Cambiamos el mundo de la reproducción asistida gracias a la inteligencia artificial

Con el sistema ERICA, de Darwin Science, en New Hope logramos una lectura precisa y extensa de la viabilidad de cada embrión como nunca antes se ha visto en la historia de la medicina de la reproducción. Las técnicas tradicionales de análisis de embriones resultan en poco más del 60% de éxito, mientras que el sistema ERICA ha alcanzado hasta 92.5% de clasificación exitosa de embriones, lo que cambiará el futuro de la reproducción asistida en todo el mundo.

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ERICA

Embryo

El éxito de un centro de fertilidad es su capacidad para detectar los embriones más saludables y con mayor probabilidad de implantación exitosa en el útero, lo que resulta en una beta positiva. El sistema ERICA nos permite hacer una lectura precisa de más de 20 parámetro en cada embrión, muchos de ellos invisibles al ojo humano.

Ranking

El sistema ERICA analiza los resultados del estudio de cada embrión de un paciente y los posiciona en un ranking por orden de viabilidad, del más apto al menos apto. Esta información es sumamente relevante tanto para el médico como para los pacientes, quienes conocen con un alto nivel de exactitud sus posibilidades reales de éxito en la implantación.

Intelligent

Mientras que un embriólogo requiere años de prueba y error para mejorar su lectura de un embrión, ERICA aprende de inmediato los parámetros más importantes de cada uno a partir de unas cuantas fotografías. Además, a diferencia de un ser humano, ERICA accede a su amplio y creciente banco de casos acumulados a través de los años, sin olvidar ningún detalle, y se adapta de forma inteligente para mejorar así su precisión.

Classification

Los embriólogos tradicionalmente utilizan un esquema de 3 parámetros para determinar la viabilidad de un embrión, mientras que ERICA analiza y clasifica más de 20 diferentes, la mayoría invisibles al ojo humano. Estos parámetros además son estudiados por Erica a partir de múltiples variables. Esto permite una imagen mucho más completa e integral de la salud y viabilidad de cada embrión.

Algorithim

El algoritmo de ERICA está inspirado en la arquitectura neuronal del cerebro humano, con muchas capas de nodos interconectados que no sólo comunican información, sino que aprenden y evolucionan a partir de la experiencia. Esto hace que ERICA no sólo crezca su base de datos, sino que se adapta y aprende a usar la información de nuevas maneras para mejorar su lectura de cada embrión.

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¿Cómo funciona ERICA?

La clave de ERICA y su algoritmo de inteligencia artificial para la reproducción asistida reside en su enfoque imparcial.
Su protocolo no discrimina parámetros internos o externos y se adapta sobre la marcha para mejorar sus resultados. El cómo determina este modelo de Deep Learning (aprendizaje profundo) qué elementos son importantes para hacer una evaluación precisa suele ser un misterio. Aún así, la información tiene mucho valor y no sólo funciona para ERICA, sino que puede proveer información relevante de los elementos y procesos de un embrión que a su vez pueden convertirse en mejores diagnósticos y tratamientos.

Embriología tradicional vs. ERICA

La embriología tradicional, todavía usada en todas las clínicas de fertilidad del mundo (incluso las más avanzadas), se encarga de identificar y analizar 3 parámetros de forma subjetiva, lo que abre las puertas al error humano; ERICA identifica y analiza más de 20 parámetros con múltiples variables, muchos de ellos invisibles al ojo humano, y utiliza su amplia y creciente base de datos para evaluar con mayor precisión la viabilidad de cada embrión.

Darwin Science y New Hope

Darwin Science es la compañía de tecnología e inteligencia artificial para reproducción asistida más innovadora del mundo. Su equipo especializado basado en el Reino Unido tiene la misión de construir algoritmos y sistemas de inteligencia artificial que revolucionen la reproducción asistida.

Darwin Science reúne expertos en medicina de la reproducción, biólogos, matemáticos, ingenieros de software y más que están comprometidos a mejorar el mundo de la reproducción asistida tanto para médicos como para pacientes.

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