Informe de la discusión del club de lectura de ESHRE de marzo de 2025, publicado el 5 de agosto de 2025 en Human Reproduction. No es un estudio primario: comenta un estudio de Wang y colaboradores (2025) sobre dispositivos de muñeca que miden temperatura para predecir la ovulación y la menstruación. En ese estudio, con 889 ciclos de 260 mujeres, se obtuvo una estimación de la ovulación en cerca de 80% de los ciclos. El grupo cuestionó que los resultados puedan generalizarse con una muestra pequeña y concluyó que los wearables deben combinarse con otros biomarcadores y probarse en poblaciones más amplias.
El texto señala varios problemas. Los algoritmos son propietarios y sus detalles no se reportan por razones de propiedad intelectual, lo que impide la revisión y validación independientes. La propiedad de los datos y la distribución equitativa de los beneficios para quienes los usan siguen sin resolverse, y los autores advierten que acumular datos personales sin criterio no equivale a utilidad clínica. Los dispositivos de gama alta son costosos, lo que amplía las brechas de acceso, y los conjuntos de datos con poca representación de poblaciones de ingresos bajos y medios limitan la capacidad de generalizar la inteligencia artificial. Mencionan también la preocupación por la privacidad de los datos reproductivos en lugares con derechos restringidos, y la ansiedad que pueden generar predicciones inexactas o el exceso de información. Citan, además, un trabajo de Copp y colaboradores (2024) sobre cómo las corporaciones se apropian de narrativas feministas para promover intervenciones sin base de evidencia, y observan que los wearables de consumo tienden a poner el énfasis en la responsabilidad individual por la salud.
Accede al recurso aquí: https://academic.oup.com/humrep/article/40/9/1803/8222782