Inteligência artificial avança na medicina reprodutiva

O uso da inteligência artificial começa a transformar a rotina da medicina reprodutiva no Brasil, especialmente em tratamentos como o congelamento de óvulos e a fertilização in vitro. Tradicionalmente, pacientes recebem informações sobre a quantidade de óvulos coletados, mas ainda há limitações na avaliação do potencial de cada um deles — um fator importante para o planejamento do tratamento.

Com o avanço tecnológico, novas ferramentas passaram a analisar imagens dos óvulos ainda em laboratório, de forma não invasiva. A partir dessas imagens, sistemas baseados em modelos de aprendizado de máquina identificam padrões que podem estar associados ao potencial reprodutivo, oferecendo uma camada adicional de informação para apoiar a decisão médica.

Na prática, a tecnologia utiliza bancos de dados com milhares de imagens e seus respectivos desfechos clínicos para treinar algoritmos capazes de reconhecer características que não são visíveis a olho nu. Com isso, médicos podem contar com relatórios mais detalhados, que ajudam a personalizar estratégias de tratamento de acordo com o perfil de cada paciente.

Idade da mulher 

Essa abordagem representa uma mudança relevante na área. Durante muitos anos, decisões clínicas foram baseadas principalmente em critérios populacionais, como a idade da mulher, que continuam sendo importantes, mas não captam as diferenças entre os próprios óvulos de uma mesma paciente. A incorporação da inteligência artificial permite avançar para uma análise mais individualizada, centrada em dados específicos.

O movimento ocorre em paralelo à expansão da inteligência artificial na saúde no país. O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) 2024–2028 prevê investimentos de R$ 23 bilhões na área, enquanto o Conselho Federal de Medicina publicou recentemente a Resolução nº 2.454/2026, que regulamenta o uso da tecnologia como suporte à decisão clínica, desde que respeitados critérios éticos e profissionais.

Nesse cenário, a inteligência artificial passa a atuar como ferramenta complementar, sem substituir a avaliação médica, mas contribuindo para ampliar a precisão das análises e a segurança das decisões. Para pacientes, isso pode significar maior clareza sobre suas possibilidades reprodutivas e mais previsibilidade ao longo do tratamento.

No Brasil, uma das empresas que vêm implementando esse tipo de tecnologia é a Future Fertility, healthtech canadense que atua em clínicas de reprodução assistida e utiliza modelos de deep learning treinados com centenas de milhares de imagens para auxiliar na avaliação dos óvulos.