IA e a Precisão na Reprodução Assistida
A jornada de quem busca a reprodução assistida, como a fertilização in vitro (FIV), frequentemente enfrenta desafios relacionados à imprevisibilidade dos resultados. As respostas do corpo aos hormônios variam amplamente entre as mulheres, a qualidade dos óvulos pode ser difícil de prever, e a definição do número ideal de ciclos de tratamento ainda é um tópico incerto. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma ferramenta promissora, oferecendo soluções para aprimorar a precisão nos processos de reprodução assistida.
O Papel da IA na Redução da Subjetividade
Recentemente, no Congresso Brasileiro de Reprodução Assistida, realizado em São Paulo, especialistas discutiram o impacto da IA na área. O ginecologista José Pedro Parise Filho destacou que, embora a IA na reprodução humana não seja uma novidade, sua aplicação e precisão têm avançado significativamente nos últimos cinco anos. A subjetividade nas análises clínicas é um desafio constante, pois embriologistas, mesmo com vasta experiência, dependem de avaliações visuais e de sua própria interpretação. Isso pode levar a escolhas diferentes que, por sua vez, afetam as taxas de sucesso da FIV.
Tecnologias Integradas no Processo de FIV
As tecnologias baseadas em IA já estão sendo utilizadas em várias etapas da FIV. Existem algoritmos que ajudam na triagem de casais para ovodoação, análise de gametas, seleção embrionária e previsão de resultados clínicos. Segundo Roberto de Azevedo Antunes, presidente eleito da Sociedade Brasileira de Reprodução Assistida, essas ferramentas têm como objetivo reduzir a variabilidade entre os profissionais, embora não substituam os processos padrão-ouro existentes.
Entre as inovações, algumas ferramentas são capazes de analisar óvulos e orientar decisões durante o congelamento ou a FIV. Elas identificam padrões microscópicos, simetria, granulosidade e integridade, além de aspectos que não são visíveis a olho nu. Parise ressalta que já existem softwares comerciais que avaliam óvulos, calculam a probabilidade de sucesso e sugerem quais devem ser priorizados. No entanto, é importante notar que essas tecnologias ainda precisam de validação para comprovar seu impacto nas taxas de nascimentos vivos.
A Evolução das Incubadoras e a Análise de Embriões
A análise de embriões também tem avançado com o uso de incubadoras time-lapse, que permitem a geração de modelos preditivos sobre a viabilidade dos embriões. Essas incubadoras fornecem imagens contínuas dos embriões sem a necessidade de abrir o equipamento, resultando em uma eficácia que atualmente varia entre 60% e 70%. Apesar do potencial promissor da tecnologia, Antunes enfatiza que é necessário um impacto real comprovado antes que ela possa ser considerada um padrão.
Uso da IA no Planejamento de Tratamentos
Outro campo em que a IA está sendo estudada é na fase de planejamento do estímulo ovariano. Ferramentas de IA analisam uma variedade de características e exames, sugerindo doses de medicação para alcançar o número desejado de óvulos. Parise observa que, embora tenha havido melhorias em casos selecionados, essas ferramentas devem ser usadas como suporte à decisão clínica, nunca de forma isolada, devido à falta de validação e ao risco de erros.
Além disso, a IA pode gerar um “escore de viabilidade”, que estima a chance de cada óvulo ou embrião resultar em uma gestação, oferecendo relatórios personalizados para os pacientes. Isso significa que, em vez de depender apenas de médias populacionais, os pacientes podem receber projeções sobre a probabilidade de cada óvulo ou embrião gerar uma gravidez, reduzindo a sensação de tentativa e erro.
Desafios e Custos da Implementação da IA
Um dos principais obstáculos para a adoção ampla dessas tecnologias é o custo elevado. Licenças, infraestrutura e treinamento podem encarecer ainda mais um tratamento que já é dispendioso. O custo de um ciclo de reprodução assistida varia entre R$ 15 mil e R$ 45 mil, e o uso de ferramentas de IA pode adicionar entre R$ 1.000 e R$ 3.000 ao valor total do tratamento. Parise destaca a necessidade de desenvolver ferramentas brasileiras para reduzir custos e realizar estudos de custo-efetividade que demonstrem onde a IA realmente gera economia, como na redução da medicação ou na eliminação de ciclos desnecessários.
No Brasil, a maior parte do investimento em reprodução assistida recai sobre os pacientes, com poucos centros oferecendo tratamentos sem custo. Portanto, é fundamental que cada nova tecnologia prove seu benefício real antes de ser incorporada ao tratamento padrão.
O Futuro da Reprodução Assistida com IA
Nos próximos anos, espera-se que a integração de dados clínicos, genéticos, hormonais e de imagem transforme a reprodução assistida em um modelo de medicina de precisão. Essa abordagem poderá oferecer tratamentos cada vez mais personalizados e eficazes, melhorando a experiência de quem busca a realização do sonho de ser pai ou mãe.