Dados Bibliográficos

Resumo

Métodos baseados em inteligência artificial (IA) são ideais para manipular, processar e analisar grandes volumes de dados gerados ao longo das etapas das Técnicas de Reprodução Assistida (TRA). Esses dados podem ser de vários tipos, inclusive números, textos e imagens. Isso pode ocorrer, já durante a avaliação do potencial reprodutivo da paciente com objetivo de individualizar protocolos e otimizar as chances de gravidez. Eles surgiram como ferramentas objetivas, quantificáveis e não invasivos para análise rápida e precisa, aumentando as chances de sucesso nos tratamentos. O objetivo desta revisão é examinar de forma abrangente a literatura e explorar em ordem cronológica os últimos avanços de IA, especificamente das etapas de TRA, incluindo a estimulação ovariana controlada e as análises de oócitos e de sêmen. Resumimos 19 artigos publicados entre 2021 e 2025, extraídos de dois bancos de dados eletrônicos, usando os seguintes termos: “in vitro fertilization”, “ovarian stimulation”, “trigger”, “oocytes”, “sperm”, “Artificial Intelligence”, “Deep Learning” e “Machine Learning”. A revisão, além de ajudar os pesquisadores a terem uma compreensão mais abrangente de status e tendências futuras de trabalhos de IA nas TRA, permitirá que pesquisadores interdisciplinares proponham técnicas combinadas para conduzir abordagens individualizadas que reduzam impactos socioeconômicos e possivelmente ambientais.

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