Predicción temprana de endometriosis con Inteligencia Artificial

¿Qué es la endometriosis y por qué es difícil de diagnosticar?

La endometriosis es una enfermedad ginecológica crónica que afecta a aproximadamente el 10 % de las mujeres en edad reproductiva en todo el mundo. Se caracteriza por el crecimiento anómalo de tejido endometrial fuera del útero, lo que provoca síntomas como dolor pélvico intenso, inflamación crónica y problemas de fertilidad.

Uno de los principales desafíos médicos es su diagnóstico tardío. En muchos casos, los síntomas se confunden con otras afecciones ginecológicas como el síndrome de ovario poliquístico (SOP) o la dismenorrea primaria, lo que retrasa la detección entre 7 y 10 años. Esta demora impide el acceso a tratamientos oportunos y compromete la salud reproductiva de las pacientes.

Innovación en diagnóstico con inteligencia artificial

Para abordar este problema, el Instituto para el Estudio de la Biología de la Reproducción Humana (INEBIR), en colaboración con el Grupo de Ingeniería y Ciencia de Sistemas de Software de la Universidad de Sevilla, ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) para la detección temprana de la endometriosis.

Este proyecto, liderado por los doctores José Navarro-Pando y Ana Teresa Marcos, se ha publicado en enero de 2025 en la prestigiosa revista científica Expert Systems with Applications. Consulta el artículo A novel machine learning-based proposal for early prediction of endometriosis disease aquí.

Los desafíos en el diagnóstico de la endometriosis

El diagnóstico de la endometriosis presenta varias dificultades:

1. Síntomas inespecíficos y solapados

Se confunde con otras condiciones ginecológicas, lo que dificulta su identificación temprana.

2. Métodos de detección limitados

La ecografía transvaginal es una herramienta común, pero la laparoscopia sigue siendo el método más fiable, aunque es costoso, invasivo y poco accesible.

3. Ausencia de biomarcadores específicos

Aún no se ha identificado un marcador biológico fiable que permita el diagnóstico no invasivo.

Gracias al uso de inteligencia artificial y machine learning, es posible analizar grandes volúmenes de datos clínicos y genéticos, detectar patrones predictivos y facilitar un diagnóstico precoz y preciso.

¿Cómo funciona el modelo de predicción basado en IA?

El modelo desarrollado por INEBIR y la Universidad de Sevilla utiliza algoritmos de aprendizaje supervisado para detectar indicadores clave de endometriosis.

Este sistema fue entrenado con una base de datos de 5.143 mujeres diagnosticadas, asegurando un alto nivel de precisión y personalización.

Fases del proceso predictivo

1. Recolección y análisis de datos clínicos y genéticos

• Historial médico detallado de la paciente.
• Factores hormonales y reproductivos asociados.
• Detectar variantes genéticas en estudios genéticos de exoma.

2. Procesamiento mediante machine learning

• Aplicación de algoritmos supervisados para detectar correlaciones ocultas entre los datos clínicos y los datos genéticos.
• Evaluación de factores clínicos de riesgo de endometriosis.
• Detectar variantes genéticas que ayuden a predecir la predisposición a la enfermedad.
• Generación de predicciones con alta precisión.

3. Categorización del riesgo y apoyo a especialistas

• Clasificación de pacientes según su probabilidad de desarrollar la enfermedad.
• Provisión de información en tiempo real para facilitar una intervención temprana.

Este enfoque reduce el tiempo de diagnóstico, personaliza los tratamientos, minimiza la necesidad de procedimientos invasivos y mejora la calidad de vida de las pacientes.

Impacto del diagnóstico precoz en la fertilidad femenina

Uno de los efectos más preocupantes de la endometriosis es su impacto en la fertilidad. Muchas mujeres descubren la enfermedad cuando intentan concebir sin éxito.

Beneficios del diagnóstico temprano

• Alivio de síntomas antes de que la enfermedad avance.
• Preservación de la fertilidad, mejorando el éxito de los tratamientos de reproducción asistida.
• Optimización de estrategias médicas, evitando cirugías innecesarias y reduciendo costos a largo plazo.

El modelo de IA de INEBIR es una herramienta esencial para ginecólogos y especialistas en fertilidad, que puede incrementar significativamente las tasas de éxito en pacientes que buscan concebir.

La inteligencia artificial en la medicina reproductiva

El uso de inteligencia artificial está revolucionando la ginecología y la medicina reproductiva. Algunas de sus aplicaciones más innovadoras incluyen:

1. Predicción del éxito en tratamientos de fertilidad

Optimización de protocolos de estimulación ovárica y mejora en la selección de embriones.

2. Análisis de calidad embrionaria en fecundación in vitro (FIV)

Clasificación de embriones basada en IA para aumentar las tasas de implantación.

3. Terapias hormonales personalizadas

Ajuste de dosis en tratamientos de fertilidad según el perfil genético de la paciente.

Estos avances garantizan una atención médica más precisa y efectiva, reduciendo la incertidumbre y mejorando los resultados clínicos.

IA y endometriosis: un cambio de paradigma en la medicina

El desarrollo de modelos predictivos con inteligencia artificial representa un hito en la detección temprana de enfermedades ginecológicas.

Gracias a machine learning, es posible analizar grandes volúmenes de datos clínicos y genéticos, lo que permite mejorar los métodos diagnósticos.

INEBIR ha logrado un avance significativo al integrar herramientas de IA en la práctica médica, ofreciendo un sistema de predicción preciso y accesible para miles de mujeres en todo el mundo.

Consulta el artículo científico: Descargar estudio en Expert Systems with Applications. 

¿Tienes síntomas de endometriosis? Consulta con especialistas

Si experimentas menstruaciones dolorosas, dolor pélvico crónico, sangrado menstrual irregular o problemas de fertilidad, podrías estar enfrentando un cuadro de endometriosis no diagnosticada.

En INEBIR, contamos con un equipo de expertos en salud reproductiva listos para ayudarte. Agenda una consulta con nuestros especialistas.