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.

Pregunta ¿Puede un modelo sintético con supresión ósea (DLBS) basado en el aprendizaje profundo mejorar adicionalmente la detección de nódulos pulmonares en las radiografías de tórax?

En este estudio de modelado analítico de decisión de 1449 pacientes, el modelo DLBS fue más sensible a la detección de nódulos pulmonares en radiografías de tórax en comparación con el modelo original. Además, los radiólogos experimentaron un mejor rendimiento de detección de nódulos cuando fueron asistidos por el modelo DLBS.

Estos resultados sugieren que el modelo DLBS podría ser beneficioso para los radiólogos en la detección de nódulos pulmonares en radiografías de tórax sin necesidad del equipo especializado o aumento de la dosis de radiación.

Introducción

La radiografía de tórax es el procedimiento de diagnóstico por imágenes más comúnmente realizado, que se utiliza para la detección, los exámenes de diagnóstico y el monitoreo de diversas enfermedades torácicas. ^1,2 Sin embargo, muchos estudios previos han indicado las limitaciones de la radiografía de tórax para la detección del cáncer de pulmón con una tasa de detección baja, especialmente para los nódulos pulmonares pequeños. ^3,4 Por lo tanto, la interpretación precisa de las radiografías de tórax requiere una gran experiencia y conocimientos médicos por parte del radiólogo. Además, la radiografía de tórax está sujeta a una variabilidad sustancial entre lectores y a una sensibilidad subóptima para hallazgos clínicos importantes.

Aunque la radiografía de tórax es clínicamente útil, eficiente y rentable, este examen consiste en información anatómica compleja de 3 dimensiones condensada en una proyección de 2 dimensiones. Por lo tanto, los nódulos pequeños pueden estar protegidos por las costillas y la escápula y, por lo tanto, perderse durante la interpretación de la radiografía. Para resolver este problema, se desarrollaron técnicas de sustracción de energía dual para distinguir el hueso del tejido blando. La radiografía de tórax de energía dual (DECR) exhibe una mejor sensibilidad que la radiografía de tórax de energía única, en parte debido a su capacidad para eliminar las estructuras anatómicas suprayacentes. Se ha demostrado que la DECR mejora la capacidad de detectar y caracterizar los nódulos pulmonares ^5-8; sin embargo, las desventajas de DECR incluyen la necesidad de equipo especializado y un pequeño aumento potencial en la dosis de radiación.

La tecnología de aprendizaje profundo tiene el potencial de detectar automáticamente anomalías o ayudar a los radiólogos a leer radiografías de tórax. Se han probado varios algoritmos de inteligencia artificial en un esfuerzo por reducir los errores del radiólogo y aumentar la tasa de detección de nódulos pulmonares en las radiografías de tórax. ^9-12 Además, varios estudios se han centrado en técnicas de supresión ósea utilizando inteligencia artificial. ^13-15

Una red neuronal convolucional (CNN) es una técnica de inteligencia artificial que se ha aplicado ampliamente hasta la fecha en el campo médico y puede realizar diversas tareas como la clasificación de imágenes, la segmentación y la regresión con alta precisión. Desarrollamos un algoritmo de detección de nódulos pulmonares sintéticos con supresión ósea (DLBS) basado en aprendizaje profundo modificando una red U convencional para aprovechar la información dominante de alta frecuencia que se propaga desde la parte de codificación a la parte de decodificación. La red presentada es diferente del procesamiento de imágenes convencional basado en el aprendizaje profundo, que se ha demostrado que mejora las características de la imagen, como el ruido y la resolución. La idea principal del modelo desarrollado es que cuando una característica se propaga de codificación a decodificación, solo se extraen y propagan los componentes de alta frecuencia. El modelo propuesto también reduce drásticamente el número de parámetros al agregar características de la codificación que se propagan a la parte de decodificación en lugar de la concatenación de características de U-net. ¹⁶

El propósito de este estudio fue desarrollar y validar un algoritmo de detección de nódulos DLBS para la detección de nódulos pulmonares en radiografías de tórax y comparar el rendimiento de detección con el de los radiólogos torácicos.

Métodos

Para este estudio de modelado analítico de decisión, se obtuvo la aprobación de la junta de revisión ética e institucional de todas las instituciones participantes (Severance Hospital, Pusan National University Hospital y Dongsan Medical Center) y se renunció al requisito de consentimiento informado debido a este diseño retrospectivo del estudio. Las radiografías de tórax de proyección posterior-anterior obtenidas de 3 hospitales terciarios fueron recolectadas para el desarrollo y validación de un algoritmo de detección de nódulos DLBS. Todas las radiografías de tórax fueron desidentificadas. Las radiografías candidatas se clasificaron por criterios de inclusión y exclusión, independientemente del tipo de sistema de adquisición (radiografía computarizada o radiografía digital) o del fabricante del dispositivo radiográfico. Este estudio siguió las partes relevantes de la guía de informes de los Estándares Consolidados de Informes de Evaluación Económica de la Salud (CHEERS).

Conjuntos de datos

Para el desarrollo del algoritmo, recolectamos retrospectivamente 1004 radiografías de tórax obtenidas entre noviembre de 2015 y diciembre de 2019 de un solo centro (institución 1). Se incluyeron radiografías normales de adultos sanos (de al menos 19 años de edad) que se sometieron a radiografías de tórax de detección de salud y, si también se realizó una tomografía computarizada (TC) de tórax normal dentro de los 14 días posteriores a la radiografía, se recogió.

Las radiografías de tórax con nódulos pulmonares se recolectaron según los siguientes criterios de inclusión: (1) pacientes adultos (de al menos 19 años de edad) que se sometieron a biopsia o cirugía para 1 o más nódulos pulmonares comprobados por TC y patología, independientemente del tipo patológico (neoplasia maligna o benigna) y componente (sólido, parcialmente sólido o vidrio esmerilado); (2) al menos 1 nódulo necesitaba ser probado patológicamente; (3) el número de lesiones por radiografía fue de 3 o menos; (4) todos los nódulos en la radiografía midieron entre 1 y 3 cm de diámetro en imágenes de TC (la longitud del eje corto en cualquier plano de TC se utilizó para evitar la sobreestimación); y (5) los nódulos no estaban en una vía aérea importante o en el mediastino. No se excluyeron las radiografías de tórax que contenían hallazgos anormales distintos de los nódulos pulmonares, como consolidación, atelectasia o derrame pleural. Se excluyeron todas las radiografías consideradas inadecuadas para la interpretación clínica. Todas las radiografías de tórax fueron revisadas cuidadosamente por 2 radiólogos torácicos experimentados basados en el consenso.

Mediante el uso de los criterios antes mencionados, los datos de radiografía de tórax se asignaron aleatoriamente en 1 de los siguientes 3 conjuntos de datos: un conjunto de datos de entrenamiento que consistía en 800 radiografías de tórax (incluidas 335 radiografías de tórax normales y 465 de nódulos), un conjunto de datos de sintonía (compuesto por 98 radiografías de tórax de tórax normales y 48 radiografías de tórax), y un conjunto de datos de validación interna (compuesto por 50 radiografías de tórax consistentes en 100 radiografías de tórax normales y 40 de nódulos) para validar el rendimiento de detección de la red entrenada (eFigura 60 en el Suplemento). Se prepararon dos conjuntos de datos independientes adicionales para la validación externa de 1 hospitales diferentes (instituto 2, 2 pacientes con 246 radiografías de tórax normales y 131 de nódulos; instituto 115, 3 pacientes con 205 radiografías de tórax normales y 113 de nódulos) utilizando los mismos criterios de inclusión y exclusión (eFigura 92 en el Suplemento). En el cuadro 1 se proporciona información demográfica detallada.

Etiquetado y anotación (referencia estándar)

En los conjuntos de datos de desarrollo, las radiografías de tórax se etiquetaron como radiografías de tórax normales o de nódulos (etiquetado a nivel de imagen), y se anotaron las ubicaciones de los nódulos en las radiografías de tórax de nódulos. Dos radiólogos torácicos (con más de 5 años de experiencia) revisaron cada tomografía computarizada como un estándar de referencia y marcaron la ubicación de los nódulos verdaderos como una región de interés (ROI) en consenso. Se utilizaron como referencia las tomografías computarizadas de tórax realizadas dentro de las 2 semanas. Para los 2 conjuntos de datos de validación externa, 2 radiólogos torácicos también etiquetaron las radiografías de tórax y anotaron la ubicación de los nódulos en las radiografías de tórax sobre la base de las tomografías computarizadas de tórax realizadas dentro de las 2 semanas.

Desarrollo del Modelo DLBS

El modelo desarrollado basado en el aprendizaje profundo consistió en 2 subsistemas responsables de (1) generar imágenes de solo hueso y tejido blando a partir de radiografía de tórax de energía única y (2) detectar nódulos pulmonares sospechosos, respectivamente.

Para el primer paso, desarrollamos previamente un algoritmo sintético de supresión ósea basado en redes neuronales convolucionales profundas (DCNN) basado en U-net,16 que es una arquitectura de red neuronal convolucional profunda con análisis de resolución múltiple realizado por convolución repetida y cambios de dimensión de características. La idea principal del modelo desarrollado era que, cuando una característica se propaga de la codificación a la decodificación, solo se extraen y propagan los componentes de alta frecuencia. El modelo proyectó selectivamente las imágenes de radiografía de tórax solo de hueso y tejido blando a partir de una sola imagen de radiografía de tórax de energía. Las radiografías de tórax con supresión ósea se sintetizaron automáticamente a través de un modelo codificador-decodificador basado en DCNN. Una descripción detallada del desarrollo del algoritmo basado en el aprendizaje profundo se puede encontrar en un estudio anterior. ¹⁶

Para el segundo paso, desarrollamos un algoritmo de detección de nódulos pulmonares basado en un algoritmo de red neuronal de convolución (CNN) conocido como «solo miras una vez» (YOLO). ¹⁷ El algoritmo desarrollado personalizó un algoritmo YOLO versión 3 CNN para la detección de nódulos pulmonares. En general, la red consta de 2 componentes principales: (1) un extractor de características que filtra la presencia de nódulos entre los datos de entrada, y (2) un generador de cuadro delimitador que determina la ubicación del nódulo. El modelo DLBS fue entrenado para detectar nódulos pulmonares usando el conjunto de datos de entrenamiento que involucran imágenes sintéticas con supresión ósea y el modelo CNN fue entrenado por separado para detectar nódulos pulmonares usando radiografías de tórax originales (Figura 1; y eFigura 2 en el Suplemento). Para maximizar el rendimiento de detección de nódulos, se desarrolló un modelo de conjunto a través de una validación cruzada de 5 veces, y se utilizó un método de muestreo duro-negativo (modelo de conjunto).

El modelo DLBS utilizó imágenes sintéticas automáticas de supresión ósea para detectar nódulos pulmonares de radiografías de tórax originales, mientras que el modelo CNN detectó nódulos pulmonares en radiografías de tórax originales.

Evaluación de los modelos DLBS y CNN

Para la validación interna (instituto 1) y externa (institutos 2 y 3), los resultados de detección de nódulos se evaluaron por nódulo. Primero, evaluamos el rendimiento del algoritmo de detección de nódulos DLBS (modelo DLBS) en comparación con el del algoritmo de detección de nódulos CNN (modelo CNN) utilizando conjuntos de datos internos (instituto 1) y validación externa (instituto 2 e instituto 3) (Figura 2). Se comparó el rendimiento de detección de nódulos del algoritmo de detección de nódulos CNN (modelo CNN) entrenado con las radiografías de tórax originales y sus correspondientes radiografías de tórax con supresión ósea (modelo DLBS), respectivamente.

En segundo lugar, se realizó una prueba de rendimiento del observador utilizando los conjuntos de datos del instituto 3 para comparar el rendimiento de detección de nódulos del modelo DLBS con el de los médicos. Durante la prueba 1, 3 radiólogos torácicos (con más de 5 años de experiencia) revisaron de forma independiente cada radiografía de tórax para discriminar radiografías de tórax normales de radiografías de tórax de nódulos y nódulos pulmonares localizados (detección de nódulos) sin usar el modelo DLBS. Los lectores analizaron de forma independiente las radiografías de tórax sin información clínica, radiografías previas o hallazgos de TC, luego marcaron hasta 3 regiones con ROI individuales que eran sospechosas de nódulos. Los lectores sabían que cada imagen puede tener hasta 3 nódulos (0-3), pero no sabían qué radiografías eran normales o tenían nódulos.

