Se comienza con una referencia en general como está avanzando la inteligencia artificial y luego su inicio de aplicación, en la primer evolución de la organización del quirófano, control del bloque quirúrgico, seguridad del paciente, simulación, entrenamiento, análisis de los tiempos quirúrgicos.

«Una  encuesta realizada por McKinsey en 2022 muestra que la adopción de IA se ha más que duplicado en los últimos cinco años y que la inversión en esta tecnología está creciendo a un ritmo acelerado. La automatización de procesos robóticos y la visión por computadora siguen siendo las IA más implementadas cada año, mientras que la comprensión de texto en lenguaje natural ha avanzado desde la mitad de la lista en 2018 hasta las primeras posiciones en 2022. La rápida popularización y diversidad de usos de herramientas como Chat GPT, Midjourney o DALL-E ilustran el impacto de estas herramientas en todos los sectores y actividades. Como resultado de esta evolución, para muchas organizaciones la inteligencia de datos es la única forma de continuar siendo competitivos en sus respectivas industrias.»

«En el campo de la salud, los mayores avances se están dando en la detección de enfermedades, la toma de decisiones clínicas y los métodos de tratamiento. Por contrario, el diseño y la operación de las instalaciones de atención médica aún tienen dificultades para integrar estas tecnologías y explotar las ventajas que ofrecen. Dada la presión de aumento de los costes para atender a una sociedad más longeva, herramientas como la Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning y los gemelos digitales se ven como una enorme oportunidad para aumentar la precisión, reducir costes y aumentar el retorno de la inversión. Si bien todos esos son puntos válidos que considerar, los diseñadores y gestores también podemos utilizar este potencial para crear hospitales que ofrezcan las mejores condiciones de atención y servicio.»

Seguidamente les propongo leer este trabajo conceptual de revisión, que colaborará para la introducción a la digitalización en los hospitales, respaldado por una experiencia personal en el establecimiento de alta complejidad que presido: Hace Doce años cuando se incorporó esta idea en nuestro establecimiento, tenía algunos reparos, sobre confidencialidad, utilidad, rechazo del personal, perjuicio para la institución, que a poco de andar fueron superados. Permitió que miráramos en forma colegiada movimientos dentro del quirófano, actuaciones, cumplimiento de las pautas de seguridad, permitiendo abrir más el quirófano y el comportamiento de claustro normal, hacerlo más seguro y de calidad. Cuando leí este trabajo nos sentimos identificados y por ello lo incluimos en el blog.

Evolución del quirófano digital: el lugar de la tecnología de vídeo en la cirugía

Cheikh Youssef S, Haram K, Noël J, Patel V, Porter J, Dasgupta P, Hachach-Haram N. Evolution of the digital operating room: the place of video technology in surgery. Langenbecks Arch Surg. 2023 Feb 20;408(1):95. doi: 10.1007/s00423-023-02830-7. PMID: 36807211; PMCID: PMC9939374

Los avances tecnológicos y las aplicaciones de la digitalización hasta la fecha revelan oportunidades para la innovación quirúrgica. Lam et al. alcanzaron un consenso sobre la definición de cirugía digital en 2022, definiendo la cirugía digital como «el uso de la tecnología para mejorar la planificación preoperatoria, el rendimiento quirúrgico, el apoyo terapéutico o la capacitación, para mejorar los resultados y reducir el daño» [1].

Los eventos adversos quirúrgicos siguen siendo una causa importante de mortalidad y morbilidad en pacientes de todo el mundo, y la investigación sugiere que más del 50% se pueden prevenir [2]. Más de la mitad de todos los errores quirúrgicos se deben a un rendimiento subdesarrollado pre, intra y postoperatorio. Se identificaron factores como la planificación subóptima, la comunicación y la mala ejecución [3]. La evidencia de la Organización Mundial de la Salud (OMS) indica que los enfoques sólidos y sistemáticos para la seguridad del paciente pueden mitigar los errores médicos en un 50-70.2% [4].

