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In che modo l’intelligenza artificiale sta plasmando il futuro della procreazione medicalmente assistita (PMA)?

Pubblicato il20 Maggio 2025 Lettura 25 min

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Gli ultimi rapporti nazionali e mondiali segnalano un aumento dell’infertilità nella popolazione adulta in Francia e nel mondo. Questa situazione sta spingendo sempre più pazienti a ricorrere alla procreazione medicalmente assistita (PMA). In Francia, questo significativo aumento è stato rafforzato nel 2021 anche dalla legge sulla bioetica che consente a tutte le donne che hanno in programma di avere figli di ricorrere a metodi di riproduzione assistita. Tuttavia, nonostante i progressi tecnologici degli ultimi anni, i tassi di successo dei progetti genitoriali restano limitati e faticano a soddisfare le numerose richieste. In questo contesto, e come in altri campi della medicina, l’intelligenza artificiale apre la strada a risultati significativamente migliori. In questo articolo, Alcimed esplora i potenziali utilizzi dell’intelligenza artificiale (IA) nei trattamenti di PMA e ne decifra le questioni etiche che ciò comporta.

Stato attuale dell’infertilità e trattamenti di riproduzione assistita disponibili

Le cause dell’aumento dell’infertilità in Francia

Secondo l’ultimo rapporto pubblicato dall’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), l’infertilità è un problema di salute pubblica che causa numerose sfide emotive, psicologiche e finanziarie. Colpisce circa 1 persona su 6 in tutto il mondo, ovvero il 17,5% della popolazione adulta , e la Francia non fa eccezione. Queste nuove stime dimostrano che la prevalenza dell’infertilità è paragonabile da un Paese all’altro, indipendentemente dal livello di reddito (alto, medio o basso).

In Francia, l’infertilità colpisce direttamente 3,3 milioni di persone, ovvero circa una coppia su quattro. Tra il 2008 e il 2017, più di 150.000 coppie ogni anno si sono sottoposte a un trattamento per l’infertilità e questa cifra continua ad aumentare¹. Nel rapporto del febbraio 2022, il Ministero della Solidarietà e della Salute ha individuato diverse cause. Si tratta di aspetti sociali, ambientali e medici. In effetti, l’età media delle madri al primo parto è diminuita: è passata da 24 anni nel 1975 a 28,8 anni nel 2019, anche se la fecondità femminile diminuisce a partire dai 30 anni e ancora di più a partire dai 35 anni. Questo ritardo nell’età della genitorialità può essere spiegato da diversi fattori sociali, tra cui l’ uso diffuso del lavoro e della contraccezione femminile e la ricerca di stabilità professionale e finanziaria prima di realizzare un progetto genitoriale. D’altro canto, l’esposizione a fattori ambientali come gli interferenti endocrini e l’inquinamento atmosferico riducono la fertilità. Anche alcuni stili di vita hanno effetti dannosi, tra cui il consumo di tabacco o cannabis, l’obesità o una dieta squilibrata.

Sono tutte ragioni che spiegano il ricorso sempre più frequente a metodi di procreazione medicalmente assistita. Soprattutto perché a queste si aggiungono le nuove esigenze legate all’apertura dell’accesso alla procreazione medicalmente assistita a tutte le donne. Dall’entrata in vigore della legge sulla bioetica nell’agosto 2021, anche le donne single o le coppie dello stesso sesso con un progetto genitoriale possono accedere alla procreazione medicalmente assistita.

Disponibilità ed efficacia degli attuali trattamenti di procreazione medicalmente assistita

La procreazione medicalmente assistita comprende diverse tecniche, ovvero:

Inseminazione artificiale con sperma del coniuge o di un donatore terzo;
Fecondazione in vitro (FIV) di ovuli e spermatozoi provenienti dal coniuge o da donatori terzi (messi a contatto in una capsula di Petri). Oltre a questa classica tecnica di fecondazione in vitro, in cui più gameti vengono messi a contatto simultaneamente in una capsula di Petri, è possibile effettuare l’ICSI (iniezione intracitoplasmatica dello spermatozoo), che consiste nell’iniezione di un singolo spermatozoo in ogni ovocita. L’obiettivo è lo stesso: ottenere embrioni che verranno poi impiantati nell’utero della donna;
Ricezione di embrioni , che comporta il trasferimento nell’utero di una paziente di embrioni congelati da una coppia o da una donatrice nell’ambito di una fecondazione in vitro.