Durante la prueba 2, cada lector volvió a analizar las mismas imágenes de la prueba 1 asistido con el modelo DLBS después del período de lavado de 1 semana desde la prueba 1. Los lectores volvieron a analizar las radiografías de tórax que ayudaron con los resultados de detección del modelo DLBS al mismo tiempo. Luego se pidió a cada revisor que marcara hasta 3 regiones con ROI individuales si se sospechaba algún nódulo en la imagen.

Análisis estadístico

El resultado de los datos se presentó en un formato binario en el que la presencia y ubicación del nódulo se muestra en un cuadro delimitador. La sensibilidad se definió como el número de marcas verdadero-positivas dividido por el número de ROI de la verdad sobre el terreno y se comparó mediante regresión logística. Una caja proyectada se consideraba un verdadero positivo si la caja cubría más del 50% del área de la caja de verdad del suelo. Las marcas de falsos positivos por imagen (FPPI) se definieron como el número total de marcas falsas positivas dividido por el número total de radiografías y se compararon con la regresión de Poisson. La ecuación de estimación generalizada se aplicó para tener en cuenta los efectos de agrupamiento causados por el diseño multicéntrico y / o multilector.

P < .05 se consideró estadísticamente significativo. Los análisis estadísticos se realizaron de marzo a diciembre de 2021 utilizando el programa de software SAS versión 9.4 (SAS Institute) y el paquete estadístico R versión 4.1.13 (Proyecto R para Computación Estadística).

Resultados

Participantes del estudio

Los datos de entrenamiento consistieron en 998 pacientes (539 hombres [54,0%]; edad media [DE], 54,2 [9,82] años) del instituto I. Había 598 nódulos en las 575 radiografías de tórax de nódulos. El tamaño medio (DE) del nódulo medido a partir de imágenes de TC fue de 23,8 (8,8) mm. Un total de 80,7 % (483 de 598) nódulos eran cánceres primarios de pulmón, 8,4 % (50 de 598) eran metástasis y 10,9 % (65 de 598) eran benignos. Se utilizaron dos conjuntos de datos de validación externa de 246 pacientes (133 hombres [54,1%]; edad media [DE], 55,3 [8,74] años) y 205 pacientes (105 hombres [51,2%]; edad media [DE], 51,8 [9,13] años) para validar el rendimiento de detección de nódulos DLBS, respectivamente. Hubo 119 nódulos con un tamaño medio (DE) de 24,4 (7,4) mm del instituto 2 y 92 nódulos con un tamaño medio (DE) de 25,1 (8,7) mm del instituto 3. Las características demográficas de los participantes para los conjuntos de datos de nódulos se resumen en el cuadro 1.

Rendimiento de detección de nódulos de los modelos DLBS y CNN

Para el conjunto de datos de validación interna de 100 radiografías de tórax (40 radiografías de tórax normales y 60 radiografías de tórax de nódulos), nuestro modelo original (el algoritmo CNN) mostró una sensibilidad del 86,7% (52 de 60) para el rendimiento de detección de nódulos. Cuando el modelo con supresión ósea (el modelo DLBS) analizó de forma independiente las radiografías de tórax, la sensibilidad mejoró en comparación con el modelo original (96,7 % [58 de 60] frente a 86,7 % [52 de 60]; P = 008,3) (eFigura 0 en el suplemento). Las tasas de FPPI con el modelo original fueron 06,6 (100 de 0) y el modelo con supresión ósea fue de 05,5 (100 de 71). La media global de FPPI con el modelo original no fue significativamente diferente en comparación con la de FPPI con el modelo con supresión ósea (P = 2,<>) (Tabla <>).

Utilizando datos de validación externa del instituto 2 y del instituto 3, el modelo de supresión ósea mostró una mayor sensibilidad en comparación con la del modelo original para la detección de nódulos (instituto 2: 91,5% [109 de 119] frente a 79,8% [95 de 119]; P < .001; e Instituto 3: 92,4% [85 de 92] vs 80,4% [74 de 92]; P < .001). La media general de FPPI con el modelo con supresión ósea se redujo en comparación con el modelo original (instituto 2: 0,07 [17 de 246] vs 0,09 [23 de 246]; P < .001; e instituto 3: 0,09 [19 de 205] vs 0,16 [32 de 205], P < .001) (Tabla 2).

Prueba de rendimiento del lector con o sin el modelo DLBS

Para la prueba de rendimiento del observador utilizando el instituto 3, los 3 radiólogos habían mejorado la sensibilidad utilizando el modelo DLBS (observador 1: 92,4% [85 de 92] vs 80,4% [74 de 92]; P = 001,2; Observador 91: 4,85% [92 de 76] vs 1,70% [92 de 001]; P < .3; y observador 91: 4,85% [92 de 77] frente a 2,71% [92 de 001]; P < .3). La sensibilidad media de los 77 radiólogos por sí solos fue del 5,95% (IC 69%, 9,85%-2,92%), mientras que la de los radiólogos cuando fueron asistidos por el modelo DLBS fue del 1,95% (IC 86%, 3,97%-3,001%; P < .3) (Tabla <>).

Los 3 radiólogos lograron un número reducido de FPPI cuando fueron asistidos por el modelo DLBS (observador 1: 0,059 [12 de 205] vs 0,143 [30 de 205]; P < .001; Observador 2: 0.087 [18 de 205] vs 0.165 [35 de 205]; P = 001,3; y observador 0: 063,13 [205 de 0] vs 154,33 [205 de 001]; P < .3) (Tabla 3). Los 0 radiólogos tuvieron un número reducido de FPPI cuando fueron asistidos por el modelo DLBS (071,95 [IC 0%, 041,0-111,0] vs 151,95 [IC 0%, 111,0-210,001]; P < .3) (Tabla <>).

Discusión

Este estudio fue diseñado para desarrollar y validar si un modelo de DLBS puede mejorar adicionalmente la detección de nódulos pulmonares en radiografías de tórax y mejorar el rendimiento diagnóstico de los radiólogos torácicos. El hallazgo principal fue que nuestro modelo con supresión ósea (el modelo DLBS) podría detectar con mayor precisión los nódulos pulmonares en las radiografías de tórax en comparación con el modelo original (el algoritmo CNN). Además, los radiólogos experimentaron un mejor rendimiento de detección de nódulos cuando fueron asistidos por el modelo DLBS.

Las radiografías de tórax se utilizan ampliamente para la detección de una amplia gama de anomalías pulmonares, incluidos los nódulos pulmonares, pero los nódulos pulmonares pueden ser difíciles de detectar debido a la superposición con estructuras anatómicas normales, como las costillas y la clavícula. El uso de imágenes de tejidos blandos de energía dual puede mejorar la detección de opacidades focales de tejidos blandos, como nódulos pulmonares, que pueden estar parcialmente oscurecidas por estructuras óseas suprayacentes. ^5-8 Estudios previos han informado que las radiografías de sustracción de energía dual mejoraron la detección de nódulos y masas pulmonares en la práctica clínica diaria. ^6,7,18 Un estudio previo encontró que el rendimiento del observador mejoró aún más mediante el uso de imágenes de tejidos blandos de energía dual (área bajo la curva característica de operación del receptor [AUC] de 0.867 a 0.916), y esta mejora fue estadísticamente significativa para los 6 observadores experimentados (AUC de 0.894 a 0.945). ¹⁹ A pesar de las ventajas, un número muy limitado de hospitales utiliza la radiografía de sustracción de energía dual porque se requiere equipo especializado para obtener exposiciones de rayos X de energía dual. Además, se puede aumentar la dosis de radiación.

Asumimos que nuestro algoritmo DLBS podría generar imágenes del parénquima pulmonar mientras restaba las estructuras óseas suprayacentes de las imágenes de radiografía de tórax y, por lo tanto, detectar eficientemente los nódulos pulmonares de las imágenes del parénquima pulmonar, ya que las estructuras óseas suprayacentes ya habían sido sustraídas. Actualmente, se han probado varios algoritmos basados en aprendizaje profundo en un esfuerzo por mejorar el rendimiento de detección de nódulos y reducir los errores del radiólogo en las radiografías de tórax. ^11,12,20-23 Un estudio anterior encontró que la sensibilidad de los rendimientos de detección de nódulos de los algoritmos basados en aprendizaje profundo varió de 69.9% a 82.0% con FPPI de 0.02 a 0.34 en 4 conjuntos de datos de validación externos. Además, todos los médicos mostraron mejores rendimientos de detección de nódulos cuando fueron asistidos por este algoritmo. ¹¹

Cuando probamos el algoritmo DLBS, el modelo con supresión ósea (modelo DLBS) mostró una mayor sensibilidad en comparación con la del modelo original (algoritmo CNN) para la detección de nódulos en radiografías de tórax en conjuntos de datos de validación externa (91,5% [109 de 119] frente a 79,8% [95 de 119]; P < .001; y 92,4% [85 de 92] frente a 80,4% [74 de 92]; P < .001). Además, 3 radiólogos mostraron una mejor sensibilidad de la detección de nódulos cuando fueron asistidos por el algoritmo DLBS (92,1 % [IC 95 %, 86,3–97,3 %] frente a 77,5 % [IC 95 %, 69,9 % -85,2 %]; P < .001), y su FPPI disminuyó de 0.151 a 0.071. Un estudio reciente encontró que el uso del modelo de supresión ósea basado en redes generativas adversariales (GAN) con radiografías de tórax mostró un rendimiento de detección de nódulos comparable a la técnica de energía dual para detectar nódulos pulmonares en radiografías de tórax (área bajo el ROC alternativo de respuesta libre [AUAFROC] 0.958 vs 0.976; P = 35,23). ⁸⁶ Este resultado sugirió que el modelo de supresión ósea basado en GAN puede mejorar el rendimiento de detección de nódulos pulmonares en radiografías de tórax. Aunque este estudio utilizó un modelo basado en GAN para generar radiografías automáticas de tórax con supresión ósea y utilizamos un modelo codificador-decodificador basado en DCNN, creemos que los resultados del estudio mostraron tendencias similares. Es difícil comparar directamente el rendimiento de detección de nódulos pulmonares del modelo DLBS y otros modelos comercializados. Sin embargo, si nos referimos al resultado de un estudio previo, la sensibilidad del algoritmo de detección de nódulos comercializado (Lunit) fue del 2,95% (IC 77%, 8,94%-6,577%) utilizando un subconjunto de 5485 imágenes de 22 participantes, que es similar al rendimiento de nuestro modelo CNN. ^<> Por lo tanto, nuestro modelo DLBS podría ser beneficioso para los radiólogos en la detección de nódulos pulmonares en radiografías de tórax.

Limitaciones

Este estudio tiene algunas limitaciones. En primer lugar, dado que el algoritmo se validó utilizando conjuntos de datos retrospectivos, no se puede excluir la posibilidad de sesgo de selección. Se intentó lograr importancia clínica mediante la inclusión de 3 conjuntos de datos diferentes. En segundo lugar, la alta proporción de radiografías anormales a normales difiere de la de la práctica clínica. Como la prevalencia de la enfermedad puede diferir enormemente entre las poblaciones de estudio, nuestros resultados pueden no aplicarse en otros entornos clínicos. En tercer lugar, no se consideraron otras enfermedades pulmonares, como neumonía, enfermedad pulmonar intersticial y derrame pleural. Se justifica la investigación adicional para determinar la aplicabilidad de este modelo sintético con supresión ósea en un estudio prospectivo multiinstitucional.

Conclusiones

Este estudio de modelado analítico de decisión encontró que el modelo DLBS se asoció con una mejor sensibilidad para la detección de nódulos en comparación con el modelo original en radiografías de tórax. Además, estos hallazgos sugieren que los radiólogos pueden mejorar su rendimiento de detección de nódulos cuando son asistidos por un modelo DLBS.

Esta intervención se genera por un artículo seleccionado por el Dr. Roberto Coronel: Jefe de Procesos Cardiovasculares y Trasplante Cardíaco del Sanatorio Sagrado Corazon Buenos Aires Argentina.