Un desafío importante para la comunidad quirúrgica es la acumulación de pacientes después de los aumentos repentinos en la pandemia de COVID-19. En Inglaterra y Gales, el desvío de recursos resultó en una reducción del 33,6% en la actividad quirúrgica en 2020 [5]. En los Estados Unidos, hubo una mayor reducción con la cancelación masiva de procedimientos quirúrgicos electivos en 48.0% entre 2019 y 2020 [6]. En el campo de la educación, una revisión de los datos del libro de registro quirúrgico de 2019 a 2020 reveló una reducción del 50% en las operaciones con aprendices como cirujano quirúrgico primario, lo que condujo a una reducción en la experiencia quirúrgica [7]. Sin embargo, la incorporación de soluciones digitales fue rápida, y muchas instituciones recurrieron a plataformas en línea para el aprendizaje del conocimiento [8].

En los últimos años, la utilidad de la tecnología en el campo quirúrgico se ha vuelto cada vez más evidente. La pandemia de COVID-19 puso de manifiesto el valor del aprendizaje en línea en forma de video, telementoría y teleconferencias, que probablemente prevalecerán en los próximos años con el aumento del aprendizaje combinado, donde los recursos en línea complementan los métodos de capacitación tradicionales [9]. Ha habido un mayor interés en la realidad aumentada / virtual [10], la ciencia de datos quirúrgicos y la IA que analizan las métricas operativas para mejorar el rendimiento quirúrgico, la capacitación y, en última instancia, los resultados del paciente. Detrás de estas aplicaciones está el requisito previo para big data, que en cirugía se logra a través de la recopilación y utilización rutinaria de detalles operativos [10]. Sin embargo, muchas cuestiones éticas y logísticas siguen siendo obstáculos para la adopción de estas tecnologías por parte de las instituciones de salud.

Esta revisión se centrará en cómo la postura de la tecnología de video y la IA puede aumentar la práctica quirúrgica actual y superar estos desafíos contemporáneos; discutimos sistemáticamente el uso del video en su forma básica para su aplicación como fuente de datos en IA (Fig. 1)

El video quirúrgico ofrece una gran cantidad de datos, capturando fuentes de variabilidad que pueden analizarse para intervenciones de entrenamiento personalizadas y una mejora sistemática de la calidad. Tales aplicaciones se discuten en esta sección.

El video quirúrgico es un registro objetivo de los eventos intraoperatorios, lo que permite la revisión e investigación del rendimiento quirúrgico y cómo los eventos intraoperatorios se correlacionan con los resultados del paciente.

Birkmeyer et al. demostraron que la habilidad de un cirujano, determinada por la calificación de revisión por pares de casos grabados en video, tiene asociaciones significativas con el tiempo operatorio, la duración de la estancia y la mortalidad por cirugía de bypass gástrico [11].

Un estudio en 2020 de 17 cirujanos practicantes confirmó este hallazgo; Más del 25% de las tasas de complicaciones se debieron a variaciones en las puntuaciones de habilidades técnicas calificadas en el video quirúrgico, que variaron mucho entre los cirujanos en ejercicio (2.8-4.6 / 5). Las puntuaciones más altas de habilidades técnicas para la cirugía en estudio (colectomía) se asociaron con tasas más bajas de complicaciones, Re operación no planificada y, posteriormente, mejores resultados postoperatorios [12]. Por el contrario, en la gastrectomía laparoscópica con manga, la habilidad quirúrgica no tuvo un impacto significativo en las tasas generales de complicaciones, a pesar de una amplia variación en las puntuaciones de habilidad quirúrgica (2,7–4,6/5). Se pensó que esto se debía a una curva de aprendizaje más corta [13]. A través del análisis de video, se pueden detectar diferencias en la técnica quirúrgica entre los cirujanos con la puntuación más alta y los cirujanos con la puntuación más baja [13].

