L’infertilità riguarda circa 1 persona su 6 nel mondo, secondo le stime dell’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), con un impatto sanitario e sociale crescente. In questo contesto, l’Intelligenza artificiale (IA) sta emergendo come possibile alleata della procreazione medicalmente assistita (PMA).
Una review italiana pubblicata su Current Opinion in Obstetrics and Gynecology ha analizzato 264 studi condotti nell’arco di oltre dieci anni, valutando opportunità e limiti dell’impiego dell’IA nei percorsi di fertilità.
Dall’analisi emerge un messaggio chiaro: non puntare su algoritmi sempre più complessi, ma su strumenti affidabili e realmente utili alla pratica clinica.
Dove l’IA può fare la differenza
L’applicazione dell’Intelligenza artificiale in medicina della riproduzione non è una novità. Negli ultimi anni, sistemi basati su machine learning sono stati sviluppati per supportare la selezione embrionale, l’analisi morfologica di ovociti e spermatozoi e la valutazione di parametri di laboratorio.
Secondo la review, tuttavia, le aree più promettenti non sarebbero necessariamente quelle più visibili, come la scelta dell’embrione “migliore”, ma ambiti meno esplorati e clinicamente strategici. Tra questi:
- predizione personalizzata degli esiti di trattamento;
- integrazione di dati clinici, biologici e anamnestici;
- supporto al counselling delle coppie;
- ottimizzazione dell’intero percorso terapeutico.
L’IA consente di analizzare in tempi rapidi grandi volumi di dati, confrontando migliaia di casi simili e individuando pattern difficilmente riconoscibili dall’analisi tradizionale. Questo approccio può contribuire a stimare in modo più accurato le probabilità di successo per una specifica coppia, riducendo incertezza e tentativi ripetuti.
Personalizzazione e sostenibilità dei trattamenti
Uno degli aspetti centrali evidenziati dagli autori riguarda la possibilità di rendere i percorsi di PMA più personalizzati e sostenibili. In molti paesi, infatti, le tecniche di fecondazione assistita restano economicamente onerose e non sempre accessibili.
Integrare dati clinici, genetici e di laboratorio in modelli predittivi potrebbe aiutare a selezionare il trattamento più appropriato fin dall’inizio, evitando procedure non necessarie. Questo si tradurrebbe in una migliore allocazione delle risorse e in una riduzione del carico emotivo e finanziario per le coppie.
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L’IA può inoltre automatizzare parte della raccolta e dell’organizzazione delle informazioni cliniche, liberando tempo medico da dedicare al colloquio e alla presa in carico personalizzata.
I limiti: evidenze ancora da consolidare
Nonostante l’entusiasmo crescente, la review invita alla cautela, molti studi inclusi presentano eterogeneità metodologica e campioni limitati. In diversi casi, i modelli algoritmici risultano complessi, ma non sempre dimostrano un vantaggio clinico significativo rispetto agli strumenti tradizionali.
Il rischio, sottolineano gli autori, è confondere la sofisticazione tecnologica con il progresso reale. In ambiti in cui il margine di miglioramento biologico è ridotto, anche un algoritmo molto avanzato potrebbe non tradursi in un aumento sostanziale dei tassi di gravidanza o di nati vivi.
Un ulteriore nodo riguarda la trasparenza dei modelli: per essere integrata nella pratica clinica, l’IA deve essere comprensibile, validata su popolazioni ampie e inserita in un processo decisionale condiviso con il medico.
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Formazione e competenze: la vera sfida
L’elemento decisivo non sembra essere la tecnologia in sé, ma la capacità di governarla. Preparare professionisti sanitari in grado di interpretare correttamente i risultati degli algoritmi, valutarne limiti e potenzialità e integrarli nella relazione con il paziente rappresenta una priorità.
La sfida, dunque, non consiste nel sostituire medico o biologo, ma nel supportarne le decisioni con strumenti basati sui dati. L’obiettivo finale resta migliorare la qualità delle scelte cliniche e l’esperienza delle coppie.
In una fase in cui l’infertilità è riconosciuta come problema di salute pubblica globale, l’Intelligenza artificiale può offrire un contributo concreto. A condizione di puntare su modelli validati, trasparenti e realmente orientati alla personalizzazione delle cure.
Fonti
PubMed - Artificial intelligence in human-assisted reproduction: a paradigm shift still in search of clinical impact