Comentarios Preliminares:

La convicción de que los pacientes en la actualidad más complejos, que viven más años con polipatología y multimorbilidad requieren otra forma de cuidado, que signifique «rodear» al paciente de competencias, habilidades y actitudes, conocimientos basados en la evidencia científica, para tomar decisiones sobre como restablecer en bien-estar de cada paciente. Esta forma de cuidado que el sistema de salud de Argentina, naturalmente no da, generando la sensación de oportunidades pérdidas, en grandes poblaciones. Especialmente que tienen una caracterización de cautividad en su cobertura de salud: pública, sin estar nominalizada ni georreferenciada, con redes de salud que atienden episódicamente. En las obras sociales provinciales, donde los agentes públicos tienen filiación compulsiva a dichos seguros, que no tienen programas de seguimiento longitudinal, no saben cuántos pacientes diabéticos tienen, con cáncer o con discapacidad, Obras sociales nacionales, fundamentalmente el PAMI, que no cuenta con programas para la atención de los afiliados, que tienen como principal incentivo los medicamentos gratis, consolidando la polifarmacia y los prepagos para todos sus socios con más de cincuenta años, que están cautivos por edad, que ya es muy difícil de cambiar, no teniendo tampoco registros adecuados de carga de enfermedad, teniendo como denominador común la fragmentación.

Por ello, la obra social de OSECAC, que tiene una gestión médica que innova constantemente, incorpora estos principios de seguimiento longitudinal de los pacientes, con acceso a atención ambulatoria calificada para la prevención primaria y prestación en internación cumpliendo con los principios de la prevención secundaria de la salud. Hemos desarrollado en nuestra institución y en el Hospital Central Ramón Carrillo, equipos circulares liderados por internistas, para el seguimiento del cuidado progresivo, que ya se han tratado en este blog.

Como cada paciente tiene un viaje individual y su condición, necesidades y circunstancias pueden cambiar con el tiempo, la flexibilidad de la atención del equipo multidisciplinario es primordial y valorada.

El objetivo de un equipo de atención multidisciplinario es brindar la atención más completa posible, en el lugar y momento adecuados para cada paciente. 

Destacando algunos de los valores que subyacen a un equipo multidisciplinario efectivo incluyen:

• comunicación y coordinación efectivas
• respeto y confianza
• sólidas estrategias de implementación
• transparencia 

Para que un equipo multidisciplinario funcione adecuadamente, los resultados y los modos de entrega deben estar claramente definidos. También son necesarias políticas, procedimientos, sistemas y protocolos integrales para el desarrollo de un equipo multidisciplinario efectivo. 

Batchelor W, Anwaruddin S, Wang D, et al. The Multidisciplinary Heart Team in Cardiovascular Medicine. JACC Adv. 2023 Jan, 2 (1) .https://doi.org/10.1016/j.jacadv.2022.100160

Breve historia del equipo multidisciplinario del corazón

Impulsados por la necesidad de reunir a múltiples especialistas para brindar protocolos de tratamiento altamente individualizados, los programas de atención del cáncer y trasplante de órganos sólidos han utilizado equipos multidisciplinarios durante décadas.^1,2 De hecho, la atención en equipo multidisciplinario ahora es ampliamente aceptada como el modelo preferido para muchos tratamientos contra el cáncer.¹ 

El uso de un equipo multidisciplinario del corazón (MDHT) en medicina cardiovascular tiene su origen en ensayos clínicos que comparan las estrategias de revascularización miocárdica para la enfermedad arterial coronaria (EAC)^3-6 y estudios posteriores que evalúan el reemplazo valvular aórtico transcatéter (TAVR) para la estenosis aórtica (EA)^7,8 que requirió discusión entre un cirujano cardíaco, un cardiólogo intervencionista y un médico de imágenes intervencionistas.

En estas circunstancias, el objetivo principal del MDHT fue formar consenso sobre las decisiones de tratamiento en pacientes complejos para quienes se disponía de intervenciones quirúrgicas y percutáneas, cada una con sus propios riesgos y beneficios correspondientes.

El uso de un MDHT cardiovascular se aplicó por primera vez en el ensayo SYNTAX (Synergy Between PCI with Taxus and Cardiac Surgery), en el que se requirió que un cirujano cardíaco y un cardiólogo intervencionista documentaran el equilibrio clínico entre la cirugía de injerto de derivación de la arteria coronaria (CABG) y la intervención coronaria percutánea (PCI).⁵ El respaldo clínico oficial del MDHT fue emitido más tarde por las pautas de revascularización de la Sociedad Europea de Cardiología / Asociación Europea de Cirugía Cardiotorácica de 2014, que presentaron una recomendación de Clase IC para la evaluación de MDHT en pacientes para quienes la toma de decisiones era compleja y / o no estaba cubierta por un protocolo institucional.⁹ Desde entonces, el MDHT ha recibido recomendaciones de Clase I tanto en los Estados Unidos como en las guías europeas para la enfermedad cardíaca valvular (VHD) y para pacientes con CAD principal izquierda y multivascular que están siendo considerados para PCI o CABG.^10-12 

Estas recomendaciones han sido codificadas por las Decisiones de Cobertura Nacional de los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS) para TAVR y reparación transcatéter de la válvula mitral de borde a borde, para la cual la evaluación de MDHT se ha convertido en un requisito para el pago.^13,14 

Más allá de las decisiones de revascularización miocárdica (PCI vs CABG) y VHD, hay muchos otros campos de la medicina cardiovascular que dependen de la entrada de MDHT, incluida la insuficiencia cardíaca avanzada (IC) y el trasplante cardíaco, la enfermedad cardíaca congénita del adulto (ACHD), cardio-oncología, cardio-obstetricia y cardiología geriátrica. Por lo tanto, los MDHT contemporáneos deben adaptarse continuamente a las necesidades cambiantes y al creciente número de pacientes considerados para terapias avanzadas que abarcan amplias disciplinas cardiovasculares.

Composición y estructura del MDHT

Aunque no existe una estructura universalmente aceptada para el MDHT cardiovascular, nuestro marco conceptual del MDHT coloca al paciente en la parte superior, ayudado por un equipo de profesionales de la salud que trabajan en colaboración durante todo el continuo de atención del paciente (Ilustración central). Los miembros del equipo central generalmente están compuestos por el personal clave de atención médica involucrado en la evaluación y el tratamiento de rutina del paciente durante varias fases de la atención. La participación de la familia y / o amigos cercanos del paciente puede agregar perspectiva, empoderar al paciente, mejorar el consentimiento informado y mejorar la satisfacción general del paciente.¹⁵ Dado que las decisiones de tratamiento requieren una comprensión firme de los riesgos y beneficios del procedimiento, la calidad de vida / estado funcional, las expectativas del paciente y los valores de salud, este aporte adicional a menudo es esencial, especialmente en adultos mayores con fragilidad y / o deterioro cognitivo. Dependiendo del escenario clínico y la fase de atención, otros miembros extendidos de MDHT (es decir, especialistas en medicina pulmonar, especialistas en medicina vascular / quirúrgica, neurólogos, nefrólogos y otros) pueden proporcionar información valiosa. Aunque esta construcción de la estructura y composición de MDHT (Ilustración central) proporciona un marco conceptual útil, no existe un estándar ampliamente aceptado, ya que los MDHT pueden variar tanto dentro como entre las subespecialidades cardiovasculares, y la distinción entre los miembros del equipo central y extendido es algo arbitraria. Sin embargo, los MDHT exitosos y estructurados deben poseer la experiencia colectiva necesaria para manejar una amplia gama de escenarios de enfermedades complejas y lo suficientemente flexibles como para ajustarse a las necesidades únicas del paciente individual.

La figura representa las relaciones entre las entidades clave involucradas en el cuidado multidisciplinario de pacientes con enfermedad cardiovascular compleja. Se muestran los miembros típicos de los equipos centrales y extendidos y las responsabilidades de la administración del hospital. Las flechas resaltan las relaciones y la comunicación que existen entre estas entidades. Los equipos cardíacos multidisciplinarios (MDHT, por sus siglas en inglés) del programa de nivel 2 pueden compartir los mismos componentes internos que un programa de nivel 1. La ilustración central se completó a través de una colaboración de Devon Stuart (Devon Medical Art) y Mary Kate Wright (MK Illustrations).

Papel contemporáneo del MDHT en la práctica clínica

Aunque son más conocidos por su papel en la VHD, los MDHT cardiovasculares se usan rutinariamente en una amplia gama de escenarios clínicos. A continuación se presenta una discusión sobre cómo los MDHT juegan un papel importante en: 1) VHD; 2) decisiones de revascularización miocárdica (PCI vs CABG); 3) IC avanzada y trasplante cardíaco; 4) ACHD; 5) cardio-oncología; 6) cardio-obstetricia; y 7) cardiología geriátrica. En la Tabla 1 se presentan ejemplos de casos clínicos que ilustran el papel del MDHT en estos escenarios.

ACHD = cardiopatía congénita del adulto; ACI = médico de imágenes intervencionistas cardíacas avanzadas; FA = fibrilación auricular; AL = cadena ligera amiloide; APC = médico de práctica avanzada; IRA = insuficiencia renal aguda; AS = estenosis aórtica; AVA = área de la válvula aórtica; BMV = valvuloplastia mitral con balón; AC = anestesiólogo cardíaco; CABG = injerto de derivación de la arteria coronaria; CAD = enfermedad arterial coronaria; Card-Obst = cardio-obstetricia; Card-Onc = cardiooncólogo; CC = cardiólogo clínico; SFC = escala de fragilidad clínica; ERC = enfermedad renal crónica; CM = miocardiopatía; EPOC = enfermedad pulmonar obstructiva crónica; TRC-D = desfibrilador de terapia de resincronización cardíaca; STC = cirugía cardiotorácica; DM = diabetes mellitus; Endo = endocrinólogo; EP = electrofisiólogo cardíaco; GDMT = terapia médica dirigida por la guía; GI = gastroenterólogo; GM = especialista en medicina geriátrica; Hem = hematología; HFC = cardiólogo de insuficiencia cardíaca; ICFEr = insuficiencia cardíaca con fracción de eyección reducida; CI = cardiólogo intervencionista; LBBB = bloqueo de rama izquierda; LFLG = bajo gradiente de flujo bajo; DAVI = dispositivo de asistencia ventricular izquierda; FEVI = fracción de eyección del ventrículo izquierdo; LVOT = tracto de salida del ventrículo izquierdo; SQM = soporte circulatorio mecánico; MDHT = equipo cardíaco multidisciplinario; MFM = especialista en medicina materno-fetal; MM = mieloma múltiple; RM = regurgitación mitral; RM = resonancia magnética; MV = multibuque; MVR = reemplazo de la válvula mitral; MVr = reparación de la válvula mitral; Neph = nefrólogo; no IAMCEST = infarto de miocardio sin elevación del segmento ST; NYHA = Asociación del Corazón de Nueva York; PASP = presión sistólica arterial pulmonar; CP = especialista en cuidados paliativos; ICP = intervención coronaria percutánea; SPM = especialista en medicina pulmonar; PV = válvula pulmonar; VD = ventrículo derecho; SAVR = reemplazo quirúrgico de la válvula aórtica; MDS = toma de decisiones compartida; SW = trabajador social; TAA = aneurisma de la aorta torácica; TAVR = reemplazo de válvula aórtica transcatéter; TEER = reparación transcatéter de la válvula mitral de borde a borde; TMVR = reemplazo de la válvula mitral transcatéter; TR = regurgitación tricuspídea; TV = válvula tricúspide; Tx = trasplante.