Esto puede mejorar el entrenamiento quirúrgico a través de un entrenamiento personalizado. La identificación de la técnica quirúrgica óptima de los cirujanos con mejor desempeño y los factores técnicos asociados con las complicaciones quirúrgicas presenta una oportunidad para reforzar la capacitación.

Los repositorios de video grabados proporcionan un registro objetivo de los factores relacionados con el curso postoperatorio de un paciente, eliminando elementos subjetivos de la cirugía. Un estudio de 2011 examinó si las notas operativas representan con precisión la colecistectomía laparoscópica, en comparación con las grabaciones de video; Los resultados mostraron omisiones significativas de los pasos del procedimiento en numerosos informes operativos [14]. Los nuevos métodos de automatización pueden reducir dicha variación en la documentación operativa, utilizando listas de verificación basadas en modelos de la industria empresarial, para evitar la omisión de pasos importantes y mejorar la documentación [15].

El video quirúrgico ofrece detalles finos que pueden ser analizados. El microanálisis de un conjunto de datos de video identificó factores humanos que afectaron el rendimiento y la conciencia situacional del equipo quirúrgico [16]. Se identificaron factores lingüísticos, como el uso de preguntas abiertas y cerradas y sus efectos en el comportamiento posterior documentado [16]. Más allá de la instrucción oral, los sonidos extrínsecos como la música y las alarmas de los equipos también están asociados con errores técnicos. Ayas et al. demostraron en la cirugía de bypass gástrico que las alarmas de las máquinas, que eran una de las distracciones más comunes, estaban asociadas con errores técnicos clínicamente relevantes [17].

El conocimiento por parte del personal quirúrgico de la grabación de video en el entorno quirúrgico también puede ser inherentemente ventajoso. Un estudio en 2018 mostró que hubo una disminución significativa en el tiempo de conversación irrelevante después de la implementación de la grabación audiovisual en el entorno quirúrgico (4.2 a 1.4% del tiempo quirúrgico), aunque no se estableció un vínculo entre los tiempos de conversación irrelevantes y los eventos adversos en este estudio [18].

A través de un estudio observacional, Tschan et al. encontraron que el aumento del tiempo de conversación irrelevante se correlacionó de forma independiente con una mayor incidencia de infecciones del sitio quirúrgico, a la inversa, la comunicación relevante para el caso se asoció con una menor incidencia, destacando el valor clínico de los datos audiovisuales [19].

Auditoría remota por video en cirugía

La auditoría de video remota (RVA) es la crítica posterior de la grabación de los comportamientos para promover la seguridad y la eficacia en diversos entornos. En un entorno de atención médica general, Amerllino et al. evaluaron las tasas de higiene de manos antes y después de la implementación de RVA;

Se observó una mejora en las tasas de higiene del 10 al 81,6% entre los trabajadores de la salud. El aumento de las calificaciones de higiene de manos se mantuvo durante el período de retroalimentación de 75 semanas; estudios prolongados que investigan el impacto de la RVA en las tasas de infección entre los pacientes pueden justificar la instalación de tales sistemas [20].

RVA en un entorno quirúrgico se realizó en 2016 para investigar el cumplimiento de la lista de verificación de seguridad quirúrgica, así como los tiempos de rotación de casos, la grabación del entorno quirúrgico y la auditoría de las imágenes quirúrgicas con retroalimentación en tiempo real sirvieron para mejorar la eficiencia en la cirugía programada [21]. La retroalimentación en este contexto fue informada a los miembros del equipo sobre el estado de finalización de diferentes aspectos de la lista de verificación y el estado del paciente / quirófano (OR) a través de un tablero de visualización y notificaciones de texto [21].

El análisis retrospectivo de RVA incluye la transcripción de eventos y el análisis por parte de un equipo multidisciplinario, para ayudar a identificar desviaciones que pueden abordarse, como una mala organización o una dinámica subóptima [22]. Tales hallazgos críticos por institución deben enfocarse positivamente en la práctica quirúrgica.

