(Informaci\u00f3n remitida por la empresa firmante)<\/p>\n
\n— Univfy\u00ae publica un estudio en Nature Communications que valida la superioridad de la plataforma de inteligencia artificial (IA)\/aprendizaje autom\u00e1tico (ML) de Univfy en la predicci\u00f3n de nacidos vivos en fecundaci\u00f3n in vitro (FIV), clave para mejorar el acceso, la asequibilidad y los resultados cl\u00ednicos de la FIV<\/p>\n
\n— Un nuevo estudio pone de manifiesto que los modelos de predicci\u00f3n de nacidos vivos de FIV de Univfy funcionan significativamente mejor que el modelo basado en registros de Estados Unidos, utilizando par\u00e1metros clave para mejorar el acceso a la FIV, su asequibilidad y los resultados cl\u00ednicos<\/p>\n
\nSAN FRANCISCO BAY AREA, California, 18 de abril de 2025 \/PRNewswire\/ — Univfy, l\u00edder en innovaci\u00f3n en fertilidad y salud, ha anunciado hoy la publicaci\u00f3n en Nature Communications de un estudio revisado por expertos que demuestra la validaci\u00f3n a nivel cl\u00ednico y en el mundo real de sus modelos patentados de predicci\u00f3n de nacidos vivos en FIV y las m\u00e9tricas del modelo que son requisitos de las soluciones econ\u00f3micas y cl\u00ednicas para mejorar el acceso a la FIV, la asequibilidad y los resultados cl\u00ednicos. En concreto, el estudio, titulado \u00abMachine learning center-specific models show improved live birth predictions over US national registry-based model\u00bb muestra que los modelos Univfy superaron al modelo de registro nacional de Estados Unidos con mejoras significativas en las m\u00e9tricas del modelo, la puntuaci\u00f3n F1 (la media arm\u00f3nica de precisi\u00f3n y recuperaci\u00f3n) y el \u00e1rea de precisi\u00f3n-recuperaci\u00f3n bajo la curva (PR AUC). M\u00e1s all\u00e1 de la mejora de la precisi\u00f3n, estas m\u00e9tricas miden la capacidad de un modelo para minimizar los falsos positivos y los falsos negativos, una cualidad que es fundamental en las soluciones econ\u00f3micas del mundo real, incluidos los modelos actuariales y de atenci\u00f3n basados en el valor. Para contextualizar, de los 4.645 pacientes y 6 centros analizados en el estudio, los modelos Univfy predijeron correctamente que el 76% de las pacientes ten\u00edan probabilidades de nacidos vivos (PNV) en el primer ciclo de FIV del 50% o superiores. Y lo que es m\u00e1s importante, el 23% de las pacientes a las que los modelos Univfy predijeron correctamente una probabilidad de nacidos vivos = 50% recibieron una probabilidad de nacidos vivos inferior seg\u00fan el modelo de registro nacional estadounidense. Adem\u00e1s, Univfy predijo correctamente que el 11% de las pacientes ten\u00edan LBP = 75% (tasa real de nacidos vivos 81%), mientras que el modelo de registro nacional de Estados Unidos no identific\u00f3 a ninguna de ellas con LBP = 75%.<\/p>\n
Esta publicaci\u00f3n marca un hito importante en la validaci\u00f3n de la ciencia detr\u00e1s de la plataforma Univfy AI\/ML y su potencial para permitir soluciones econ\u00f3micas, como la atenci\u00f3n de FIV basada en el valor, que son clave para ampliar el acceso y la asequibilidad de la FIV. Este estudio se basa en investigaciones previas que muestran una mejora de 2 a 3 veces en la utilizaci\u00f3n de la FIV con el asesoramiento al paciente basado en el informe Univfy\u00ae PreIVF y la validaci\u00f3n del modelo de predicci\u00f3n de nacidos vivos de FIV AI\/ML para centros de Estados Unidos, Reino Unido y la UE, lo que demuestra el valor del uso de soluciones impulsadas por IA validadas localmente en entornos cl\u00ednicos del mundo real.<\/p>\n
\u00abEsta publicaci\u00f3n es un testimonio de la rigurosa ciencia detr\u00e1s de la plataforma Univfy AI\/ML que le permite predecir correctamente los excelentes resultados de FIV que son alcanzados por nuestros colaboradores y el ecosistema de FIV en general, pero que convencionalmente son subestimados\u00bb, explic\u00f3 la doctora Mylene Yao, consejera delegada y cofundadora de Univfy. \u00abUnivfy se fund\u00f3 para mejorar la atenci\u00f3n centrada en el paciente, especialmente en el apoyo al asesoramiento sobre el pron\u00f3stico de la FIV. A trav\u00e9s de nuestro trabajo para mejorar la transparencia de los costes y el \u00e9xito de la FIV, hemos establecido una plataforma que tambi\u00e9n permite la producci\u00f3n a escala de soluciones econ\u00f3micas validadas que no s\u00f3lo son beneficiosas para los pacientes, los proveedores y las partes interesadas de la salud, sino que se necesitan con urgencia para ayudar a m\u00e1s mujeres y parejas a acceder y permitirse la FIV para tener una familia\u00bb.<\/p>\n
