Univfy® publica un estudio en Nature Communications que valida la superioridad de la plataforma de Univfy

– Univfy® publica un estudio en Nature Communications que valida la superioridad de la plataforma de inteligencia artificial (IA)/aprendizaje automático (ML) de Univfy en la predicción de nacidos vivos en fecundación in vitro (FIV), clave para mejorar el acceso, la asequibilidad y los resultados clínicos de la FIV

– Un nuevo estudio pone de manifiesto que los modelos de predicción de nacidos vivos de FIV de Univfy funcionan significativamente mejor que el modelo basado en registros de Estados Unidos, utilizando parámetros clave para mejorar el acceso a la FIV, su asequibilidad y los resultados clínicos

SAN FRANCISCO BAY AREA, California, 18 de abril de 2025  /PRNewswire/ — Univfy, líder en innovación en fertilidad y salud, ha anunciado hoy la publicación en Nature Communications de un estudio revisado por expertos que demuestra la validación a nivel clínico y en el mundo real de sus modelos patentados de predicción de nacidos vivos en FIV y las métricas del modelo que son requisitos de las soluciones económicas y clínicas para mejorar el acceso a la FIV, la asequibilidad y los resultados clínicos. En concreto, el estudio, titulado «Machine learning center-specific models show improved live birth predictions over US national registry-based model» muestra que los modelos Univfy superaron al modelo de registro nacional de Estados Unidos con mejoras significativas en las métricas del modelo, la puntuación F1 (la media armónica de precisión y recuperación) y el área de precisión-recuperación bajo la curva (PR AUC). Más allá de la mejora de la precisión, estas métricas miden la capacidad de un modelo para minimizar los falsos positivos y los falsos negativos, una cualidad que es fundamental en las soluciones económicas del mundo real, incluidos los modelos actuariales y de atención 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 tenían probabilidades de nacidos vivos (PNV) en el primer ciclo de FIV del 50% o superiores. Y lo que es más 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 según el modelo de registro nacional estadounidense. Además, Univfy predijo correctamente que el 11% de las pacientes tenían LBP ≥ 75% (tasa real de nacidos vivos 81%), mientras que el modelo de registro nacional de Estados Unidos no identificó a ninguna de ellas con LBP ≥ 75%.

Esta publicación marca un hito importante en la validación de la ciencia detrás de la plataforma Univfy AI/ML y su potencial para permitir soluciones económicas, como la atención 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 utilización de la FIV con el asesoramiento al paciente basado en el informe Univfy® PreIVF y la validación del modelo de predicción 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 clínicos del mundo real.

«Esta publicación es un testimonio de la rigurosa ciencia detrás 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», explicó la doctora Mylene Yao, consejera delegada y cofundadora de Univfy. «Univfy se fundó para mejorar la atención centrada en el paciente, especialmente en el apoyo al asesoramiento sobre el pronóstico de la FIV. A través de nuestro trabajo para mejorar la transparencia de los costes y el éxito de la FIV, hemos establecido una plataforma que también permite la producción a escala de soluciones económicas validadas que no sólo son beneficiosas para los pacientes, los proveedores y las partes interesadas de la salud, sino que se necesitan con urgencia para ayudar a más mujeres y parejas a acceder y permitirse la FIV para tener una familia».

Beneficios para las partes interesadas

• Para los pacientes: Mejora de la transparencia de los costes y el éxito de la FIV para informar sobre el cuidado de la fertilidad y las decisiones de creación de una familia.
• Para los profesionales sanitarios: Mejora del asesoramiento al paciente y simplificación del flujo de trabajo clínico y la eficiencia para evitar la subestimación de la eficacia de la FIV y los retrasos en el tratamiento.
• Para aseguradoras sanitarias y programas de prestaciones: Mejora de la experiencia y la transparencia de los afiliados, apoyo de los proveedores y ampliación de la cobertura de la FIV con previsibilidad y ahorro de costes.

Acerca de UnivfyUnivfy, una empresa de serie B con sede en la bahía de San Francisco, está mejorando el éxito, 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 bebé a partir de la FIV y otras opciones de tratamiento para potenciar la toma de decisiones de cada paciente. La plataforma Univfy también permite a los proveedores ofrecer precios de FIV basados en el valor a escala para que la FIV sea más asequible. Univfy ha comercializado soluciones para proveedores en Estados Unidos, Reino Unido y la UE a través de un modelo B2B para apoyar a los proveedores en el asesoramiento de pacientes, análisis clínicos y análisis de negocio, incluyendo la entrega de herramientas de gestión de relaciones con los clientes. La plataforma Univfy AI/ML está escalada para apoyar planes de salud a nivel empresarial y programas de beneficios para obtener ahorros de costes mediante la mejora de la atención centrada en el paciente y permitir la prestación de atención de FIV basada en el valor. La plataforma Univfy AI/ML, la tecnología y los productos están 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.

Acerca de la infertilidad, FIV y el mercado FIVLa infertilidad se refiere a la necesidad de atención médica para tener un bebé. La infertilidad afecta a una de cada seis personas en edad reproductiva, es decir, a más 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 países. En total, se calcula que cada año se realizan en el mundo unos 4 millones de tratamientos de FIV, que dan lugar al nacimiento de más de 1 millón de bebés al año. En Estados Unidos, aproximadamente el 2% de los bebés que nacen al año 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 garantías de éxito son los principales obstáculos que hacen que la tasa de utilización de la FIV en Estados Unidos se sitúe en torno al 3%, ya que los pacientes de fertilidad tienen dificultades para costearse la FIV y acceder a ella.  

Las estimaciones anteriores se basan en informes de la Organización Mundial de la Salud (OMS), la Sociedad Americana de Medicina Reproductiva (ASRM), RESOLVE: The National Infertility Association, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos, la Sociedad Europea de Reproducción Humana y Embriología (ESHRE) y otros. Consulte la lista completa de referencias aquí.

El mercado mundial y estadounidense de la FIV ha experimentado una consolidación significativa por parte del capital privado, con un tamaño del mercado de la FIV estimado en ~ 25.000 millones de dólares (2023) y una previsión de alcanzar ~ 44.000 millones de dólares en 2033, con una CAGR del 5,57% entre 2024 y 2033 (Biospace, abril de 2024). 

Contacto para medios:[email protected]@univfy.com

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