Educación y formación basadas en vídeo

Las revisiones sistemáticas sobre la efectividad de la educación quirúrgica basada en video en comparación con los métodos convencionales indican que la primera es una herramienta efectiva y equivalente. Esto se basa en medidas de resultado como la satisfacción del alumno medida por cuestionarios de los participantes y la mejora del rendimiento operativo [23-25]. Tales hallazgos sugieren que una biblioteca de videos estandarizada y de alta calidad es valiosa para los aprendices actuales, con investigaciones que muestran que las plataformas públicas para compartir videos como YouTube son el recurso más popular para la preparación de casos [26].

En 2018, se desarrollaron las pautas de LAP-VEGaS sobre la notificación de videos laparoscópicos para la educación para garantizar que los recursos cumplieran con los estándares adecuados debido a las preocupaciones sobre la calidad de los recursos educativos y la falta de revisión por pares. Las directrices se desarrollaron en base a un proceso Delphi entre una cohorte internacional de expertos en capacitación quirúrgica, para facilitar la mejora de la educación basada en video y reducir la variabilidad en el rigor académico, permitiendo la revisión por pares de las pautas establecidas [27, 28]. Esto es particularmente importante con el creciente uso de recursos basados en video en la reciente pandemia de COVID-19, que ha demostrado ser un método de enseñanza eficaz para aprender habilidades quirúrgicas básicas [29].

En 2017, Hu et al. compararon la enseñanza en el quirófano con el coaching basado en video, lo que resultó en significativamente más puntos de enseñanza por hora (102.7 vs. 63.0) y una mayor comprensión de las necesidades de aprendizaje de los residentes [30].

La enseñanza en quirófano no tendrá sustituto, pero los estudiantes de cirugía han encontrado que los atlas de video son un complemento de los pasos de procedimiento anatómico [31].

Méndez et al. demostraron beneficios significativos del entrenamiento basado en video entre los aprendices de otorrinolaringología senior que realizan una disección compleja del cuello. El uso de un video instructivo narrado el día anterior a la operación condujo a una reducción del error quirúrgico y los eventos de toma de control del personal [32]. Para los residentes de cirugía general que realizan colectomía derecha laparoscópica, la revisión de un video instructivo narrado de 18 minutos en comparación con la preparación estándar fue efectiva para promover la independencia, ya que los cirujanos requirieron menos asistencia verbal y mejoraron el rendimiento quirúrgico en una escala de evaluación validada [33]. Existen hallazgos que respaldan el entrenamiento basado en video en numerosas especialidades quirúrgicas, con mejoras más significativas observadas entre los residentes quirúrgicos que entre los estudiantes de medicina [34].

Teleconferencia/telemedicina

Además del video quirúrgico grabado, la tecnología de video a menudo se utiliza como una herramienta de colaboración en vivo en cirugía. Los avances tecnológicos de los últimos años han ampliado las oportunidades de colaboración entre hospitales y han facilitado el intercambio de conocimientos especializados prácticamente a través de la telemedicina. La literatura reciente ha indicado una rápida adopción de la telemedicina desde el inicio de la pandemia de COVID-19 debido al aumento de las restricciones de viaje y las medidas de control de infecciones [35, 36].

La telemedicina se define ampliamente como un subconjunto de la sanidad electrónica que utiliza redes de comunicación para facilitar la prestación de conocimientos y servicios médicos entre emplazamientos remotos [37]. Es una herramienta en evolución, con numerosas aplicaciones en múltiples especialidades quirúrgicas, con evidencia de utilización en la prestación de atención a lugares rurales y zonas de conflicto, para difundir el conocimiento quirúrgico a regiones con recursos limitados [38].