Oggigiorno, la fecondazione in vitro e l’ICSI sono i metodi più comunemente utilizzati per il trattamento dell’infertilità, ma presentano notevoli limitazioni. Infatti, la percentuale media di successo del primo ciclo di fecondazione in vitro si aggira intorno al 25-30% nelle donne di età inferiore ai 35 anni , percentuale che diminuisce notevolmente con l’età. Ciò è dovuto in particolare alla selezione degli embrioni da impiantare, che rimane una sfida importante. Attualmente, la selezione degli embrioni avviene principalmente in base a criteri morfologici osservati al microscopio, il che non garantisce sempre la selezione degli embrioni più vitali. Di conseguenza, il rischio di fallimento dell’impianto o di aborto spontaneo rimane elevato. Pertanto, nonostante i progressi compiuti, molti pazienti devono sottoporsi a diversi cicli di fecondazione in vitro prima che il progetto genitoriale possa avere successo. L’intero processo dura in media quattro anni e richiede numerosi esami, il che rappresenta un notevole dispendio fisico e psicologico e aumenta i costi finanziari del trattamento.

D’altro canto, nonostante il numero di richieste di procreazione medicalmente assistita sia in aumento, il numero di procedure di PMA non aumenta proporzionalmente. L’Agenzia per la biomedicina ha evidenziato un aumento del 25% delle richieste tra la seconda metà del 2022 e la prima metà del 2023, mentre il numero di visite iniziali effettivamente effettuate è aumentato solo del 2,8% nel periodo². Dall’entrata in vigore della legge sulla bioetica dell’agosto 2021, il numero di richieste di prima consulenza da parte di coppie di donne e donne single è diventato 7,5 volte superiore a quello delle coppie eterosessuali³.

Possibili utilizzi dell’intelligenza artificiale nei trattamenti di riproduzione assistita

Utilizzata in campo sanitario fin dagli anni ’80, l’intelligenza artificiale ha iniziato a essere utilizzata nella procreazione medicalmente assistita solo a partire dal 2010. Grazie alla sua capacità di analizzare enormi quantità di dati e di identificare schemi complessi, l’intelligenza artificiale rappresenta una speranza per un significativo miglioramento nei trattamenti di fecondazione in vitro. Ecco una panoramica delle diverse fasi del trattamento di fecondazione in vitro su cui potrebbe avere un impatto significativo.

L’intelligenza artificiale in PMA per migliorare la selezione degli embrioni

Tradizionalmente effettuata tramite osservazione manuale e soggettiva, non esiste un metodo uniforme o standardizzato per la selezione degli embrioni. Tuttavia, gli algoritmi di analisi delle immagini basati sull’intelligenza artificiale stanno cambiando le regole del gioco. Infatti, acquisendo precisione nell’analisi di varie caratteristiche degli embrioni non sempre percettibili all’occhio umano, come la morfologia, i modelli di divisione cellulare e le anomalie cromosomiche o genetiche, l’intelligenza artificiale può fornire una valutazione oggettiva e più accurata della qualità dell’embrione. Alla fine di dicembre 2022, un articolo pubblicato sulla rivista The Lancet Digital Health ha dimostrato che l’intelligenza artificiale potrebbe determinare con una precisione di circa il 70% se un embrione fecondato in vitro è geneticamente vitale⁴.

D’altro canto, l’intelligenza artificiale può essere abbinata anche ai sistemi di imaging embrioscopico, ovvero gli incubatori utilizzati per monitorare lo sviluppo degli embrioni prima dell’impianto, aumentando così la precisione e la velocità di analisi dei volumi di dati generati dal sistema.

In breve, l’intelligenza artificiale potrebbe aumentare significativamente le possibilità di identificare gli embrioni con maggiori probabilità di portare a una gravidanza a termine, migliorando così i tassi di successo e i tempi dei trattamenti di fecondazione in vitro.

