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Uso de Plataformas Digitales
La evolución de la cirugía a través de la transformación digital

Las tecnologías emergentes pueden ser aplicadas para mejorar la toma de decisiones en procesos quirúrgicos y postoperatorios.

En los últimos años, la tecnología digital y la inteligencia artificial ha logrado grandes avances de manera acelerada, de tal manera que han comenzado a transformar diversos sectores, incluido el campo de la salud y la atención médica. En diversas áreas se anticipa un gran potencial en el uso de estas herramientas, por ejemplo, en el desarrollo de fármacos, en la atención y el monitoreo a distancia, o en el ámbito de la atención quirúrgica.

Un artículo reciente publicado en npj Digital Medicine, explica los más recientes avances y técnicas utilizadas para mejorar la atención quirúrgica, destacando el uso de aprendizaje automático, la visión por computadora, los dispositivos portátiles, el monitoreo remoto de pacientes y la realidad virtual y aumentada. En este sentido, se busca expandir el conocimiento sobre cómo estas tecnologías pueden ser empleadas para mejorar la práctica quirúrgica, cuáles son las oportunidades y los desafíos para su adopción y uso generalizado en la atención quirúrgica.

A diferencia de otros campos de la medicina que han tenido un despliegue más rápido en el uso de tecnologías digitales, el campo de la cirugía ha sido más cauteloso. A continuación, algunos ejemplos:

Decisiones clínicas basadas en aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una de las soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) con mayor potencial para su aplicación en el campo médico. Según explican los autores del artículo: “Los modelos de aprendizaje automático son capaces de aprender relaciones complejas y matizadas entre una enorme cantidad de variables clínicas, incluidos datos multimodales, de una manera que las calculadoras de riesgo estadístico tradicionales no pueden”. Para los cirujanos, este tipo de tecnologías habilitan y facilitan la toma de decisiones más personalizadas según cada paciente.

Los sistemas de soporte de decisiones basados en IA pueden predecir los resultados quirúrgicos, y así decidir cuáles pacientes son candidatos a beneficiarse de intervenciones quirúrgicas específicas.  Por ejemplo, varios estudios surgieren su uso en cirugía vascular.

Visión artificial y realidad aumentada

Por otra parte, la visión por computadora y la aplicación del aprendizaje automático aprovecha el análisis de datos visuales para impactar la atención clínica. La visión artificial analiza datos de imágenes o de videos para desarrollar algoritmos que pueden identificar aspectos clínicamente importantes. 

“Entre las aplicaciones potenciales más emocionantes del análisis de visión por computadora intraoperatorio en tiempo real para respaldar una cirugía más segura se encuentra proporcionar una experiencia de realidad aumentada para que los cirujanos ayuden en la toma de decisiones intraoperatorias”, explica el artículo.

Dispositivos portátiles y monitorización remota de pacientes

En cambio, los dispositivos portátiles como wearables, son muy útiles para transmitir señales fisiológicas y otras variables informadas por el paciente en tiempo real. Su aplicación también tiene un gran potencial para mejorar la cirugía, ya que permite la evaluación de los pacientes más allá de los encuentros presenciales con los profesionales. 

Por ejemplo, ha sido utilizada para capturar datos clínicos durante visitas postoperatorias. Incluso algunos estudios sugieren que el uso de dispositivos para la vigilancia posoperatoria puede ser igual de efectivo que la evaluación de seguimiento en persona.

No obstante, los especialistas reconocen las precauciones y consideraciones sobre la aplicación de esta clase de tecnologías digitales emergentes. Temas como la equidad, las disparidades o la seguridad de la información, están presentes permanentemente. Otro tema responde a la necesidad de contar con marcos regulatorios para que las tecnologías sen utilizadas de manera correcta y continúen en movimiento permanente para mejorar sus aplicaciones y su adopción.

Este tema también va de la mano con la evidencia de su impacto clínico, es decir mientras más estudio comprueben su eficacia, será más fácil su adopción de manera generalizada.

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