Entre los cirujanos, la telemedicina se aplica principalmente en forma de teleconferencia y telementoría. Sin embargo, también se ha aplicado con éxito para consultas quirúrgicas durante el período de pandemia favorecidas por los pacientes cuando se implementaron restricciones de viaje y control de infecciones [39]. Sin embargo, las limitaciones en las visitas de telemedicina sugieren que no puede reemplazar completamente las consultas perioperatorias, ya que los cirujanos no pueden examinar y evaluar el estado de salud con precisión [40]. A pesar de las limitaciones, la investigación indica una utilización significativamente mayor de la telesalud en todas las especialidades quirúrgicas después de la pandemia en comparación con antes de la pandemia [41].

Demartines et al. evaluaron el valor de la telemedicina como una herramienta colaborativa para la educación quirúrgica y la atención al paciente entre seis hospitales universitarios internacionales durante 2 años. Las consultas entre estos sitios aumentaron la tasa de asesoramiento terapéutico del 55 al 95% debido a la interactividad entre los cirujanos participantes después de las presentaciones de casos. El ochenta y seis por ciento de los cirujanos expresaron satisfacción con la calidad educativa de las teleconferencias, que guiaron los casos desafiantes de los pacientes que contribuyeron a la resolución de casos [42].

En los estudiantes de medicina, se encontró que la teleconferencia permite una comunicación más abierta, con estudiantes que hacen cuatro veces más preguntas que cuando están en el entorno operativo; los estudiantes también tenían menos preguntas sin respuesta en comparación con el quirófano [43]. Los cuestionarios posteriores a la intervención revelaron que más estudiantes encontraron valor educativo en las sesiones de enseñanza de teleconferencia en comparación con la enseñanza en persona [43]. También se observaron resultados favorables en un programa de teletutoría robótica en 2021 entre estudiantes de secundaria que participan en tareas de simulación de entrenamiento quirúrgico. Los resultados positivos del cuestionario indicaron viabilidad técnica y una mayor independencia [44].

Una revisión sistemática en 2018 que evaluó el valor de la telementoría en la cirugía sugirió que los resultados educativos con la telementoría fueron equivalentes / superiores a la enseñanza en persona en el 67% de los estudios incluidos [45]. En medio de la pandemia de COVID-19 o en la migración no planificada debido a conflictos, donde una disminución de especialistas médicos puede haber llevado a un aumento en las tasas de mortalidad [46], tales hallazgos son aún más cruciales cuando las soluciones novedosas para brindar atención quirúrgica de manera segura son primordiales [47].

La oportunidad de cursos innovadores de habilidades quirúrgicas prácticas remotas utilizando la telemedicina cumple con los objetivos educativos. En 2020, se llevó a cabo con éxito un curso práctico de hernia de esta manera: el éxito en la transición de un curso en persona a un curso remoto demuestra la capacidad de la telementoría para reforzar la capacitación quirúrgica [48].

Etiquetado de vídeo

En 2012, se realizaron 312,9 millones de cirugías con tasas de complicaciones esperadas asociadas [49]. La laparoscopia y la robótica facilitan inherentemente la grabación de video quirúrgico; sin embargo, el entorno quirúrgico externo al endoscopio no se incluye de forma rutinaria. En Corea del Sur, una respuesta a la negligencia quirúrgica fue exigir el registro de todo el quirófano [50].

Más allá del uso del video quirúrgico para métricas aparentemente extraíbles e intercambios de conocimiento en vivo, existe la capacidad de un análisis más profundo a través de aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. El etiquetado de video asigna información significativa a diferentes aspectos del video sin editar, incluidas las características visuales y temporales. A través de la anotación de conjuntos de datos de video y el entrenamiento de IA, los estudios han demostrado grados de éxito en la segmentación automática del video quirúrgico en pasos constituyentes en la colecistectomía laparoscópica y la sigmoidectomía [51-53]. Esto incluye la identificación de instrumentos quirúrgicos y estructuras anatómicas vitales [54].

