Cuando se habla de inteligencia artificial (IA) en salud aparecen muchas referencias en torno a al futuro de la investigación y a cómo el uso de estos datos podrá cambiar el paradigma de la Medicina Predictiva o la forma de relacionarse con los pacientes, por ejemplo, a través de chatsbots. Sin embarg
o, la IA está teniendo un alto impacto en diferentes disciplinas relacionadas en la salud, incluso en ámbitos más relacionados con la propia práctica clínica. Es el caso del impacto de la IA en Cirugía.
Así, un trabajo publicado en
SaludConciencia sobre el impacto de la IA en Cirugía resumía que : la inteligencia artificial en Medicina mejora el diagnóstico y la cirugía, por ejemplo, mejorando la formación quirúrgica y la e
ficacia mediante realidad aumentada y virtual. Sin embargo, la opacidad de algunos modelos sigue siendo un desafío importante.
Áreas más beneficiadas de la IA en Cirugía
Según un trabajo de
BJS Academy firmado por
Julio Mayol del Departamento de Cirugía del Hospital Clínico San Carlos el análisis de big data gracias a la IA podría tener un impacto significativo en diversas áreas de la cirugía, como es la a
utomatización de procedimientos: al permitir el desarrollo e implementación de robots quirúrgicos más avanzados y confiables. También en la gestión de procesos: aumentar la calidad y seguridad de la atención quirúrgica mediante el seguimiento y la
evaluación del rendimiento y los resultados de los procesos quirúrgico.
Otras áreas beneficiadas pueden ser la mejora de las modalidades de formación: mediante el diseño de programas de formación más eficaces y personalizados para los cirujano: la mejora cognitiva de los miembros del equipo quirúrgico: apoyando la capacidad de toma de decisiones y resolución de problemas de los cirujanos; o la investigación quirúrgica: mediante el
análisis de datos a gran escala de diversas fuentes, como registros médicos electrónicos, ensayos clínicos, imágenes, sensores y redes sociales.
Pese a ello, el experto también señala que los cirujanos deben garantizar que el uso de big data sea responsable, respetuoso y beneficioso. No obstante, la IA en Cirugía plantea cuestiones éticas, legales y sociales que deben abordarse, como la privacidad y confidencialidad de los pacientes, la calidad y validez de los datos.
Usos concretos de la IA en Curgía
Este mismo autor, firma otro trabajo en
Journal of Abdominal Wall Surgery en el que aborda usos más concretos de la IA en Cirugía como es su aplicación en la cirugía de la pared abdominal. De esta forma, explica que “La IA generativa (GAI) implica el uso de algoritmos y redes neuronales para generar contenido nuevo, ya sean imágenes, texto o incluso planos quirúrgicos. En Medicina, esta tecnología puede cambiar las reglas del juego, ofreciendo soluciones innovadoras a desafíos complejos de atención médica”.
En el caso de la cirugía de hernia basada en el valor, esta requiere una formación altamente especializada y enfoques quirúrgicos personalizados. Por ello son claves los análisis de datos avanzados. Así, la GAI tiene la capacidad de analizar vastos conjuntos de datos de información del paciente, procedimientos quirúrgicos históricos y resultados para
desarrollar planes quirúrgicos personalizados. Además, durante la cirugía, puede ayudar en la
toma de decisiones en tiempo real, proporcionando a los cirujanos información valiosa que puede mejorar la precisión quirúrgica. “Por ejemplo, durante un procedimiento de reparación de una hernia, si se encuentran características tisulares inesperadas, la IA puede
sugerir enfoques alternativos o anticipar posibles complicaciones. Esta asistencia dinámica puede cambiar las reglas del juego para mantener la seguridad del paciente y optimizar los resultados quirúrgicos”, afirma Mayol.
Predecir el alta y el ingreso tras la Cirugía General
Otro trabajo publicado el pasado mes de septiembre en
Surgery analizaba la precisión con la que múltiples modelos de inteligencia artificial de procesamiento de lenguaje natural podrían predecir el alta y los reingresos después de una cirugía general.
Para analizar esta cuestión, se derivaron y validaron modelos de procesamiento del lenguaje natural para predecir el alta dentro de las próximas 48 horas y 7 días y el reingreso dentro de los 30 días (según las notas diarias de la sala y los resúmenes de alta, respectivamente) para pacientes hospitalizados de cirugía general en 2 hospitales del sur de Australia. Los modelos de procesamiento del lenguaje natural incluían regresión logística, redes neuronales artificiales y representaciones de codificadores bidireccionales de Transformers.
Así, concluía que los modelos modernos de procesamiento de lenguaje natural, en particular las representaciones de codificadores bidireccionales de Transformers, pueden i
dentificar de manera efectiva y precisa a los pacientes de cirugía general que serán dados de alta en las próximas 48 horas. Sin embargo, estos enfoques son menos capaces de identificar a los pacientes de cirugía general que serán dados de alta dentro de los próximos 7 días o que experimentarán un reingreso dentro de los 30 días posteriores al alta.
