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IA en anestesiología
La IA en anestesiología significa utilizar algoritmos en datos de monitoreo del quirófano para predecir problemas como la presión arterial baja antes de que ocurran, ajustar automáticamente la administración de medicamentos o líquidos y ayudar a guiar procedimientos como bloqueos nerviosos.
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Descripción general
Es importante porque los anestesiólogos rastrean muchas señales que cambian rápidamente a la vez, e incluso períodos cortos de presión arterial baja durante la cirugía están relacionados con lesiones renales y cardíacas. Estas herramientas apoyan a los médicos en lugar de reemplazarlos.
Buceo profundo
Los anestesiólogos observan una serie de números durante la cirugía: presión arterial, frecuencia cardíaca, saturación de oxígeno, gases exhalados y, a menudo, una señal cerebral procesada como el índice biespectral (BIS). La IA se está aplicando en tres áreas principales: predicción de problemas, automatización de la administración de medicamentos y asistencia en procedimientos. La herramienta de predicción más conocida es el índice de predicción de hipotensión (HPI) de Edwards Lifesciences, que recibió la autorización de comercialización de la FDA en 2018. Analiza la forma de la onda de la presión arterial y otorga una puntuación de 0 a 100 que estima la probabilidad de que la presión arterial media caiga por debajo de 65 mmHg en los próximos minutos. La presión arterial baja durante la cirugía se asocia con lesión renal aguda y daño cardíaco, por lo que una advertencia más temprana podría permitir a los médicos administrar líquidos o vasopresores antes. Un pequeño ensayo aleatorizado, HYPE, publicado en JAMA en 2020, encontró que los pacientes pasaban menos tiempo hipotensos cuando la HPI guiaba la atención. Análisis posteriores cuestionaron cuánto añade el HPI más allá de observar de cerca la presión arterial actual, y estudios más amplios han arrojado resultados mixtos, por lo que no se ha determinado el beneficio en los resultados de los pacientes. Los sistemas de circuito cerrado van más allá y ajustan las infusiones automáticamente. Los sistemas de investigación han valorado el propofol frente a las lecturas del BIS y se están estudiando los sistemas vasopresores y de fluidos de circuito cerrado. El sistema comercial Sedasys, aprobado en EE. UU. en 2013 para la sedación con propofol durante endoscopia, fue retirado por su fabricante en 2016 después de ventas débiles, un recordatorio de que la aprobación regulatoria no garantiza la adopción. La IA también ayuda a la anestesia regional. El software de ultrasonido como ScanNav resalta los nervios y las estructuras circundantes en la imagen para ayudar a los médicos a identificar la anatomía. El principal error es creer que estos sistemas administran la anestesia por sí solos. Ellos apoyan las decisiones o son controladores limitados, y un médico calificado sigue siendo responsable y debe estar listo para anularlos en cualquier momento.
Implementación en el mundo real
Durante una operación abdominal prolongada, la puntuación del índice de predicción de hipotensión aumenta hacia un valor alto, lo que lleva al anestesiólogo a comprobar el estado de los líquidos y preparar un vasopresor antes de que baje la presión arterial.
En un entorno de investigación, un controlador de circuito cerrado ajusta una infusión de propofol para mantener el índice biespectral del paciente dentro de un rango objetivo, mientras el anestesiólogo lo supervisa y puede anularlo.
Un anestesiólogo que coloca un bloqueo nervioso utiliza un software de ultrasonido que resalta los nervios, las arterias y las capas musculares en la pantalla para confirmar lo que están viendo.
Un hospital revisa sus registros y observa que los médicos comenzaron a reaccionar ante el aumento de las puntuaciones de predicción incluso cuando la presión actual parecía buena, lo que generó una discusión sobre la fatiga alerta y el tratamiento excesivo.
El futuro de la IA en anestesiología
Los hospitales están recopilando más datos intraoperatorios de alta resolución, lo que debería ayudar a entrenar y probar modelos de predicción en diversos pacientes. La pregunta clave abierta es si las predicciones y los sistemas de circuito cerrado mejoran resultados como la lesión renal, las complicaciones cardíacas y el tiempo de recuperación, no solo los números de seguimiento, y eso requiere grandes ensayos aleatorios. Es probable que los reguladores y las sociedades profesionales sigan exigiendo supervisión humana para la entrega automatizada de medicamentos. La adopción también dependerá de la integración de herramientas en los monitores existentes, la gestión de la fatiga por alerta, los costos y las preguntas sobre responsabilidad cuando los médicos siguen o ignoran los consejos de los algoritmos.
Poniéndolo en práctica
Por qué es importante
- Contexto y normas. El contexto de la industria determina si las ideas de IA sobreviven al contacto con la realidad.
- control de calidad. Las restricciones de dominio influyen en las tasas de error aceptables y en los modelos de supervisión.
- Construir opciones. Las implementaciones exitosas alinean la capacidad técnica con los flujos de trabajo de primera línea.
cuidado con
- Los requisitos reglamentarios pueden invalidar prototipos que de otro modo serían sólidos.
- Los datos históricos pueden codificar sesgos que perjudican a comunidades específicas.
- Los sistemas heredados pueden crear cuellos de botella en la integración y costos ocultos.
Próximos pasos
- Involucrar a expertos en el campo desde la formulación del problema hasta la evaluación.
- Diseñar pistas de auditoría y documentación antes del lanzamiento.
- Valide anticipadamente las obligaciones de cumplimiento y seguridad.
- Implementación en fases con criterios claros de parada y reversión.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es la IA en Anestesiología?
La IA en anestesiología significa utilizar algoritmos en datos de monitoreo del quirófano para predecir problemas como la presión arterial baja antes de que ocurran, ajustar automáticamente la administración de medicamentos o líquidos y ayudar a guiar procedimientos como bloqueos nerviosos. Es importante porque los anestesiólogos rastrean muchas señales que cambian rápidamente a la vez, e incluso períodos cortos de presión arterial baja durante la cirugía están relacionados con lesiones renales y cardíacas. Estas herramientas apoyan a los médicos en lugar de reemplazarlos.
¿Qué estima el Índice de Predicción de Hipotensión?
El HPI genera una puntuación de 0 a 100 para la probabilidad de hipotensión, definida como PAM por debajo de 65 mmHg, en cuestión de minutos.
¿Qué datos analiza HPI para realizar su predicción?
Extrae características de la forma de onda de presión arterial de alta fidelidad.
¿Qué encontró el ensayo HYPE, publicado en 2020?
El pequeño ensayo aleatorizado mostró una reducción del tiempo de hipotensión, aunque el beneficio de los resultados sigue sin determinarse.
¿Cuál es una crítica clave a la precisión reportada por HPI?
Debido a que el puntaje sigue de cerca el MAP actual, algunos analistas argumentan que agrega menos de lo que parece más allá de observar cuidadosamente la presión.
En los sistemas de investigación de propofol de circuito cerrado, ¿qué señal se utiliza comúnmente como objetivo de control?
Los controladores ajustan el propofol para mantener BIS, una señal cerebral procesada, dentro de un rango objetivo.
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