y el soporte emocional, sin delegar en algoritmos lo que debe decidir una persona con formación clínica”.
La percepción de los pacientes: curiosidad, esperanza y necesidad de orientación
Cada vez más pacientes conocen o han oído hablar de la IA aplicada a la salud; sin embargo, su comprensión real es heterogénea. Muchos la perciben como una promesa: esperan diagnósticos más rápidos, tratamientos mejor ajustados y menos incertidumbre. Otros, en cambio, sienten desconfianza o no acaban de entender cómo encaja con la atención médica tradicional. “Los pacientes perciben la IA como algo positivo, incluso fascinante”, apunta el Dr. Estévez, “pero pocas personas comprenden realmente su alcance o sus límites”.
“Es imprescindible que clínicas y profesionales traduzcan en términos claros qué hace la IA —por ejemplo, clasificar imágenes de embriones en función de su morfología o estimar probabilidades de embarazo basadas en grandes bases de datos— y qué no puede hacer: sustituir la experiencia clínica, incorporar el contexto emocional o comprender matices individuales que no aparecen en los registros digitales”, resalta el experto. Educar al paciente ayuda a gestionar expectativas y reduce la ansiedad asociada a la sobreinformación.
Una “doula digital”, sí; pero la doula humana sigue siendo insustituible
En redes sociales y otros foros populares se ha acuñado la imagen de la IA como la “nueva doula de la fertilidad”. El Dr. Estévez valora la metáfora como una forma de explicar el soporte digital, pero recuerda sus límites. “La IA puede ofrecer recordatorios de medicación, explicar pasos del tratamiento con lenguaje accesible o monitorizar parámetros básicos en aplicaciones supervisadas. Puede incluso sugerir ejercicios de relajación o herramientas de apoyo psicológico basadas en evidencia. Sin embargo, no puede generar empatía auténtica, modular el tono según la reacción de la pareja ni captar matices emocionales que sólo detecta un profesional entrenado en la relación clínica”.
En la práctica ideal, las herramientas digitales actúan como complementos: aumentan la accesibilidad a la información y ayudan en la gestión diaria, mientras que el equipo humano mantiene la responsabilidad de las decisiones terapéuticas y del acompañamiento afectivo.
Beneficios de la IA: precisión en el laboratorio, personalización y eficiencia clínica
Sin embargo, la IA aporta ventajas tangibles en varias fases del proceso reproductivo. En el laboratorio, los algoritmos de visión por computador pueden analizar miles de imágenes embrionarias para identificar características asociadas a mayor probabilidad de implantación, reduciendo la variabilidad entre observadores embriólogos. En la consulta médica, modelos predictivos —alimentados por grandes series de datos— ayudan a estimar respuesta ovárica, riesgo de complicaciones o probabilidad de éxito de diferentes tratamientos de fertilidad. “En el laboratorio ya vemos cómo los algoritmos permiten una evaluación más objetiva y consistente de los embriones”, explica el Dr. Estévez.
Además, automatizar tareas administrativas y la interpretación inicial de datos libera tiempo clínico: el médico puede dedicar más minutos a la explicación, a resolver dudas y a brindar un acompañamiento personalizado, factores que la evidencia relaciona con mejores experiencias y adherencia al tratamiento.
La tecnología no es neutra: su utilidad depende de la calidad de los datos con que se entrene y del diseño del algoritmo. Si las bases de datos son parciales o sesgadas, las predicciones pueden ser equivocadas o no generalizables a poblaciones diversas. Asimismo, el acceso masivo a información no filtrada puede llevar a la desinformación: pacientes que comparan su caso con estadísticas generales pueden interpretar mal su situación individual. “La IA puede ofrecer información correcta, pero mal interpretada puede llevar a confusión”, advierte el Dr. Estévez.
Retos éticos y técnicos: privacidad, sesgos y límites en la delegación clínica
Entre los retos principales de la integración de la IA en medicina están la protección de datos sensibles, la transparencia de los algoritmos y la mitigación de sesgos que puedan afectar a determinados grupos (por ejemplo, por edad, etnia o factores sociodemográficos). “También es necesario discutir hasta qué punto queremos delegar decisiones médicas en sistemas automatizados, especialmente en procesos que implican vida y expectativas personales profundas”, apunta el especialista.
Una implementación responsable exige comités éticos, auditorías de algoritmos, consentimiento informado robusto y políticas claras sobre el uso y la gobernanza de los datos clínicos. “La IA no sustituirá a los médicos, pero sí puede ayudarnos a ser mejores. Si la integramos con criterio, ética y formación, lograremos una medicina más precisa, ágil y humana”, concluye.