El trabajo en este campo permite la indexación automatizada de videotecas quirúrgicas, lo que requiere una intervención humana mínima. El procesamiento también puede incluir la eliminación de segmentos de video quirúrgico irrelevantes o identificables para el paciente para optimizar el almacenamiento y mantener la confidencialidad del paciente [55]. La aplicación de algoritmos de etiquetado de video quirúrgico se dirige hacia funciones de razonamiento más altas, como el cálculo automatizado de métricas de habilidades operativas y el apoyo a la decisión clínica intraoperatoria, proporcionando orientación basada en IA [56].

El marco legal de grabación y almacenamiento son consideraciones importantes para el etiquetado de video. La utilidad potencial del etiquetado y la grabación de vídeo en el contexto sanitario es prometedora, aunque la falta de claridad y de directrices claras en torno al uso de datos de vídeo en el contexto sanitario son factores limitantes [57].

Análisis automático de vídeo

El uso de video etiquetado e IA permite aplicaciones prácticas en la práctica diaria, que pueden estandarizar aspectos de la evaluación quirúrgica. La investigación realizada por Khalid et al. planteó la cuestión de la impracticabilidad de revisar todos los videos quirúrgicos debido a la alta carga de casos que se realiza diariamente, destacando también la subjetividad de la revisión individual del cirujano. El estudio evaluó la viabilidad de los modelos de aprendizaje profundo para clasificar las acciones quirúrgicas (por ejemplo, atar nudos, pasar agujas y suturar) y estimar las puntuaciones de habilidades técnicas del video quirúrgico. Sus resultados revelaron una precisión media del 91% en la detección de acciones quirúrgicas y una precisión media del 77% en la predicción del nivel de habilidad quirúrgica de los operadores que proporcionan datos de rendimiento que pueden mejorar la seguridad del paciente [58].

Un estudio de 2021 que evaluó la viabilidad de entrenar un algoritmo para automatizar la evaluación de la habilidad quirúrgica en la colecistectomía laparoscópica demostró una precisión del 87 ± 0,2% para distinguir la habilidad quirúrgica buena de la mala [59]. Numerosos estudios han evaluado métodos automatizados para evaluar la habilidad quirúrgica basados en la IA a través de cinéticas como herramientas, manos, seguimiento del movimiento ocular, análisis de contracciones musculares y visión por computadora [60]. Las aplicaciones de tales evaluaciones quirúrgicas automatizadas van desde la educación quirúrgica básica hasta la avanzada, junto con la evaluación de la progresión para los exámenes de licencia quirúrgica. Esto puede permitir métodos más objetivos de evaluación quirúrgica superiores a la premisa actual de que un mayor número de casos es equivalente a una mayor competencia [60, 61].

Como se mencionó, la correlación entre la habilidad quirúrgica técnica y los resultados del paciente está bien establecida en la literatura [62]. La investigación realizada por Hung et al. investigó el uso de la IA en la evaluación quirúrgica automatizada, recopilando métricas de rendimiento (APM) a través de un novedoso dispositivo de registro del sistema Da Vinci (dVLogger). Este grupo entrenó con éxito un algoritmo de aprendizaje automático para correlacionar las APM con los resultados de los pacientes y predecir métricas impactantes, como la duración de la estancia postoperatoria con una precisión del 88,5% y la continencia urinaria después de la cirugía de próstata [63, 64]. Los parámetros operativos extraídos digitalmente muestran aplicabilidad para organizaciones que ofrecen acceso abierto a los datos de resultados de los pacientes, como el Royal College of Surgeons of England [65].

Quirófano sensible al contexto

La unificación de varias fuentes de datos en el quirófano con las tecnologías descritas anteriormente puede servir para desarrollar algoritmos con conocimiento del contexto del entorno quirúrgico.

Los algoritmos han demostrado un reconocimiento preciso de la etapa de un procedimiento a partir de imágenes externas a través de cámaras sincronizadas en el quirófano, con una precisión del 84,4% en la colecistectomía laparoscópica [56].

