Resumen de Inteligencia artificial y modelado computacional avanzado en cirugía vascular. Implicaciones para la práctica clínica
Francisco Álvarez Marcos, Noelia Alonso Gómez, Joaquín de Haro Miralles
La decisión clínica basada en la evidencia se asienta, fundamentalmente, en estudios aleatorizados a gran escala. Sin embargo, la realidad del paciente puede ser mucho más compleja y capturarla en su totalidad para adaptarla a cada caso individual justifica la llamada medicina de precisión, que toma en cuenta sus características genéticas, fenotípicas o psicosociales. Este abordaje es posible gracias a la inteligencia artificial y al machine learning. Esta actualización divulgativa, basada en más de 50 artículos, pretende aproximarse a la aplicación de IA y ML en todos los aspectos de la angiología, cirugía vascular y endovascular contemporánea. El campo con mayor desarrollo potencial es el procesamiento y la automatización de la imagen vascular, que permite también la segmentación automática de vasos, la estimación de movimiento y deformaciones y su posterior integración en el guiado del tratamiento. La IA y el ML también ofrecen grandes posibilidades en simulación de procedimientos, cada vez más importante en cirugía abierta, y en la mejora de la interacción del operador con las estaciones de trabajo y sistemas de ayuda, tanto de imagen como robóticos. Por último, la integración masiva de datos abre nuevos horizontes en la predicción de resultados, acercando la calidad y el potencial impacto de los registros a los de los estudios aleatorizados y mejorando los resultados de la estadística convencional.