Papel del MDHT en la evaluación de pacientes con VHD

Como se mencionó anteriormente, el MDHT se ha integrado firmemente en el cuidado del paciente con VHD. Las funciones del MDHT en este entorno son evaluar la gravedad de la enfermedad del paciente, determinar qué intervenciones, si las hay, son apropiadas y discutir los riesgos, beneficios y alternativas de las opciones de tratamiento disponibles con el paciente.^11,16 La evaluación exhaustiva de los síntomas de los pacientes y la interpretación precisa de las imágenes cardíacas multimodales y la hemodinámica invasiva a menudo son necesarias para la evaluación de pacientes con VHD compleja. En este contexto, la interpretación óptima de los datos de imágenes cardíacas a menudo requiere la participación de un médico de imágenes intervencionistas estructurales del corazón. Para los pacientes que necesitan reparación o reemplazo de válvula, el MDHT debe formular una recomendación para la intervención transcatéter o quirúrgica. Este proceso debe tener en cuenta las preferencias individuales de los pacientes y los valores de salud mediante el uso de la toma de decisiones compartida.¹⁷ al tiempo que satisface los criterios de CMS de ser «razonable y necesario», que se requieren para el pago.^11,16

TAVR, el procedimiento VHD realizado con mayor frecuencia, está aprobado actualmente para pacientes de bajo, intermedio y alto riesgo con EA. Por lo tanto, es importante que el MDHT tome decisiones de tratamiento en un amplio espectro de edad del paciente, riesgo quirúrgico y escenarios anatómicos (es decir, pacientes con enfermedad bicúspide, agrandamiento de la raíz aórtica y / o CAD concomitante). El MDHT también debe identificar a los candidatos mayores de TAVR de «cohorte C» que pueden estar demasiado comprometidos irreversiblemente para AVR y más adecuados para el cuidado de hospicio.¹⁸ Los especialistas en cuidados geriátricos y/o paliativos consultivos desempeñan un papel importante en este contexto.

El Colegio Americano de Cardiología (ACC) tiene una ayuda útil para la toma de decisiones que puede ayudar a los pacientes a tomar decisiones informadas sobre AVR quirúrgica frente a TAVR. Conceptos similares sustentan la toma de decisiones de MDHT en el cuidado de pacientes con enfermedades mitral, tricúspide y pulmonar.¹¹ En el proceso de tomar decisiones de tratamiento, se debe considerar cuidadosamente el manejo de por vida del paciente con VHD, incluida la durabilidad del dispositivo y la viabilidad y seguridad de procedimientos futuros.

Los miembros del equipo central del MDHT para VHD generalmente incluyen cardiólogos intervencionistas, cirujanos cardíacos, médicos de imágenes intervencionistas estructurales del corazón y médicos de práctica avanzada (APC).^8,11 Aunque varios otros profesionales de la salud pueden desempeñar papeles clave antes, durante y / o después de la fase hospitalaria de la atención (es decir, médicos de referencia, cardiólogos consultores, anestesiólogos cardíacos, subespecialistas médicos y / o quirúrgicos, enfermeras, laboratorio de cateterismo cardíaco y personal de quirófano, farmacéuticos y coordinadores de investigación clínica), a menudo no forman parte del equipo central.¹¹ En la Tabla 1 se presentan ejemplos de casos específicos de cómo el MDHT desempeña un papel en el cuidado del paciente con VHD.

Papel del MDHT en las decisiones de revascularización miocárdica (PCI vs CABG)

Con el aumento de la prevalencia de CAD en los Estados Unidos, los cardiólogos están viendo más pacientes con enfermedad multivaso compleja, incluida la enfermedad del vaso principal izquierdo y / o triple.¹⁹ Las decisiones de tratamiento para estos pacientes deben considerar una amplia gama de edades de los pacientes, comorbilidades, riesgos de procedimiento y preferencias personales. Los avances técnicos y la mejora de la experiencia del operador han hecho de la ICP una opción factible para más pacientes de alto riesgo con CAD multivaso y / o principal izquierda, muchos de los cuales tienen un riesgo demasiado alto de CABG debido a su edad avanzada o comorbilidades. Las pautas de revascularización coronaria de 2021 de ACC / American Heart Association / Society for Cardiovascular Angiography and Interventions proporcionan recomendaciones de tratamiento basadas en la evidencia para pacientes con CAD multivaso y enfatizan la importancia de la entrada de MDHT.²⁰ Sin embargo, la base de evidencia que sustenta estas recomendaciones de tratamiento proviene de ensayos clínicos que comparan la CABG con la ICP que generalmente han excluido a los pacientes con comorbilidades graves y fragilidad marcada. Es en el espacio de incertidumbre y equilibrio clínico entre PCI y CABG que el MDHT tiene su mayor valor.²¹ Al hacer recomendaciones de revascularización para tales pacientes, es primordial considerar cuidadosamente la edad, las barreras técnicas para la CABG o la ICP (acceso vascular / enfermedad arterial periférica, aorta de porcelana o tórax hostil) y las comorbilidades (es decir, enfermedad pulmonar, renal o hepática crónica grave, cáncer activo, función ventricular izquierda o derecha deprimida, enfermedad valvular concomitante grave, cirugías cardíacas previas, deterioro cognitivo y estado nutricional).²⁰

Para las revisiones de pacientes con CAD compleja de alto riesgo, los miembros principales del MDHT generalmente incluyen aquellos directamente involucrados en la decisión y realización de procedimientos de revascularización coronaria (es decir, cardiólogos intervencionistas, cirujanos cardíacos, anestesiólogos cardíacos y APC). Sin embargo, los miembros del equipo ampliado (es decir, especialistas en geriatría, cuidados paliativos y / o HF) pueden ser necesarios para proporcionar información adicional antes o después de la revascularización. Las instituciones involucradas en la atención de rutina de estos pacientes complejos pueden definir operadores específicos (cardiólogos intervencionistas y cirujanos cardíacos) que son competentes en la realización de procedimientos de revascularización coronaria de alto riesgo técnicamente desafiantes. Un MDHT CAD complejo completamente operativo debe proporcionar una revisión formal de los casos por parte de un equipo que al menos incluya cardiólogos intervencionistas y cirujanos cardíacos.²² La información clínica pertinente, incluidos los síntomas, la historia clínica / quirúrgica, los hallazgos de laboratorio, las pruebas no invasivas (ecocardiografía transtorácica, prueba de esfuerzo) y los datos invasivos (cateterismo cardíaco derecho e izquierdo, angiografía coronaria), se captura mejor en un formulario de informe de caso que se puede usar durante las reuniones de MDHT para comunicar información pertinente y facilitar las recomendaciones finales de tratamiento.²² Hasta ahora, el uso generalizado del MDHT en este entorno no se ha logrado, con un informe reciente de un gran centro médico académico que muestra que solo el 3% de los pacientes potenciales fueron remitidos para la revisión de MDHT.²² En la Tabla 1 se muestran ejemplos de casos específicos para los cuales el MDHT puede ayudar a determinar el manejo óptimo de pacientes de alto riesgo con EAC compleja.

Papel del MDHT en la IC avanzada y el trasplante cardíaco

A pesar de los avances en las terapias farmacológicas y basadas en dispositivos, los resultados de los pacientes con IC avanzada siguen siendo deficientes.²³ Con las opciones de tratamiento cada vez más complejas, la atención multidisciplinaria basada en el equipo es necesaria para ofrecer terapias efectivas en todo el espectro de pacientes con IC. Se ha demostrado que la atención multidisciplinaria de la IC mejora la calidad general de la atención, la participación del paciente y la seguridad de la medicación, al tiempo que reduce la duración y la frecuencia de las hospitalizaciones recurrentes por IC.^24-27 Las directrices recientemente publicadas de ACC/American Heart Association/Heart Failure Society of America HF respaldan la atención multidisciplinaria para ayudar en la transición del entorno hospitalario al ambulatorio y reducir el riesgo de rehospitalización; Recomendaciones que también se aplican a pacientes que reciben trasplante de corazón y dispositivos de asistencia ventricular izquierda.²⁸ Las agencias reguladoras y los pagadores, incluida la Red de Obtención y Trasplante de Órganos, la Comisión Conjunta y los CMS, han ordenado un enfoque de equipo multidisciplinario para la evaluación y atención de pacientes con IC avanzada sometidos a la colocación de dispositivos de asistencia ventricular izquierda o cirugía de trasplante de corazón.²⁹

En la última década, ha habido avances significativos en las terapias farmacológicas, transcatéter y quirúrgicas para la IC. Aunque varias terapias nuevas están disponibles comercialmente, no todas se han incluido en las pautas de tratamiento más recientes.²⁸ Por lo tanto, la entrada de MDHT a menudo es necesaria para proporcionar información sobre cuándo y cómo implementar las terapias avanzadas más actualizadas y efectivas, al tiempo que reconoce la inutilidad médica. Los miembros principales del MDHT para pacientes con IC avanzada generalmente incluyen cardiólogos avanzados de IC, APC, farmacéuticos, enfermeras y coordinadores del programa de IC. Los miembros de MDHT extendidos pueden incluir médicos de cuidados críticos, cirujanos cardíacos, fisioterapeutas, especialistas en cuidados paliativos, nefrólogos, endocrinólogos, neumólogos, trabajadores sociales, dietistas, enfermeras de trasplantes y / o dispositivos de asistencia ventricular izquierda, especialistas en enfermedades infecciosas y psicólogos. La opinión de los miembros del equipo varía según el entorno clínico (ambulatorio frente a hospital), las necesidades específicas y las circunstancias sociales del paciente, y la experiencia local. La reciente aparición de tratamientos efectivos para las miocardiopatías infiltrativas, como el amiloide cardíaco y el sarcoide, ha puesto mayor énfasis en el MDHT, ya que el tratamiento a menudo requiere la participación de una variedad de proveedores de atención médica (es decir, cardiólogos, médicos avanzados de imágenes cardíacas, farmacéuticos, genetistas, neumólogos y endocrinólogos). Los campos en rápida expansión de las terapias estructurales y basadas en dispositivos de IC también requieren una coordinación de atención efectiva entre especialistas en IC, cardiólogos intervencionistas, cirujanos cardíacos, médicos de imágenes intervencionistas e intensivistas. Al presentar planes de tratamiento, el equipo multidisciplinario de IC debe incorporar las preferencias del paciente y los valores de salud, mientras se esfuerza por reducir las disparidades en la atención de salud.³⁰ En la Tabla 1 se muestran ejemplos de casos específicos que ilustran el papel de la HTM en el tratamiento de pacientes con IC avanzada.

Papel del MDHT en ACHD

Los pacientes con defectos importantes de cardiopatía coronaria a menudo requieren atención médica especializada durante toda su vida. Históricamente, la atención para estos pacientes ha tendido a ser desarticulada, tipificada por múltiples proveedores individuales que brindan atención desde dentro de los silos, lo que resulta en una atención fracturada.

En 2017, la Adult Congenital Heart Association lanzó un sistema de acreditación que definió los recursos, el personal y los procesos necesarios para la atención óptima, los resultados clínicos y la seguridad de los pacientes con ACHD.

Se identificaron dos niveles de programas: centros de atención y centros de atención integral. Los primeros trabajan con los segundos centros más avanzados como programas satélite. Actualmente, hay 43 programas acreditados de CHD en los Estados Unidos; el MDHT es un componente crítico en cada uno de estos programas. Los miembros principales del ACHD MDHT a menudo incluyen directores médicos de ACHD, cirujanos cardíacos (con capacitación especializada en CHD), cardiólogos intervencionistas, electrofisiólogos, especialistas en IC, anestesiólogos cardíacos, APC, enfermeras de ACHD y trabajadores sociales.

Para abordar adecuadamente las complejas necesidades de los pacientes con ACHD, el MDHT también debe tener acceso a servicios de medicina reproductiva, imágenes avanzadas y tratamiento para la hipertensión arterial pulmonar, atrayendo así a la medicina pulmonar, obstetricia y ginecología, y especialistas en imágenes al equipo ampliado.

Al presentar las recomendaciones finales de tratamiento, es importante que el MDHT considere el plan de tratamiento de por vida para los pacientes con ACHD y siga sus resultados a largo plazo. En la Tabla 1 se presentan ejemplos específicos en los que el TDM desempeña un papel en el cuidado de los pacientes con ACC.