En 2019, Bodenstedt et al. combinaron datos visuales de video endoscópico y datos de dispositivos quirúrgicos y pudieron entrenar un algoritmo para predecir el tiempo quirúrgico restante en una variedad de procedimientos quirúrgicos laparoscópicos [66]. Se están investigando otros aspectos del quirófano sensible al contexto, como el reconocimiento de herramientas que se aplicó con éxito a los videos del procedimiento de colecistectomía laparoscópica. A través del aprendizaje profundo, las herramientas quirúrgicas se clasificaron con una precisión promedio de 93.75% [67]. A través de la visión artificial, las acciones humanas también se reconocen a través de la localización de partes del cuerpo en tiempo real, lo que permite la interpretación de las interacciones del equipo. Por último, el monitoreo de la exposición a la radiación durante los procedimientos guiados por radiografía utilizando datos del dispositivo de rayos X y el sistema de cámara [68].

Dicho trabajo se realizó con la intención de mejorar la conciencia de las actividades que ocurren en el entorno quirúrgico y servir para mejorar los flujos de trabajo quirúrgicos para todos los miembros del equipo. Es probable que las aplicaciones que incluyen predecir el tiempo restante en cualquier procedimiento dado, automatizar los informes quirúrgicos y mitigar el riesgo de errores quirúrgicos con el apoyo a la decisión intraoperatoria se desarrollen significativamente durante la próxima década [56, 69, 70].

Ciencia de datos quirúrgicos e IA

La ciencia de datos quirúrgicos se refiere a la utilización de datos para extraer métricas valiosas y procesarlas para mejorar un aspecto de la práctica quirúrgica. Maier-Hein et al. definieron la ciencia de datos quirúrgicos, en parte como «un campo científico emergente con el objetivo de mejorar la calidad de la atención médica intervencionista y su valor a través de la captura, organización, análisis y modelado de datos» [71].

En otros dominios de la salud, la ciencia de datos ha llevado a beneficios significativos que se aplican con éxito en los campos de imágenes médicas y salud mental [72, 73]. En el campo quirúrgico, la naturaleza de alto riesgo del entorno operativo y la naturaleza invasiva de la cirugía significan que la adopción de tales tecnologías es inherentemente más desafiante.

Las secciones anteriores de esta revisión discutieron las numerosas aplicaciones de la tecnología de video en cirugía hasta la fecha y la gran cantidad de datos contenidos en una grabación de video quirúrgica. Los datos de video generalmente se procesan utilizando redes neuronales convolucionales (CNN), una forma de IA utilizada principalmente en el análisis de datos visuales [74]. La práctica de la cirugía, como actual e históricamente, se ha basado en el juicio y la habilidad quirúrgica del cirujano individual que realiza el procedimiento, aunque, con las tecnologías emergentes hasta la fecha, esto puede cambiar drásticamente.

Si los datos quirúrgicos se pueden extraer no solo de un solo quirófano sino de numerosos quirófanos en todo el mundo, se pueden observar mejoras multifacéticas en el flujo de trabajo quirúrgico, el rendimiento, la educación e inevitablemente los resultados del paciente y la rentabilidad del hospital [75, 76]. Las direcciones futuras abarcarían la creación de sistemas que han recopilado y «aprendido» de miles de pacientes y quirófanos en todo el mundo para proporcionar a cada cirujano un apoyo intraoperatorio equivalente y teóricamente superior al de los cirujanos más experimentados y técnicamente talentosos [77].