Beneficios para las partes interesadas<\/p>\n
\nPara los pacientes: Mejora de la transparencia de los costes y el \u00e9xito de la FIV para informar sobre el cuidado de la fertilidad y las decisiones de creaci\u00f3n de una familia.<\/p>\n
\nPara los profesionales sanitarios: Mejora del asesoramiento al paciente y simplificaci\u00f3n del flujo de trabajo cl\u00ednico y la eficiencia para evitar la subestimaci\u00f3n de la eficacia de la FIV y los retrasos en el tratamiento.<\/p>\n
\nPara aseguradoras sanitarias y programas de prestaciones: Mejora de la experiencia y la transparencia de los afiliados, apoyo de los proveedores y ampliaci\u00f3n de la cobertura de la FIV con previsibilidad y ahorro de costes.<\/p>\n
Acerca de Univfy<\/p>\n
\nUnivfy, una empresa de serie B con sede en la bah\u00eda de San Francisco, est\u00e1 mejorando el \u00e9xito, el acceso y la asequibilidad de la FIV. Desarrollada por investigadores de la Universidad de Stanford, la plataforma patentada Univfy AI\/ML ofrece una probabilidad precisa, personalizada y validada antes del tratamiento de tener un beb\u00e9 a partir de la FIV y otras opciones de tratamiento para potenciar la toma de decisiones de cada paciente. La plataforma Univfy tambi\u00e9n permite a los proveedores ofrecer precios de FIV basados en el valor a escala para que la FIV sea m\u00e1s asequible. Univfy ha comercializado soluciones para proveedores en Estados Unidos, Reino Unido y la UE a trav\u00e9s de un modelo B2B para apoyar a los proveedores en el asesoramiento de pacientes, an\u00e1lisis cl\u00ednicos y an\u00e1lisis de negocio, incluyendo la entrega de herramientas de gesti\u00f3n de relaciones con los clientes. La plataforma Univfy AI\/ML est\u00e1 escalada para apoyar planes de salud a nivel empresarial y programas de beneficios para obtener ahorros de costes mediante la mejora de la atenci\u00f3n centrada en el paciente y permitir la prestaci\u00f3n de atenci\u00f3n de FIV basada en el valor. La plataforma Univfy AI\/ML, la tecnolog\u00eda y los productos est\u00e1n protegidos por la cartera de propiedad intelectual de Univfy en Estados Unidos y en todo el mundo, con patentes y derechos de autor emitidos y pendientes.<\/p>\n
Acerca de la infertilidad, FIV y el mercado FIV<\/p>\n
\nLa infertilidad se refiere a la necesidad de atenci\u00f3n m\u00e9dica para tener un beb\u00e9. La infertilidad afecta a una de cada seis personas en edad reproductiva, es decir, a m\u00e1s de 200 millones de personas en todo el mundo: entre 7 y 10 millones en Estados Unidos, 25 millones en la UE, entre 3 y 5 millones en el Reino Unido y 186 millones en otros pa\u00edses. En total, se calcula que cada a\u00f1o se realizan en el mundo unos 4 millones de tratamientos de FIV, que dan lugar al nacimiento de m\u00e1s de 1 mill\u00f3n de beb\u00e9s al a\u00f1o. En Estados Unidos, aproximadamente el 2% de los beb\u00e9s que nacen al a\u00f1o han sido concebidos mediante FIV. Aunque la FIV es segura y eficaz, pueden ser necesarios varios tratamientos. Los elevados costes de la FIV, la falta de cobertura de los seguros y la ausencia de garant\u00edas de \u00e9xito son los principales obst\u00e1culos que hacen que la tasa de utilizaci\u00f3n de la FIV en Estados Unidos se sit\u00fae en torno al 3%, ya que los pacientes de fertilidad tienen dificultades para costearse la FIV y acceder a ella.<\/p>\n
\nLas estimaciones anteriores se basan en informes de la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS), la Sociedad Americana de Medicina Reproductiva (ASRM), RESOLVE: The National Infertility Association, los Centros para el Control y la Prevenci\u00f3n de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos, la Sociedad Europea de Reproducci\u00f3n Humana y Embriolog\u00eda (ESHRE) y otros. Consulte la lista completa de referencias aqu\u00ed.<\/p>\n
\n(CONTINUA)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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