Papel del MDHT en cardio-oncología

Las enfermedades cardiovasculares y el cáncer comparten factores de riesgo comunes, como la edad avanzada, los comportamientos de salud y las comorbilidades, que ayudan a explicar su frecuente coexistencia.³¹ Ciertas terapias contra el cáncer y neoplasias malignas, en sí mismas, desempeñan un papel etiológico en el desarrollo y la progresión de las enfermedades cardiovasculares. Esto ha llevado a la necesidad de profesionales cardiovasculares específicamente capacitados para manejar pacientes con cáncer activo y sobrevivientes de cáncer con enfermedad cardiovascular existente, bajo el paraguas de cardio-oncología. Los cardiooncólogos tienen experiencia en brindar atención integral a pacientes con enfermedades cardíacas y cáncer coexistentes y en prevenir y tratar las complicaciones cardiovasculares del cáncer y las terapias contra el cáncer, con el objetivo de mejorar el pronóstico del paciente y limitar las interrupciones en la terapia contra el cáncer.

La cardio-oncología requiere la cooperación multidisciplinaria entre cardiología, equipos de hematología-oncología y una variedad de otras disciplinas. Los cardiólogos, oncólogos y APC forman los principales miembros principales de los MDHT cardio-oncológicos, y los farmacéuticos desempeñan un papel clave para ayudar a formar planes de tratamiento cardíaco y oncológico con el objetivo de minimizar el riesgo de interacciones farmacológicas, prolongación del intervalo QTc, sangrado y tromboembolismo. Sin embargo, la composición del MDHT y el momento de los procedimientos cardíacos pueden variar según el estadio del cáncer, el momento y la naturaleza de la terapia contra el cáncer, y la urgencia y la necesidad de una intervención cardíaca. Por ejemplo, los pacientes con VHD carcinoide generalmente requieren un MDHT compuesto por cardiólogos, cirujanos cardiotorácicos, anestesiólogos cardíacos y oncólogos médicos para evaluar el estado cardiovascular y funcional del paciente, el alcance de la enfermedad carcinoide extracardíaca y para guiar el uso de análogos de somatostatina antes, durante y después de la cirugía para prevenir la crisis carcinoide perioperatoria.^32,33

La Junta Internacional de Tumores Cardíacos sirve como ejemplo de un modelo de trabajo multidisciplinario eficaz diseñado para atender a un grupo poco común de neoplasias malignas cardiovasculares.³⁴ Esta junta de tumores ha compartido el liderazgo y la colaboración de cirugía cardíaca, oncología médica, cardiología, oncología radioterápica, imágenes y patología en varias instituciones en los Estados Unidos, Canadá y Europa. Las reuniones mensuales de la junta de tumores híbridos virtuales y en el sitio son coordinadas por APC, y la junta se establece para la presentación de casos, discusión y derivación a instituciones oncológicas y quirúrgicas terciarias. Este modelo de atención cuaternaria atiende a múltiples instituciones en varios países y encaja en el marco conceptual de la TDM ilustrado en la Figura 1. Un ejemplo de caso de cómo el MDHT juega un papel en el cuidado de los pacientes cardio-oncológicos se presenta en la Tabla 1.

¿Cuál es la evidencia en apoyo del MDHT?

A pesar del uso rutinario del MDHT en la práctica clínica, su efectividad para mejorar los resultados de los pacientes ha sido poco estudiada. La evidencia que sustenta su recomendación de Clase I se ha basado únicamente en estudios observacionales no aleatorios y en la opinión de consenso (Grado de evidencia: C).^11,48 El uso de un equipo multidisciplinario se ha asociado con una mejor supervivencia en pacientes con cáncer de mama invasivo.⁴⁹ Las reducciones en la variabilidad de la atención, la adherencia a los protocolos estandarizados y la experiencia multidisciplinaria son razones postuladas para el beneficio en ese entorno. Una revisión sistemática de 7 ensayos controlados aleatorios que informaron el impacto de la intervención del equipo multidisciplinario de cuidados agudos en pacientes mayores hospitalizados mostró reducciones en las tasas de readmisión al departamento de emergencias, la mortalidad y el deterioro funcional.⁵⁰ En el ámbito de la enfermedad cardiovascular, el registro de Emory Angioplasty vs Surgery Trial demostró que la estrategia final de revascularización coronaria acordada por el MDHT produjo una mejor supervivencia que la observada en la cohorte del ensayo aleatorizado.⁵¹ Un análisis retrospectivo reciente de 3,399 pacientes sometidos a TAVR en un centro de atención terciaria del sur de Australia informó una reducción del 20% en la mortalidad ajustada al riesgo a 5 años después de la implementación de un MDHT.⁵² En el ensayo SYNTAX III REVOLUTION, el MDHT estaba firmemente arraigado en el diseño del ensayo clínico en sí, desempeñando un papel central en la evaluación del valor de la angiografía coronaria por tomografía computarizada en comparación con la angiografía convencional en el tratamiento de la EAC multivaso.⁵³ Estos hallazgos, de estudios predominantemente observacionales, revelan una asociación entre la atención de MDHT y mejores resultados para los pacientes, pero no llegan a demostrar la causalidad.

También debe reconocerse que la evaluación de MDHT en sí misma puede crear desafíos, incluido el potencial de recomendaciones discordantes.⁵⁴ Cuando la atención de 237 pacientes con CAD multivaso fue revisada de forma independiente por 8 equipos diferentes de corazón ciego, se observaron recomendaciones de tratamiento discordantes en casi un tercio.⁵⁴ Se observó una mayor discordancia para los pacientes tratados con ICP y tratamiento médico que para los tratados con CABG. Esto es importante porque las recomendaciones discordantes pueden causar confusión en los pacientes y/o erosionar la confianza. En resumen, aunque el MDHT se ha integrado firmemente en los programas integrales del corazón en los Estados Unidos, la evidencia que respalda su uso se basa en estudios observacionales. Por lo tanto, se necesita investigación futura para dilucidar qué beneficio, si lo hay, confiere la atención de MDHT a los pacientes (es decir, resultados clínicos, calidad de vida, satisfacción del paciente) y al propio equipo cardíaco (es decir, compromiso y satisfacción de los miembros del equipo, eficiencia del equipo, acuerdo/discordancia y productividad).

Operacionalización del MDHT

Las responsabilidades principales del MDHT son: 1) recopilar comentarios y comentarios de los miembros del equipo; 2) establecer el plan final de tratamiento de la HTM; 3) garantizar una comunicación efectiva entre MDHT, pacientes y proveedores; 4) revisar las métricas del programa (volúmenes de procedimientos y resultados clínicos/procesos de mejora de la calidad); 5) revisar la facturación, la codificación y las finanzas del programa; 6) realizar un seguimiento del rendimiento del sitio de investigación; y 7) asegurar que los miembros del equipo se mantengan actualizados con las pautas de tratamiento y/u otros desarrollos relevantes en el campo (Figura 1). Creemos que hay 7 principios clave para el funcionamiento efectivo de la MDHT cardiovascular (Figura 1), varios de los cuales han sido promulgados por la Academia Nacional de Ciencias.⁵⁵ Definir los roles y deberes independientes de cada miembro del equipo es fundamental, y debe haber claridad sobre quién es responsable de presentar casos durante las reuniones de MDHT. Recomendamos que la agenda de la reunión y todos los datos clínicos pertinentes de los pacientes se distribuyan a los miembros de MDHT antes de la reunión y estén disponibles durante toda la reunión. El uso rutinario de un informe de caso estandarizado para recopilar elementos de datos clave puede ser útil. La administración del hospital debe ayudar a apoyar el MDHT mediante la gestión de la infraestructura, el personal, la codificación/facturación, la asignación de recursos y la comercialización/publicidad del programa (Ilustración central).¹¹ Las reuniones de MDHT programadas regularmente son necesarias para reunir a los miembros del equipo, revisar los datos clínicos, llegar a un consenso y finalizar las recomendaciones de tratamiento. Las reuniones semanales son generalmente suficientes para este propósito, aunque la frecuencia de las reuniones variará según la carga de casos clínicos y la disponibilidad de miembros. Las reuniones, ya sean en persona y / o virtuales (es decir, videoconferencia), también pueden servir para revisar las métricas del programa, los resultados de los procedimientos, la precisión de la documentación, la codificación y la facturación, los protocolos de investigación clínica y las redes de referencia. También recomendamos que los MDHT participen en conferencias de morbilidad y mortalidad programadas regularmente, a partir de las cuales se pueden reconocer y lanzar iniciativas de mejora de la calidad, y se pueden revisar los procesos de atención al paciente y la seguridad.⁵⁶ Aunque no existe un estándar ampliamente aceptado sobre cómo los MDHT toman decisiones, a menudo se usa la opinión de consenso. Recomendamos que cada MDHT establezca un proceso para tomar decisiones, lidiar con el desacuerdo y comunicarse con los pacientes y los proveedores de referencia.

Desafíos que enfrenta el MDHT

Existen varios desafíos con la incorporación y el mantenimiento de un MDHT. En primer lugar, la necesidad de que los pacientes sean vistos por varios especialistas y se sometan a múltiples pruebas de diagnóstico impone cargas físicas, psicológicas y financieras significativas a los pacientes y cuidadores. Los desafíos de programación asociados con reunir a varios miembros del equipo de forma regular representan otra limitación. Muchos MDHT convocan clínicas semanales, donde los pacientes con afecciones cardiovasculares específicas son vistos por todos los subespecialistas relevantes durante la misma visita. Los beneficios de este paradigma incluyen la conveniencia del paciente y el potencial para una toma de decisiones más rápida. Sin embargo, la logística puede ser problemática y la eficiencia no es óptima. Las discusiones previas a la reunión entre los miembros del equipo pueden ayudar a abordar preguntas clínicas específicas antes de la reunión oficial, mejorando así el flujo y la eficiencia de la reunión. Un miembro del equipo (o miembros), a menudo el coordinador del programa, debe tener la tarea de establecer la agenda de la reunión y recopilar, organizar y presentar información clínica relevante. Se necesitan recursos hospitalarios adecuados y espacio para reuniones; Sin embargo, los recursos disponibles en una institución académica grande pueden no estar presentes en programas más pequeños y de bajo volumen. Aún así, se deben cumplir los principios y objetivos clave de las reuniones de MDHT (Figura 1), independientemente del entorno clínico.

Es posible que muchos programas no tengan la experiencia colectiva y la subespecialización médica para abordar la amplia gama de escenarios clínicos complejos. En este contexto, puede ser valioso formar una asociación con un programa de nivel 1 de alto volumen más grande y experimentado (Ilustración central). Esto se puede acomodar a través de videoconferencia para presentaciones de casos y el intercambio electrónico de datos de imágenes. Tal relación puede ayudar a clasificar a los pacientes complejos al programa de nivel 1 más avanzado, al tiempo que desarrolla experiencia y conocimientos en el centro de nivel 2. Tales redes de atención también pueden brindar a los pacientes acceso a opciones de tratamiento más avanzadas que las disponibles en su comunidad local. En este contexto, la comunicación efectiva, tanto entre los médicos como entre los médicos y los pacientes, es primordial. Mantener al paciente completamente informado y central en el proceso ayuda a garantizar una toma de decisiones compartida.^16,57 Otro desafío generalizado para los MDHT es reducir las disparidades en la atención médica relacionadas con la raza, el género, el origen étnico, la edad, la ruralidad y los determinantes sociales de la salud, de modo que no impidan que los pacientes que necesitan atención accedan y la reciban.⁵⁸ Una comprensión de la demografía de los pacientes atendidos dentro del MDHT en relación con la comunidad circundante puede proporcionar información sobre estas disparidades, lo que permite intervenciones para minimizar las brechas de tratamiento.^36,58 Actualmente, existe una variabilidad sustancial en la composición y operación de los MDHT en los Estados Unidos y otros países. Al igual que los modelos multidisciplinarios de trasplante de órganos y atención del cáncer, el paradigma MDHT podría beneficiarse de una mayor estandarización de los modelos de dotación de personal, las pautas de implementación, las oportunidades de capacitación y la medición de los resultados. Finalmente, no existe una estructura de reembolso de los pagadores que asigne valor monetario al tiempo que los proveedores pasan participando en reuniones de MDHT y otras actividades relacionadas con la atención al paciente.