L’intelligenza artificiale in PMA per creare piani di trattamento personalizzati

Ogni percorso di riproduzione assistita è influenzato da diversi fattori, quali l’età della paziente, la sua storia clinica e i livelli ormonali. In questo contesto, l’intelligenza artificiale è in grado di esaminare grandi set di dati relativi a precedenti cicli di fecondazione in vitro, nonché i profili di altri pazienti, per identificare modelli e fattori che influenzano i tassi di successo. Grazie a queste informazioni, i medici possono creare piani di trattamento personalizzati, adattando i protocolli di fecondazione in vitro alle esigenze specifiche di ciascun paziente.

È il caso, ad esempio, dei trattamenti ormonali che svolgono un ruolo cruciale nel processo di fecondazione in vitro, stimolando le ovaie a produrre un numero sufficiente di ovociti maturi. L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a regolare l’equilibrio ormonale e i dosaggi in tempo reale, in particolare per ridurre i rischi associati a trattamenti ormonali eccessivi, come la sindrome da iperstimolazione ovarica.

Questo approccio personalizzato non solo aumenta le possibilità di successo, ma riduce anche il peso emotivo e finanziario di molteplici tentativi falliti, nonché gli effetti collaterali e lo stress associati alla procreazione medicalmente assistita.

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Sfide e questioni etiche legate all’uso dell’IA nell’analisi predittiva

Sebbene i potenziali benefici dell’intelligenza artificiale nella riproduzione assistita siano notevoli, è necessario considerare diverse sfide etiche e pratiche.

Sfida n°1: garantire la protezione e la riservatezza dei dati

Come nel caso della sanità elettronica o del monitoraggio a distanza, sono in corso discussioni sulla qualità e la riservatezza dei dati. Gli algoritmi di intelligenza artificiale si basano su grandi set di dati per addestrarsi e formulare previsioni accurate, sollevando preoccupazioni sulla privacy dei pazienti e sulla sicurezza delle informazioni sensibili. D’altro canto, l’eterogeneità dei criteri di selezione degli embrioni da una clinica all’altra induce un’elevata variabilità dei dati che può rendere difficile addestrare modelli di intelligenza artificiale coerenti e generalizzabili .

Sfida n°2: garantire la trasparenza dell’algoritmo e l’accettabilità da parte del paziente

Inoltre, anche la trasparenza degli algoritmi è fondamentale. Le decisioni prese dai sistemi automatizzati devono essere comprensibili e giustificabili per i medici e i pazienti. È essenziale che l’intelligenza artificiale venga utilizzata come complemento al giudizio clinico, non come suo sostituto. In effetti, i pazienti potrebbero essere scettici riguardo all’uso dell’intelligenza artificiale nei loro trattamenti, temendo che la tecnologia sostituisca le competenze umane o sia disumanizzante. Motivi per cui i medici devono essere formati nell’uso di queste nuove tecnologie per garantirne un’integrazione efficace nella pratica medica.

Sfida n°3: Garantire l’accessibilità delle tecnologie di intelligenza artificiale nella riproduzione assistita e le disuguaglianze nell’assistenza

Infine, è importante considerare l’accessibilità delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale. Sebbene queste innovazioni promettano di migliorare i tassi di successo della procreazione medicalmente assistita, necessitano di studi medico-economici per comprenderne l’impatto sui costi dei trattamenti per i pazienti. Se i costi dell’assistenza aumentano, potrebbero essere necessarie adeguate politiche di regolamentazione e di sostegno finanziario per garantire pari accesso ai trattamenti per l’infertilità.

L’intelligenza artificiale potrebbe rappresentare un importante passo avanti nel campo della procreazione medicalmente assistita (PMA). Migliorando la selezione degli embrioni e personalizzando le procedure, l’intelligenza artificiale ha il potenziale di trasformare i trattamenti contro l’infertilità. Tuttavia, affinché questa rivoluzione sia vantaggiosa per tutti, è fondamentale superare le sfide etiche, garantire l’accessibilità a queste tecnologie innovative e continuare la ricerca per perfezionarle e svilupparle. Alcimed segue da vicino i rapidi sviluppi in questo campo e il nostro team è pronto a supportarvi su questi temi. Non esitate a contattare il nostro team!

Informazioni sull’autore,

Mathilde, Consulente nel team Innovazione e Politiche Pubbliche di Alcimed in Francia