El registro del campo quirúrgico y el entorno quirúrgico es cada vez más común, con el aumento de la cirugía mínimamente invasiva y robótica que requiere un endoscopio. La IA a través de la ciencia de datos ha demostrado ser capaz de desarrollar la capacidad de distinguir y diagnosticar la patología a partir de imágenes médicas [78], reconocer estructuras anatómicas a partir de imágenes quirúrgicas [79] y replicar y automatizar el desempeño de tareas quirúrgicas [80]. Con respecto al flujo de trabajo quirúrgico, los beneficios se verían con los horarios hospitalarios con la capacidad de predecir las fases quirúrgicas en tiempo real, dando al personal quirúrgico una mayor conciencia del tiempo restante del procedimiento [81]. La ciencia de datos quirúrgicos permitirá la extracción de toda la información relacionada con el proceso quirúrgico y vinculará esto con los resultados del paciente, lo que conducirá a prácticas óptimas más consistentes por parte de los cirujanos.

La innovación en las prácticas quirúrgicas ha llevado al avance de la especialidad y a la optimización de la atención al paciente. La innovación tecnológica reciente ofrece el potencial de identificar factores conducentes a una práctica quirúrgica óptima, evolucionar la educación quirúrgica e identificar la postura de la ciencia de datos en el campo. La investigación clínica preliminar y temprana destaca la utilidad potencial de la tecnología quirúrgica, la inteligencia artificial y las aplicaciones de investigación que existen cuando se recopilan datos del quirófano, particularmente el video operativo.

Sin embargo, la progresión de este campo está estrechamente relacionada con la disponibilidad de bibliotecas de datos de alta calidad, en este caso, video quirúrgico. Existen conjuntos de datos disponibles públicamente para su uso por las sociedades de investigación, como el conjunto de datos Cholec80 [52], aunque estos son limitados. Una revisión sistemática de los modelos de aprendizaje automático hace evidente que para curar algoritmos para etiquetar y procesar procedimientos más complejos, se requieren conjuntos de datos más extensos; Sin embargo, mejorar la potencia informática y los algoritmos puede facilitar esto [82]. No obstante, el requisito de anotación y procesamiento manual sigue siendo una barrera para el desarrollo de la visión por computadora. Una solución escalable a esto sería el crowdsourcing a personal no especializado, aunque esto no se puede hacer para pasos más técnicos en los que sería necesaria la contratación de personal quirúrgico [83].

La compilación de volúmenes suficientes de datos quirúrgicos puede ser problemática en el quirófano estándar, por lo que aún es necesario implementar una infraestructura para recopilar y compartir datos. Sin embargo, Maier-Hein et al. han detallado una extensa hoja de ruta que identifica muchas barreras y sus soluciones para traducir conceptos clínicos probados en la práctica quirúrgica, haciendo evidente que la evolución de la práctica quirúrgica requerirá cambios culturales significativos entre las sociedades quirúrgicas y las poblaciones de pacientes para aumentar la conciencia y la aceptabilidad de las soluciones digitales [83 ]. Además, las consideraciones legales y éticas también siguen siendo una barrera con respecto a la recopilación y el uso de los datos de los pacientes.

La traducción de soluciones novedosas a la práctica clínica requerirá una colaboración interdisciplinaria masiva, estableciendo una hoja de ruta acordada para integrar la recopilación de datos, el procesamiento y la integración cuidadosa y la prueba de soluciones digitales. Se deben hacer esfuerzos para aumentar la aceptabilidad de la grabación de video en el quirófano educando a las partes relevantes sobre los beneficios futuros y facilitando las asociaciones entre los centros quirúrgicos y los proveedores de infraestructura comercial.

Además, es pertinente continuar estableciendo y aumentando las redes de colaboración de científicos de datos e investigadores quirúrgicos para aumentar la conciencia de los beneficios de compartir datos con el desarrollo de protocolos estandarizados y medidas de confidencialidad. Los cirujanos deben tener en cuenta los procedimientos éticos y legales que rodean la utilización de los datos del paciente y se deben establecer directrices integrales para garantizar la protección de la confidencialidad del paciente.

El quirófano ha evolucionado a lo largo de las décadas. Con el advenimiento de la tecnología inteligente, el almacenamiento masivo de datos y la conectividad deben instalarse y capitalizarse a nivel mundial para beneficiar a los proveedores de salud y a los pacientes.