Limitaciones de los estudios

Las ideas y recomendaciones presentadas en esta perspectiva provienen de los puntos de vista y opiniones de los autores. Nuestro objetivo es presentar un marco conceptual para el MDHT y su papel contemporáneo en el tratamiento de pacientes en una amplia gama de disciplinas cardiovasculares y escenarios clínicos. Esta revisión no describe los diversos instrumentos que se pueden utilizar para medir el funcionamiento exitoso de los TDM. Para esto, el lector debe consultar la literatura de los equipos multidisciplinarios de cáncer.⁵⁹ Dada la falta de evidencia experimental que respalde nuestras afirmaciones sobre la composición, estructura y funcionamiento óptimos de los MDHT cardiovasculares, las recomendaciones y opiniones presentadas se basan en la opinión de expertos y en un número limitado de estudios observacionales.

Conclusiones

El MDHT desempeña un papel central en los modelos de atención contemporáneos para una amplia gama de enfermedades cardiovasculares. El valor del MDHT radica en su capacidad para trascender las limitaciones de las pautas de atención establecidas al proporcionar las recomendaciones de tratamiento más actualizadas e informadas para pacientes individuales complejos a través de la consolidación de múltiples aportes de miembros del equipo. Los principales desafíos que enfrenta el MDHT incluyen el creciente número de escenarios clínicos que requieren su aporte, la falta de experiencia generalizada en subespecialidades, las limitaciones de tiempo de los miembros del equipo y la falta de una estructura de reembolso que asigne valor al tiempo del proveedor dedicado a las actividades de MDHT. Aunque la atención de MDHT se ha convertido en rutina en el tratamiento de pacientes con CAD, VHD y ACHD complejos y en los campos de cardio-obstetricia, cardio-oncología y cardiología geriátrica, sigue habiendo una falta de datos experimentales que confirmen mejores resultados de los pacientes. Por lo tanto, se necesitan investigaciones futuras para definir: 1) las mejores prácticas para los MDHT; 2) qué escenarios de enfermedad se benefician más de su aportación; y 3) en qué medida la atención de MDHT mejora la efectividad de la toma de decisiones sobre el tratamiento, la eficiencia/satisfacción de los miembros del equipo y, en última instancia, los resultados del paciente. A pesar de estas limitaciones, el MDHT seguirá siendo un componente crítico para la prestación exitosa de atención cardiovascular en el futuro previsibl

Sanjoy Kumar Chanda, Escuela de Ciencias Sociales, Universidad de Khulna, Khulna 9208, Bangladesh Correo electrónico: skcsoc@gmail.com Afsana Polly Sociología Disciplina, Escuela de Ciencias Sociales, Universidad de Khulna, Khulna 9208, Bangladesh

Resumen

El proceso de digitalización e innovación afecta en gran medida a los servicios de salud de las personas. El proceso de digitalización ha fortalecido los servicios de salud en todos los niveles, como a nivel local, regional y mundial. Sobre la base de los hallazgos generales de este estudio, el proceso de innovación tecnológica y digitalización de los servicios globales de atención médica se ha dividido ampliamente en tres categorías:

• eSalud y proceso de atención médica,
•  inteligencia artificial y blockchain, y
• mHealth.

La eSalud abarca principalmente el tema de la salud con la aplicación de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), mientras que la inteligencia artificial redefine la atención médica, integrando la inteligencia de las personas y las máquinas.

mHealth es ahora una palabra de moda, ya que comprende el uso de un teléfono móvil para reducir la distancia, el costo del servicio, el tiempo y los servicios instantáneos.

Cualquier persona puede obtener consejos o consultas de salud en cualquier momento a través de los servicios de salud de telefonía móvil. Los servicios actualizados de digitalización incluyen el uso de la píldora inteligente para buscar problemas dentro del cuerpo, la impresión 3D para imprimir órganos personalizados para trasplante y el uso de robots para cirugía. Aunque la atención médica en Bangladesh siempre se ha caracterizado por malas condiciones de infraestructura con una gran población del país, el gobierno y las ONG están utilizando actualmente diferentes aplicaciones digitales, como mHealth y servicios electrónicos para mejorar la situación.

La innovación tecnológica en el cuidado de la salud garantiza una mejor prestación de tratamientos, una mayor calidad y una mejor opción para que los pacientes elijan la atención y las opciones de protección. Sin embargo, la probabilidad de complicaciones, el mal uso de los registros de los pacientes y la pérdida de células corporales generalmente se dirigen a la era de la digitalización. Los cambios más obvios y esperados estarían más cerca de que el hogar de cuidado y los ciudadanos tengan más responsabilidad en la gestión de su salud y bienestar. Palabras clave: Digitalización, atención sanitaria, tecnología, eSalud, mHealth

Introducción

 «No hay que temer a la tecnología; solo hay que entenderlo» (Rodríguez, 2019).

La digitalización en el cuidado de la salud se identifica como un proceso de cambio adaptativo. El término digitalización significa el proceso de digitalización de la sociedad. La digitalización se ve como el proceso de convertir la información y los datos analógicos en un formato digital utilizando bytes de bits y convertirlos en digitales.

La digitalización es el uso de la tecnología en la producción de servicios. Es un proceso cultural de cambiar la forma de hacer una cosa. El proceso de digitalización ha hecho que los servicios de atención médica sean más fáciles y baratos, lo que reduce el esfuerzo humano y ahorra tiempo. La digitalización en el cuidado de la salud incluye el uso de una computadora para mantener registros electrónicos de salud, teledetección, diagnóstico, toma de decisiones compartida, etc.

El proceso de digitalización ha abierto una nueva era de logros en el sistema de salud (EXPH, 2019). Además, la innovación junto con la digitalización facilitaron el proceso de atención médica. Merriam-Webster (s.f.) definió que la innovación es la combinación de una nueva idea, dispositivo o método y el acto o proceso de introducirlos. La innovación incorpora la forma de resolver problemas con formas más operativas y convenientes (Kimble y Massoud, 2017).

La innovación se puede observar en la medida en que se adoptan nuevas herramientas de diagnóstico y una forma mejorada de sistemas de atención médica. El grado y la forma, por ejemplo, se adoptan nuevos procedimientos quirúrgicos, herramientas de diagnóstico y formas de organizaciones de atención médica (Lambooij et al., 2010).

La aceptación de la innovación determina su difusión. El sistema de salud ha sido muy conveniente con la aplicación de nuevas innovaciones. Por lo tanto, el proceso de digitalización e innovación se asocian entre sí y estos procesos modernizaron el sistema de atención médica.

El uso de Internet y la tecnología ha abierto una nueva era en los servicios de salud pública. Las innovaciones y el avance de esas innovaciones afectan enormemente el proceso de la medicación. El objetivo de cualquier innovación social es enfrentar los problemas relacionados con el desarrollo humano mediante el cambio a nivel de sistema (Kimble y Massoud, 2017).

 La eSalud puede hacer posible tomar el servicio de médicos profesionales sin ir a los hospitales, para tomar sugerencias si se trata de una emergencia. Los profesionales de la salud pueden enriquecer sus conocimientos médicos aprendiendo a través de Internet, las enfermedades se pueden rastrear fácilmente que facilitan la salud pública.

La sanidad electrónica fortalece los servicios de salud a nivel local, regional y mundial. mHealth son los servicios de salud basados en la comunicación móvil. La salud móvil hizo posible involucrar a la mayoría de las personas involucradas en los servicios de atención médica y difundirlos.

 mHealth digitalizó la información de salud pública y contribuyó a recopilar datos sobre enfermedades. La investigación y el diagnóstico de enfermedades son posibles ahora por mHealth que se ocupa de big data. El teléfono móvil es lo más disponible que está en manos de todos. Varias aplicaciones relacionadas con la salud y la difusión de datos de salud en las redes sociales contribuyen a la salud móvil que finalmente facilita los servicios de salud electrónica (Organización Mundial de la Salud, 2015).

Por lo tanto, es esencial comprender cómo los diferentes tipos de digitalización y procesos innovadores están vinculados al sistema de atención médica. Se describen los diversos tipos de digitalización y procesos de innovación en el cuidado de la salud en todo el mundo, seguidos de las últimas innovaciones y temas digitales utilizados en el cuidado de la salud. Además, se ha incluido una sección sobre la digitalización de la atención médica en Bangladesh para tener una idea de los sistemas de atención médica regionales y / o locales en un país en desarrollo, junto con las fortalezas y limitaciones del proceso de digitalización. Finalmente, la conclusión resume la digitalización y las innovaciones en el proceso de atención médica y presenta direcciones para la digitalización futura.

 Tipos de digitalización e innovaciones en el cuidado de la salud

 Ahora se describen a continuación tres tipos y subtipos principales de innovaciones tecnológicas y digitalización en los servicios de atención médica en todo el mundo. eHealth y proceso de atención sanitaria eHealth La sociedad se basa en la comunicación y la tecnología. La innovación tecnológica ha añadido una pequeña ‘e’ delante de casi todas las actividades sociales que se centran en la raíz universal que es la ‘conectividad’. eHealth es el ejemplo de la conectividad. Vincular todo con todo hace que la sociedad sea abierta mediante la creación de redes flexibles (Belliger y Krieger, 2018).

La eSalud abarca el problema de la salud con la tecnología. La aplicación de computadoras, internets, teléfonos móviles, aplicaciones móviles para mejorar el servicio de atención médica puede denominarse eSalud (Hoque et al., 2014).

La Organización Mundial de la Salud (2003) define la cibersalud como el aprovechamiento de las TIC para conectar a los proveedores, los pacientes y los gobiernos; educar e informar a los profesionales de la salud, gerentes y consumidores; estimular la innovación en la prestación de atención y la gestión del sistema de salud; y mejorar nuestro sistema de atención médica. La e-Salud cubre una amplia gama de aplicaciones médicas, como la información de salud ciudadana, los sistemas de gestión, la prestación de servicios de atención médica, etc.

Pero la eSalud se puede diferenciar de la salud tradicional en el grado de uso de las instalaciones de Internet (Hoque et al., 2014). La salud mental electrónica se trata más de hacer un cambio cultural al permitir que los pacientes practiquen su elección y control que de la tecnología (Hollis et al., 2018). La creación de redes es la base del desarrollo de la evolución humana y esta conectividad se ve reforzada ahora por la tecnología de la información y la comunicación. La innovación tecnológica hizo posible muchas o muchas comunicaciones. La tecnología de la información digital ha reducido las limitaciones espaciales y ha hecho uso del acceso a todas partes para todos. Las redes crean nuevas formas de practicar la experiencia profesional y la investigación. Las conexiones son la raíz que resulta en una mejor comunicación entre todos, independientemente de la clase, la casta, el género y el espacio (Belliger y Krieger, 2018).

Telesalud / Telemedicina

La telemedicina se refiere a la consulta de profesionales médicos desde un lugar distante. Las personas que viven en zonas rurales y distantes de los hospitales pueden hacer uso de los servicios de atención médica a costos reducidos.

La telemedicina es una comunicación bidireccional que sirve de puente entre el paciente y los médicos. Abarca una variedad de aplicaciones a través de Internet, herramientas inalámbricas y teléfonos móviles que activan la atención médica mediante la tecnología de telecomunicaciones (Prodhan et al., 2016).

Los servicios de telesalud tienen como objetivo garantizar una consulta remota que proporcione respuestas de emergencia en poco tiempo a través de instalaciones de telecomunicaciones. Cuando los servicios y la información relacionados con la salud se prestan mediante el uso de la tecnología, se puede llamar servicio de telesalud. Los servicios pueden ser simples como la cita directa de los médicos o complejos como para realizar una cirugía crítica mediante robótica. (Khatun y Sima, 2015).

Videoconferencia

La videoconferencia ayuda a observar el estado de salud del paciente, monitorear la situación y proporcionar tratamiento de emergencia y consulta cuando sea necesario. También ayuda a observar desde un área remota y el tratamiento que ahorra tiempo, esfuerzo y, a veces, proporciona la evaluación que salva vidas. Las visitas virtuales al consultorio y la mejora del servicio de salud en las zonas rurales pueden satisfacer la necesidad de personal médico eficiente (Vidyo, 2012).

Servicio de salud de Internet

Un sistema de red informática interconectada es Internet donde una gran cantidad de dispositivos pueden trabajar juntos. Cuando los servicios de salud se realizan a través del servicio de internet es mucho más asequible y preciso. Se centra en la mejora de la investigación en salud y en el intercambio de las lecciones. El acceso a los servicios de salud se hizo mucho más fácil gracias a los servicios de salud por Internet (Khatun y Sima, 2015).

