La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida

Autores
Picinato, Ana Clara; Sacur Silvestre, Ana Paula; Anduaga Marchetti, Iván Alfredo; Fernandez, Elmer Andres; Martinelli, Marisa
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Millones de personas alrededor del mundo padecen infertilidad. Actualmente, los tratamientos de reproducción asistida cuentan con métodos de selección embrionaria que están lejos de ser perfectos. Las metodologías "ómicas" y la inteligencia artificial, podrían mejorar la precisión y aumentar la tasa de éxito, optimizando los tratamientos de infertilidad.
Fil: Picinato, Ana Clara. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Química Orgánica; Argentina. Embryoxite; Argentina
Fil: Sacur Silvestre, Ana Paula. Embryoxite; Argentina
Fil: Anduaga Marchetti, Iván Alfredo. Embyoxite; Argentina
Fil: Fernandez, Elmer Andres. Fundación para el Progreso de la Medicina; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Martinelli, Marisa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Química Orgánica; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos y Química Aplicada. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos y Química Aplicada; Argentina
Materia
Espectroscopia infrarrojo
FIV
Bioinformatica
Inteligencia artificial
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/263230
Acceder
id CONICETDig_e5700b84321e990b8e074817e8c6757d
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/263230
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistidaPicinato, Ana ClaraSacur Silvestre, Ana PaulaAnduaga Marchetti, Iván AlfredoFernandez, Elmer AndresMartinelli, MarisaEspectroscopia infrarrojoFIVBioinformaticaInteligencia artificialhttps://purl.org/becyt/ford/1.4https://purl.org/becyt/ford/1Millones de personas alrededor del mundo padecen infertilidad. Actualmente, los tratamientos de reproducción asistida cuentan con métodos de selección embrionaria que están lejos de ser perfectos. Las metodologías "ómicas" y la inteligencia artificial, podrían mejorar la precisión y aumentar la tasa de éxito, optimizando los tratamientos de infertilidad.Fil: Picinato, Ana Clara. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Química Orgánica; Argentina. Embryoxite; ArgentinaFil: Sacur Silvestre, Ana Paula. Embryoxite; ArgentinaFil: Anduaga Marchetti, Iván Alfredo. Embyoxite; ArgentinaFil: Fernandez, Elmer Andres. Fundación para el Progreso de la Medicina; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Martinelli, Marisa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Química Orgánica; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos y Química Aplicada. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos y Química Aplicada; ArgentinaUniversidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas2024-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/263230Picinato, Ana Clara; Sacur Silvestre, Ana Paula; Anduaga Marchetti, Iván Alfredo; Fernandez, Elmer Andres; Martinelli, Marisa; La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida; Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas; Bitácora Digital; 11; 15; 12-2024; 72-792344-9144CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unc.edu.ar/index.php/Bitacora/article/view/47561info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-29T10:40:18Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/263230instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-29 10:40:18.755CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida
title La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida
spellingShingle La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida
Picinato, Ana Clara
Espectroscopia infrarrojo
FIV
Bioinformatica
Inteligencia artificial
title_short La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida
title_full La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida
title_fullStr La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida
title_full_unstemmed La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida
title_sort La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida
dc.creator.none.fl_str_mv Picinato, Ana Clara
Sacur Silvestre, Ana Paula
Anduaga Marchetti, Iván Alfredo
Fernandez, Elmer Andres
Martinelli, Marisa
author Picinato, Ana Clara
author_facet Picinato, Ana Clara
Sacur Silvestre, Ana Paula
Anduaga Marchetti, Iván Alfredo
Fernandez, Elmer Andres
Martinelli, Marisa
author_role author
author2 Sacur Silvestre, Ana Paula
Anduaga Marchetti, Iván Alfredo
Fernandez, Elmer Andres
Martinelli, Marisa
author2_role author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Espectroscopia infrarrojo
FIV
Bioinformatica
Inteligencia artificial
topic Espectroscopia infrarrojo
FIV
Bioinformatica
Inteligencia artificial
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/1.4
https://purl.org/becyt/ford/1
dc.description.none.fl_txt_mv Millones de personas alrededor del mundo padecen infertilidad. Actualmente, los tratamientos de reproducción asistida cuentan con métodos de selección embrionaria que están lejos de ser perfectos. Las metodologías "ómicas" y la inteligencia artificial, podrían mejorar la precisión y aumentar la tasa de éxito, optimizando los tratamientos de infertilidad.
Fil: Picinato, Ana Clara. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Química Orgánica; Argentina. Embryoxite; Argentina
Fil: Sacur Silvestre, Ana Paula. Embryoxite; Argentina
Fil: Anduaga Marchetti, Iván Alfredo. Embyoxite; Argentina
Fil: Fernandez, Elmer Andres. Fundación para el Progreso de la Medicina; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Martinelli, Marisa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Química Orgánica; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos y Química Aplicada. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos y Química Aplicada; Argentina
description Millones de personas alrededor del mundo padecen infertilidad. Actualmente, los tratamientos de reproducción asistida cuentan con métodos de selección embrionaria que están lejos de ser perfectos. Las metodologías "ómicas" y la inteligencia artificial, podrían mejorar la precisión y aumentar la tasa de éxito, optimizando los tratamientos de infertilidad.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-12
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/263230
Picinato, Ana Clara; Sacur Silvestre, Ana Paula; Anduaga Marchetti, Iván Alfredo; Fernandez, Elmer Andres; Martinelli, Marisa; La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida; Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas; Bitácora Digital; 11; 15; 12-2024; 72-79
2344-9144
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/263230
identifier_str_mv Picinato, Ana Clara; Sacur Silvestre, Ana Paula; Anduaga Marchetti, Iván Alfredo; Fernandez, Elmer Andres; Martinelli, Marisa; La inteligencia artificial revoluciona la reproducción asistida; Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas; Bitácora Digital; 11; 15; 12-2024; 72-79
2344-9144
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unc.edu.ar/index.php/Bitacora/article/view/47561
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1844614430636113920
score 13.070432

Publicaciones similares