Durante il congresso annuale 2023 di ESHRE, la ricercatrice Eugin Nuria Correa Mañas ha presentato uno studio sviluppato in collaborazione con l’Istituto di ricerca sull’intelligenza artificiale CSIC dell’Università di Barcellona sull’applicazione del machine learning nella definizione dei dosaggi di farmaci per i trattamenti di fecondazione assistita.
La ricerca ha analizzato, nello specifico, l’applicazione dei metodi di apprendimento automatico nella stimolazione ovarica, ossia nella terapia farmacologica necessaria per ottenere gli ovociti maturi da impiegare nelle tecniche di riproduzione assistita. Sono stati considerati 2.173 cicli effettuati tra gennaio 2011 e dicembre 2019 ed è stato sviluppato e validato un modello clinico con ulteriori 273 cicli eseguiti tra gennaio 2020 e settembre 2021.
“Abbiamo sviluppato un modello solido, che, nei test preclinici, ha garantito risultati migliori rispetto all’adozione della sola pratica clinica standard. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella definizione del dosaggio ormonale promette di migliorare i trattamenti di fecondazione assistita, fornendo raccomandazioni accurate e personalizzate sul dosaggio dell’FSH, l’ormone follicolo-stimolante, da somministrare” racconta Nuria Correa Mañas.
Inoltre, grazie a questa tecnologia, l’11,6% dei pazienti per la fecondazione assistita appartenenti al campione ha potuto ottimizzare i trattamenti. Senza il suo utilizzo, i risultati non sarebbero stati migliorabili.
“La prescrizione di una terapia farmacologica personalizzata è da sempre un punto di massima attenzione per Eugin. Investiamo costantemente per incrementare le nostre conoscenze in questo ambito e l’accuratezza delle terapie, con il fine di continuare a migliorare l’esito dei trattamenti” afferma la dottoressa Alessandra Vucetich, specialista in Ginecologia e Ostetricia, membro dell’equipe medica del Centro di Procreazione Medicalmente Assistita della Casa di Cura La Madonnina di Milano, parte del Gruppo San Donato, che opera in partnership con Clinica Eugin.