 Servicio de salud informática

Los servicios de salud cuando se realizan mediante el uso de una computadora, entonces se pueden llamar servicios de salud informática. En la actualidad, las actividades hospitalarias y el diagnóstico dependen únicamente de las instalaciones informáticas, ya que una computadora puede trabajar con big data. El servicio de salud informática se centra en la presentación de informes de rutina, datos de referencia en línea, herramientas de diagnóstico avanzadas, investigación médica, gestión hospitalaria y eficiencia del tratamiento (Khatun y Sima, 2015).

Internet de las cosas médicas (IoMT) Internet de las cosas (IoT) es la combinación de muchas tecnologías e Internet de las cosas médicas (IoMT) es una combinación de tecnología para apoyar a la industria del cuidado de la salud. Abarca los procedimientos médicos para los clientes adecuados. IoMT ha segmentado la aplicación en cuatro para el enfoque de atención médica en cualquier momento y en cualquier lugar dirigido a los médicos y permitiéndoles el enfoque proactivo de mejores resultados para los pacientes (Das et al., 2020).

A continuación se presentan las cuatro segmentaciones de aplicación.

 (a) En el cuerpo (también conocido como Wearables): Los implantes portátiles de grado médico ahora están disponibles en el mercado que pueden comunicar parámetros y ser utilizados por los pacientes. Incluso los productores de wearables de grado de consumo están iniciando características de grado médico para sus productos. El ejemplo más reciente es Apple Series 4 Watch para monitoreo de ECG que obtuvo la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (Das et al., 2020).

(b) En el hogar (que se extiende a hogares inteligentes): los pacientes que se quedan en casa pueden conectarse a servicios médicos de diagnóstico bajo telesalud. Por ejemplo, Tyto Care es un dispositivo de examen físico en el hogar para oídos, garganta, corazón, pulmones, abdomen, piel, frecuencia cardíaca y temperatura. Estos dispositivos pueden proporcionar un mejor monitoreo y servicio de salud al conectarse con sistemas inteligentes ho, e (Das et al., 2020).

c) En el hospital (que se extiende a los hospitales inteligentes): los hospitales están dispuestos con tecnologías RFID, baliza o GPS interior en todas las instalaciones y habitaciones de hospital inteligentes que permiten a los pacientes comunicarse con los equipos de atención de manera efectiva (Das et al., 2020).

(d) En la comunidad (extendiéndose a las ciudades inteligentes): la tecnología puede recopilar datos de salud incluso fuera del hogar y los hospitales. Los autos inteligentes pueden rastrear la condición física de los pasajeros y los drones se manejan para los servicios de emergencia. El Proyecto MIT Underworlds descubre alcantarillas para rastrear la propagación de enfermedades mediante 4 Digitalización e innovaciones en los negocios utilizando sensores, pero los proyectos de ciudades inteligentes probablemente no estén orientados a la atención médica en este momento, prevemos que se conviertan en realidad en el plazo de 10-20 años (Das et al., 2020).

Inteligencia artificial y blockchain

Inteligencia artificial (IA) La inteligencia artificial incorpora la inteligencia del hombre y la máquina para redefinir la atención médica. La IA tiene tres formas, y estas se presentan a continuación.

(a) Imágenes médicas: Hay varias aplicaciones avanzadas de la IA, incluida la detección de un tumor en una tomografía computarizada y ahora incluso tiene varias otras aplicaciones en el flujo de trabajo de imágenes médicas para la IA. Desde el orden de las imágenes hasta la interpretación y la presentación de informes pueden ser realizados por la IA en diferentes formatos (Das et al., 2020).

(b) Aplicaciones y dispositivos orientados al paciente: los pacientes pueden enfrentarse a dispositivos médicos y las aplicaciones de mHealth ayudan a atraer el monitoreo intensivo del paciente equipado con IA. La participación del paciente es otra área importante del uso de aplicaciones de IA. Se puede identificar automáticamente a los pacientes que necesitan apoyo de detección y seguimiento (Das et al., 2020).

c) Blockchain – El nuevo código de confianza para flujos de trabajo de salud digital Blockchain es la creciente lista de registros y la tecnología blockchain abarca la tecnología de contabilidad distribuida que permite almacenar datos globalmente en miles de servidores. A pesar del enorme potencial de blockchain para interrumpir los flujos de trabajo digitales de atención médica, puede que no sea la panacea para todos los desafíos de la industria de la atención médica. La tecnología Blockchain funciona organizando datos de salud y aumentando la interoperabilidad.

 Blockchain puede resolver el fraude y el desperdicio. Se estima que se pierden $ 455 mil millones cada vez debido al fraude, el desperdicio y el abuso (Till et al., 2017). Los datos de salud personalizados conducen a la perfección de la investigación en salud que eventualmente resulta en una precisión de la medicina.

 mHealth se refiere a la salud móvil. Cuando las personas pueden aprovechar los servicios de salud llamando a números móviles o SMS sin ir a los hospitales se llama salud móvil. Ayuda a reducir el costo del transporte y proporcionar un servicio instantáneo con eficiencia. Cualquier persona puede hacer uso de consejos o consultas relacionadas con la salud en cualquier momento por los servicios de salud de teléfonos móviles. En casos de emergencia y la incapacidad de ir a los hospitales puede reducirse mediante servicios de salud móviles (Khatun y Sima, 2015). Es el uso avanzado de la tecnología móvil para apoyar el servicio de salud.

mHealth ahora abarca el servicio de centro de llamadas y los servicios de números de emergencia aceleran el servicio. Varias aplicaciones de bienestar, teledetección, dispositivos portátiles, información sobre el estilo de vida han cambiado el proceso de medicación (Organización Mundial de la Salud, 2015). En los sensores incorporados del teléfono inteligente se pueden recopilar datos como la presión arterial, el electrocardiograma de pulso (ECG), el electroencefalograma (EEG), etc. (Nanhore y Bartere, 2013). El teléfono móvil incorpora muchas técnicas de comunicación inalámbrica como GSM, Wi-Fi, Bluetooth, etc. Estas técnicas ayudan a integrar el teléfono móvil a los servicios de salud. Las aplicaciones de mHealth se llevan a cabo en tiendas en línea como App Store, Google Play, Ovi Store y otras que aumentan la disponibilidad de soluciones móviles de atención médica (Nanhore y Bartere, 2013).

El mHealth incorpora los siguientes cuatro tipos de sensor para investigar las funciones biológicas.

(a) Biosensor y sensor de teléfono inteligente: El biosensor se refiere al dispositivo analítico de autocontrol en el que un material biológicamente activo entra en contacto con el elemento de transducción para detectar las especies químicas en cualquier tipo de muestra.

(b) Sensor de micrófono: El micrófono en el teléfono móvil se utiliza para medir la situación del paciente. Los pacientes con miotonía tienen una relajación lenta de los músculos que necesitan ser sensores de vez en cuando. La voz automatizada responde a síntomas clasificados como rigidez muscular, debilidad, dolor y cansancio.

(c) Sensor de cámara: La cámara de un teléfono móvil en algunos casos puede proporcionar imágenes y videos del paciente para consultas médicas remotas. El uso de la cámara se ve principalmente en teledermatología, donde la imagen de la piel de un paciente es importante para los médicos. 5

 (d) Acelerador Instalaciones de sensor y geolocalización: El nivel de actividad física de una persona puede ser evaluado por el sensor acelerador que eventualmente puede salvarlo de muchas enfermedades crónicas. Muchos pasos realizados por una persona se miden con acelerador (Nanhore y Bartere 2013).

Aplicaciones de mHealth Hay muchas aplicaciones móviles dirigidas a la salud mental y el bienestar. Algunas de las aplicaciones están dirigidas a profesionales de la salud, pero la mayoría están dirigidas al público en general. Algunos ejemplos de aplicaciones que se han desarrollado para la salud mental incluyen CLIN Touch (www.clintouch.com), My Journey (www.sabp.nhs.uk/eiip/app), Buddy App (www.buddyapp.co.uk) y Well Happy (apps.nhs.uk/app/wellhappy/). Por lo general, estas aplicaciones utilizan recordatorios de citas de seguimiento de síntomas y medicamentos e indicaciones motivacionales. La tarea de construir una base de evidencia y un marco para evaluar el número cada vez mayor de aplicaciones de salud móvil y otros productos digitales está siendo dirigida por NIHR MindTech Health Care Technology Co-operative y debería ser un área prioritaria para la investigación aplicada en salud del NHS (Hollis et al., 2018).

La razón principal para utilizar teléfonos móviles en los servicios de atención médica es mejorar la calidad y disponibilidad de los servicios de atención médica. La mayoría de las personas en el mundo ya tienen un teléfono móvil. Es muy conveniente para cualquier persona acceder a los servicios de salud a través del teléfono móvil. Los teléfonos inteligentes con sensores conectados a ellos han hecho la vida más fácil con bajo costo. Los sensores de teléfonos móviles incorporados mejoraron a las personas al cubrir su tiempo para encontrar cosas, mejorar las condiciones de salud e incluso están surgiendo aplicaciones más serias que salvan vidas (Nanhore y Bartere, 2013).

Últimas innovaciones

 Píldora inteligente Tragar una píldora inteligente que buscará problemas en sus intestinos es la última innovación de la tecnología moderna para el cuidado de la salud. Si se encuentra algún problema, la píldora puede liberar los medicamentos apropiados para responder a la afección. Estas píldoras inteligentes funcionan mejor que las píldoras regulares, que entregan una pequeña porción de su medicamento a donde se requiere (Harkness, 2019).

Impresión 3D

Como el costo de la impresión 3D es más barato ahora, se ha convertido en una herramienta más factible para el cuidado de la salud. Ahora ha sido posible imprimir órganos personalizados para trasplante, en un proceso llamado bioimpresión 3D. La bioimpresión 3D se ha utilizado para crear una piel para las víctimas de quemaduras y porciones de músculo para parchear un corazón defectuoso. Otra aplicación emocionante de la impresión 3D en todo el mundo es la capacidad de crear extremidades protésicas personalizables (Harkness, 2019).

La primera cirugía completamente robótica y anestesia fueron completadas en 2008 por el robot quirúrgico da Vinci y desde entonces la industria ha tomado. La cirugía robótica puede ser precisa y, a veces, mejor que los humanos. Ahora, uno de cada cuatro hospitales de Estados Unidos tiene al menos un robot da Vinci, que requiere un cirujano para operar. También hay sistemas más nuevos que pueden realizar la cirugía por sí solos, una vez (Harkness, 2019).

Temas digitales utilizados en el cuidado de la salud

La transformación digital del sistema de atención médica esbozada por el Foro Económico Mundial (2016) comprende los siguientes temas digitales:

(a) Atención inteligente: este es el primer tema que se centra en la salud de los pacientes y reduce el costo utilizando la impresión médica, la medicina precisa y la robótica.

(b) Atención en cualquier lugar: Atención en cualquier lugar que hizo que los servicios de atención médica se aprovecharan desde cualquier lugar mediante atención domiciliaria y virtual conectada, acceso desde cualquier lugar y consulta remota.

c) Atención empoderada: Es la tercera a través de la cual el propio paciente puede participar en su atención de la salud mediante la prestación de servicios de vivienda

(d) Empresas inteligentes de salud: informa cómo recopilar big data que reduce el esfuerzo que permite la atención médica y maximizar la eficiencia y permitir el monitoreo en tiempo real.

Digitalización de la atención médica en Bangladesh Esta sección de Bangladesh se incluye para presentar información regional o local sobre la digitalización de la atención médica. El sector de la salud de un país es un determinante importante del desarrollo del país. Representa la calidad de vida allí.

La atención médica en Bangladesh es un sector que siempre se ha caracterizado por las malas condiciones de infraestructura con la población robusta de la nación (Huq, 2018). Se han puesto de manifiesto varios signos de progreso en el sistema de atención médica digital en Bangladesh. Siempre existe la obligación constitucional de garantizar los servicios de atención médica por parte del Gobierno de Bangladesh. El apartado A) del artículo 15 de la Constitución de Bangladesh trata de la garantía de las instalaciones médicas independientemente de la estratificación. El sistema de atención de salud es mantenido por el Ministerio de Salud y Bienestar Familiar (MoHFW) y la Política Nacional de Salud de 2011 (NHP-2011) trabaja para garantizar la atención médica básica para los ciudadanos (Khatun y Sima, 2015). Servicios de telesalud en Bangladesh En Bangladesh, el primer enlace de telemedicina fue establecido por Swinfen Chairatable en 1999.

