Segundo revisões recentes publicadas no PubMed, a aplicação de IA em Tecnologias de Reprodução Assistida (ART) tem demonstrado impacto crescente. Essas tecnologias incluem aprendizado de máquina e modelagem preditiva para otimizar infertilidade, personalizar diagnóstico e tratamentos, melhorar precisão clínica e eficiência operacional em protocolos de fertilização in vitro (FIV).
Aplicações no IPGO
- Time-Lapse (EmbryoScope)*
No IPGO, a incubadora time-lapse permite monitoramento contínuo do desenvolvimento embrionário, capturando imagens a cada 10 minutos. Essa tecnologia facilita a avaliação de divisões, simetria e possíveis anomalias com alta precisão, sem expor os embriões a variações ambientais.
- MAGENTA & VIOLET (Future Fertility)*
Ferramentas de IA que utilizam deep learning para analisar imagens de óvulos. O MAGENTA classifica óvulos em ciclos ativos de FIV, enquanto o VIOLET avalia óvulos destinados à criopreservação, ajudando a orientar decisões sobre coletas adicionais com base nas chances de sucesso.
- MAIA (Morphological Artificial Intelligence Assistance)*
Desenvolvida pelo Grupo Huntington, a MAIA integra-se à tecnologia time-lapse e processa milhões de imagens e dados específicos dos casais, identificando o embrião com maior potencial gestacional com maior precisão e menor manipulação.
Outras Tecnologias Relevantes
- OMA Sperm Insight (OMA Fertility) e SpermSearch (Universidade de Tecnologia de Sydney) aplicam IA para seleção de espermatozoides com maior potencial de fertilização, inclusive em casos de azoospermia.
- ERICA (Darwin Technologies) analisa imagens estáticas de embriões e classifica-os segundo prognóstico, reduzindo subjetividade no processo de seleção.
- KIDScore (Vitrolife) atribui pontuações com base em crescimento e potencial de implantação usando IA.
- ICSI Automatizado (Overture Life e Embryotools) emprega robôs para seleção, captura e injeção de espermatozoides, demonstrando nascimentos bem-sucedidos com menor variabilidade humana.
Benefícios Promissores
A IA traz potencial para maior eficiência e personalização dos tratamentos, seleção embrionária mais precisa e redução de ciclos necessários, com ganhos na qualidade clínica e no alinhamento de expectativas.
Desafios e Preocupações Éticas
Apesar do entusiasmo, vários desafios persistem:
- Transparência e “caixa-preta”: Modelos complexos, como redes neurais, dificultam a explicação de decisões clínicas, gerando desconfiança.
- Consentimento informado e autonomia: Pacientes podem desconhecer o uso de IA em seus tratamentos — debate-se se é necessária divulgação explícita ou opção de recusa.
- Acesso desigual: Como “add-ons”, algumas soluções podem elevar os custos sem comprovação robusta de eficácia, aumentando disparidades.
- Responsabilidade e desumanização: A automatização pode reduzir a percepção de cuidado humano e criar ambiguidades sobre quem responde por eventuais falhas.
- Validação clínica limitada: Muitos sistemas carecem de ensaios clínicos controlados e evidência robusta de resultados reais.
- Regulação e hype excessivo: Ainda falta regulamentação clara e existem expectativas infladas sobre a prontidão de uso clínico.
Perguntas e Respostas: Inteligência Artificial na Reprodução Assistida
É o uso de computadores e programas avançados para analisar imagens e dados de óvulos, espermatozoides e embriões. Esses sistemas ajudam os especialistas a escolher as melhores células para aumentar as chances de uma gravidez bem-sucedida.
Não. Ela funciona como uma ferramenta de apoio, oferecendo informações mais precisas para que a equipe médica possa tomar decisões mais seguras. O fator humano continua sendo essencial.
É uma incubadora especial que tira fotos dos embriões a cada poucos minutos, acompanhando seu desenvolvimento 24h por dia. Assim, podemos analisar o crescimento sem precisar retirar os embriões do ambiente controlado.
O MAGENTA avalia óvulos durante um ciclo de FIV ativo, ajudando a entender quais têm mais potencial.
O VIOLET analisa óvulos que serão congelados, ajudando a planejar quantas coletas podem ser necessárias para preservar a fertilidade.
É um sistema de inteligência artificial que avalia embriões usando imagens e dados específicos de cada casal, ajudando a escolher o embrião com maior chance de gerar uma gestação.
Sim. Ferramentas como o OMA Sperm Insight e o SpermSearch ajudam a identificar os melhores espermatozoides, inclusive em casos em que não há espermatozoides no sêmen e é preciso procurar no tecido testicular.
É uma versão com auxílio de robôs da técnica onde um espermatozoide é injetado dentro do óvulo. Essa tecnologia busca tornar o processo mais rápido e com menos variação entre profissionais.
Algumas já mostram resultados promissores, como a obtenção de mais embriões por ciclo. Porém, ainda faltam estudos definitivos que comprovem aumento significativo nas taxas de gravidez.
Sim. Os sistemas ainda estão em evolução, podem ter custos adicionais e precisam de validação científica robusta. Além disso, questões éticas e de acesso precisam ser consideradas.
Sim. No IPGO, buscamos incorporar o que há de mais avançado e seguro, como o Time-Lapse, o MAGENTA, o VIOLET e a MAIA, sempre com avaliação individualizada para cada paciente.
Referências Bibliográficas:
- Pavlovic ZJ et al. Current applications of artificial intelligence in assisted reproductive technologies… Curr Opin Obstet Gynecol. 2024.
- PubMed review on AI refining embryo and sperm analysis and enabling personalized treatment plans.
- Jiang VS, Bormann CL. Artificial intelligence in the in vitro fertilization laboratory (2023).
- Orovou et al. (2025). Artificial intelligence in assisted reproductive technology.
- Mini-review on ethics: dehumanization, bias, explainability, deskilling, justice.
- Ethics of artificial intelligence in embryo assessment – disclosure, access, consent.
- Iterative ethical concerns: informed consent, workflow, implementation caution.
- Fortes et al. 2023 – ética, equidade, regulamentação na reprodução assistida.
- Afnan et al. (2021) – ética e interpretabilidade em IA para seleção embrionária.
- Academia review on explainability in embryo selection AI (2023).