Los errores quirúrgicos son un riesgo. Si un cirujano hace un uso incorrecto de los instrumentos, puede provocar desde una hemorragia hasta una infección en el paciente. En definitiva, complicaciones que ponen en riesgo la vida de esa persona después de la cirugía.
Incluso en los mejores hospitales se han visto casos delicados al suturar y extirpar tejidos. Pero estos errores humanos podrían corregirse con ayuda de la inteligencia artificial. Concretamente, gracias a un algoritmo de aprendizaje profundo desarrollado por Yan Liu y sus colegas de la USC.
Lo que hace esta IA es brindar asistencia en tiempo real a los cirujanos mientras operan. Su sistema identifica áreas específicas en las que un profesional de la salud puede mejorar y, en paralelo, corrige movimientos equivocados con otros más precisos y seguros.
Es como si los cirujanos tuvieran un bisturí robótico, que les ayuda a mejorar sus habilidades técnicas sin el riesgo de cometer un error.
Cirugías robóticas
Los algoritmos de aprendizaje profundo se inspiran en la estructura del cerebro humano y las redes neuronales. Por lo tanto, aprenden reconociendo patrones del mismo modo que lo hacemos nosotros: en tiempo real.
Ese es el secreto de esta IA de entrenamiento quirúrgico. No solo evalúa la habilidad del cirujano antes del procedimiento, para ver en qué partes de la operación es bueno y qué debe mejorarse. Durante la cirugía, también ofrece retroalimentación y simulaciones para que todos se hagan una idea de cómo se están desempeñando.
Cada corte, abrazadera o puntada genera cantidades masivas de datos que rastrean los movimientos del cirujano. Al analizar estos datos, el algoritmo brinda información sobre la velocidad de movimiento del instrumento, las distancias recorridas y los ángulos de la muñeca durante la intervención.
Además, una vez que se completa la cirugía, el modelo de aprendizaje profundo puede determinar el nivel de experiencia de cada participante con un 87 % de precisión. Con lo cual todos en la sala sabrán si el cirujano podría provocar lesiones en órganos vitales o, por el contrario, está completamente preparado para otra operación.
«Cuando avanzamos hacia el gran desafío de la cirugía asistida por IA, debemos observar segmentos específicos de la operación. Podemos usar esta información para predecir, en función de la etapa actual de la operación, si habrá algún factor de riesgo para el siguiente paso. Así podemos brindar una advertencia oportuna».
Yan Liu, informática y profesora en la Universidad de California
La IA entra en los quirófanos
Cuando la profesora Yan Liu era apenas una niña, su padre enfermó. Le diagnosticaron cáncer de próstata y, como resultado, se sometió a una cirugía para extirpar los tejidos tumorales. Pero después de la misma sufrió incontinencia, sangrado y dolor a largo plazo en la próstata. Esto llevó a Liu y sus colegas a desarrollar herramientas IA para los cirujanos.
Actualmente están trabajando en el desarrollo de otro sistema basado en IA, para brindar retroalimentación e incluso alertar a los cirujanos si corren el riesgo de cometer un error. Sin embargo, consideran que su algoritmo de aprendizaje profundo puede cambiar por sí solo el entrenamiento quirúrgico en los hospitales.
Hasta ahora, el proceso ha permitido a los cirujanos identificar las partes de la operación que parecen estar más estrechamente relacionadas con buenos resultados. De hecho, en un estudio reciente, se demostró que el algoritmo puede controlar un paso crítico en la prostatectomía radical: cuando el médico debe suturar un espacio entre la vejiga y la uretra después de extirpar la próstata. En consecuencia, evita la fuga interna de orina durante y después del procedimiento.
Los resultados mostraron una mejora del 20 % al 30 % en la evaluación de las habilidades quirúrgicas. Y eso que por ahora solo operan usando instrumentos miniaturizados que están unidos a una consola cercana.
“Cuando mides las habilidades técnicas y proporcionas ese tipo de retroalimentación, en realidad es significativo para los cirujanos. A diferencia de decirle a un cirujano que simplemente no está moviendo las manos lo suficientemente rápido. Nuestro objetivo es acortar la curva de aprendizaje, maximizar la seguridad del paciente y reducir las complicaciones posoperatorias”.
Yan Liu
Así que, en definitiva, esta IA podría salvar cientos de vida al decirle a los cirujanos qué deben hacer para garantizar una “cirugía perfecta”.
Referencias:
A multi-institutional study using artificial intelligence to provide reliable and fair feedback to surgeons https://doi.org/10.1038/s43856-023-00263-3