La consulta de telemedicina tiene como objetivo reducir los costos y disminuir los problemas de transporte y el tiempo, La calidad de la atención médica en las zonas rurales se puede mejorar mediante el uso de la telemedicina en la prestación de atención médica especializada para los pacientes.

El teleconsultor puede afectar el diagnóstico y el tratamiento en telemedicina (Prodhan et al., 2016). Servicio electrónico de la DGHS Se han logrado progresos notables en la salud pública al mejorar la cobertura de inmunización y reducir las enfermedades transmisibles.

1. a través del programa sectorial de Salud, Población y Nutrición (HPNSP) 2017-2022;

 2. mejorar la equidad, la calidad y la eficiencia, avanzar hacia la cobertura universal de salud y alcanzar el Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS); 3. El HPNSP, a su vez, se guía por la Visión 2021 general de Bangladesh, que tiene como objetivo transformar el país de una economía de ingresos medianos bajos a haber cruzado el umbral y convertirse en una nación de ingresos medios para 2021; 4. Una estrategia clave y un enfoque político de Visión 2021 es explotar al máximo las TIC para ayudar a dirigir el desarrollo del país. Como resultado de este fuerte enfoque político y político, se ha realizado un trabajo significativo para introducir soluciones digitales a los desafíos que enfrenta el sector de la salud. Esto ha sido dirigido por la unidad del Sistema de Información de Gestión en la Dirección General de Servicios de Salud (MIS-DGHS), que es el centro de salud digital del Gobierno de Bangladesh. MIS-DGHS ha fomentado un entorno propicio para la innovación digital, y el progreso ha sido rápido. Este documento de perspectiva resume brevemente el progreso hasta la fecha (Khan et al., 2019). Tonic de Telenor / Grameenphone

La salud digital es una combinación de revoluciones digitales y genómicas junto con la salud, el cuidado de la salud, la vida y la sociedad. Las herramientas digitales de salud cambian la forma en que las personas interactúan con sus equipos de atención médica y contribuyen a mejorar la atención para ellos y sus seres queridos.

Telenor es la compañía de telecomunicaciones más grande de Noruega y uno de los proveedores de servicios de comunicaciones móviles de más rápido crecimiento en todo el mundo. Telenor es también el mayor proveedor de servicios de televisión en la región nórdica. Telenor tiene operaciones móviles en algunos de los mercados de más rápido crecimiento del mundo. Su mercado local, Noruega, es uno de los más avanzados del mundo en la actualidad (Morrison, 2015). El proyecto SHR MIS-DGHS está trabajando en un ambicioso proyecto de registro compartido de salud (SHR), con la intención de crear un archivo electrónico nacional de registros electrónicos de salud de por vida de los ciudadanos a los que se pueda acceder durante cualquier encuentro con pacientes en cualquier parte del país. Los pacientes no necesitarán llevar un archivo de salud personal, 7

Digitalización e innovaciones en los negocios y los médicos y las instalaciones de salud podrán recuperar y actualizar el historial médico de un individuo a pedido. Open MRS es una plataforma de software y aplicación de referencia que permite el diseño de un sistema de registros médicos personalizado.

La versión de Bangladesh, conocida como OpenMRS+, es un compuesto de módulos de OpenMRS, Odoo (anteriormente OpenERP, una suite de aplicaciones empresariales), OpenELIS (un marco de software y procesos empresariales para laboratorios de salud pública) y dcm4chee (una aplicación para la gestión y archivo de imágenes clínicas). OpenMRS+ está integrado en el sistema SHR para que puedan trabajar interactivamente a través del intercambio de información de salud en el transporte de los archivos electrónicos de los pacientes a un repositorio central donde se almacenan las versiones actualizadas y a los centros de salud o proveedores que los requieren (Khan et. al., 2019).

El proyecto BRAC Manoshi

El proyecto BRAC Manoshi empodera a los trabajadores de salud comunitarios con teléfonos móviles simples para recopilar información del paciente en tiempo real y priorizar los tratamientos (por ejemplo, para embarazos de alto riesgo), así como para la intervención temprana y el tratamiento de emergencia para complicaciones en el parto a través de consultas remotas de médicos estacionados (Center for Health Market Innovations, 2012)

Sistema de salud sindical en Bangladesh

El sistema Upazilla ha dado un mejor resultado para extender  el sistema de asistencia sanitaria de la Unión en las zonas rurales a través de las estaciones de la Unión. Internet, los teléfonos móviles y los medios de comunicación en su conjunto desempeñan un papel vital para mejorar la atención médica de los pobres de las aldeas. Hace unos días, el Primer Ministro del país inauguró los centros de salud sindicales a través de una llamada de voz. El llamado ha llegado a una gran parte de los aldeanos a través de los centros sindicales también (Cooperación Económica Subregional de Asia Meridional, 2014). Los cursos de eToolkit y eLearning se están aplicando como un proyecto piloto de eHealth a través de 300 computadoras portátiles y hasta 300 computadoras existentes basadas en instalaciones y centros de información en dos de los distritos de menor rendimiento de Bangladesh, Sylhet y Chittagong.

Estos recursos digitales pueden apoyar la atención médica a nivel de campo y mejorar las interacciones con sus clientes. Los trabajadores de salud comunitarios (TCS) a menudo tienen demasiadas ayudas laborales que llevar, carecen de herramientas básicas de salud y capacitación para la Comunicación para el Cambio de Comportamiento (BCC) y reciben material con mensajes contradictorios que pueden no ser las mejores prácticas (Cooperación Económica Subregional de Asia Meridional, 2014). Participación de la comunidad rural en el sistema de atención de salud El estado de participación de las personas es muy bajo en varias de las características de salud, a saber, enfrentar un problema físico, pautas de saneamiento adecuadas, frecuencia de visitas médicas y distancia al hospital. Los encuestados que tenían buena salud y viven cerca del hospital pueden recibir tratamiento del hospital. La edad de los encuestados, los tipos de enfermedades, los tipos de familia, el estado actual de ocupación, el estado de residencia si está cerca del hospital, si se garantiza el agua potable, el estado de obstrucción física, el estado de saneamiento adecuado, los factores administrativos, las normas burocráticas y la terapia motivacional también son determinantes importantes para la participación de la población en el complejo de salud rural (South Asia Subregional Economic Cooperation,  2014).

Ventajas y desventajas de la digitalización y las innovaciones en el cuidado de la salud

El uso de la tecnología para garantizar mejores resultados de salud es una gran innovación. La innovación tecnológica en el cuidado de la salud ayuda a proporcionar un mejor tratamiento a los pacientes, asegurar la mayor calidad y la atención más segura, más fácil de elegir alternativas efectivas, así como un sistema de salud equitativo, servicio de salud remoto mediante monitoreo, investigación en salud, programación de citas, desarrollo de herramientas de diagnóstico y una mejor gestión hospitalaria son posibles mediante el uso de la tecnología en el sistema de atención médica (Khatun y Sima,  2015).

Además, la sanidad electrónica y la sanidad móvil se denominan colectivamente salud conectada, que describe la prestación de servicios de salud por medios electrónicos, el uso de un ordenador, el uso de Internet, el uso del teléfono móvil para la teledetección. Estos proporcionan servicio de emergencia y las personas pueden hacer uso de los servicios médicos en poco tiempo sin dificultad. Los registros electrónicos de salud, la tecnología de sensores, la videoconferencia, la terapia en línea, los sensores corporales portátiles, el análisis de big data y el uso de diversas aplicaciones móviles hicieron que la oportunidad de acceder al servicio de salud para pacientes y personal médico (Hollis et al., 2018).

La digitalización y las innovaciones en la atención empresarial también se pueden mejorar a través de registros electrónicos de salud y telesalud mediante el uso de tecnología digital (Gagon et al., 2019). Además, el profesional médico puede tener acceso a los datos de sus pacientes en cualquier momento con un simple clic. El teléfono móvil ha saltado mucho la tecnología al proporcionar disponibilidad con una serie de instalaciones. Sin embargo, la atención médica digital tiene algunas limitaciones. La información de salud complicada y compleja causa preocupación para los pacientes. A veces, los informes del médico elevan las preocupaciones de relación del proveedor del paciente. Los hackers pueden acercarse y acceder a los registros del paciente. Necesita ser actualizado regularmente y es difícil sin Internet estable. Los registros digitales de salud son procesos costosos, complejos y compuestos. Los láseres pueden dañar las células del cuerpo. Conclusión En definitiva, la eHealth y los sistemas sanitarios, la inteligencia artificial y blockchain, y la eHealth se identifican como los principales tipos de procesos de digitalización e innovación en el cuidado de la salud a nivel mundial. El gobierno, las ONG y las empresas de telecomunicaciones están trabajando juntos para digitalizar el sistema de salud de Bangladesh. La verdadera industria digital del cuidado de la salud puede revolucionar el diagnóstico y el tratamiento al centrarse en la prevención y la gestión. Con el amplio papel y la combinación perfecta de aplicaciones digitales y dispositivos conectados, la industria del cuidado de la salud puede transformarse de un sistema receptivo a uno que se centra activamente en el paciente y se basa en los datos.

Los cambios más obvios y esperados estarían más cerca de que el hogar de cuidado y los ciudadanos tengan más responsabilidad en la gestión de su salud y bienestar. Con el impacto significativo de la digitalización en la atención médica, la industria del cuidado de la salud puede provocar cambios radicales en la productividad (Foro Económico Mundial, 2016).

El futuro de la digitalización de la salud se ampliará enormemente con aplicaciones y dispositivos conectados que pueden ayudar a los pacientes a tener una mejor experiencia y transformarse en la industria del cuidado de la salud.

Pantalone, D., Faini, G.S., Cialdai, F. et al. Robot-assisted surgery in space: pros and cons. A review from the surgeon’s point of view. npj Microgravity 7, 56 (2021). https://doi.org/10.1038/s41526-021-00183-3

El objetivo del vuelo humano en el espacio ha cambiado de permanencia en la Estación Espacial Internacional a misiones más allá de la órbita terrestre baja y el Lunar Gateway para la exploración del espacio profundo y misiones a Marte. Hubo que considerar varias condiciones que afectaban a las misiones espaciales: por ejemplo, el efecto de la ingravidez y las radiaciones en el cuerpo humano, las disminuciones de la salud conductual o la latencia de la comunicación, y el reabastecimiento de consumibles. También hubo que considerar la telemedicina y las aplicaciones telerobóticas, la cirugía asistida por robot con algunas pistas sobre procedimientos quirúrgicos experimentales llevados a cabo en misiones anteriores. La necesidad de una mayor autonomía de la tripulación en temas de salud está relacionada con la creciente gravedad de las intervenciones médicas y quirúrgicas que podrían ocurrir en estas misiones, y se recomendaría la presencia de un cirujano altamente capacitado a bordo. Un robot quirúrgico podría ser una ayuda valiosa, pero solo en la medida en que esté provisto de múltiples funciones, incluida la capacidad de realizar ciertos procedimientos de forma autónoma. Las misiones espaciales en el espacio profundo o en otros planetas presentan nuevos desafíos para la salud de la tripulación. Proporcionar un robot quirúrgico multifunción es la nueva frontera. La investigación en este campo allanará el camino para el desarrollo de nuevos planes estructurados para la salud humana en el espacio, así como proporcionar nuevas sugerencias para aplicaciones clínicas en la Tierra.

Introducción

Durante más de 50 años la exploración espacial ha ido creciendo, permitiendo nuevos logros en ciencia y tecnología básica que demostraron ser útiles también para cuestiones de la Tierra, en sectores como¹ atención médica, creación de empleos espaciales, mejoras tecnológicas en los productos cotidianos, pronósticos meteorológicos y comunicaciones, datos satelitales sobre el cambio climático y predicción de desastres naturales. Por ejemplo, en 2020 Anderson et al.² proporcionó una visión general de los nuevos logros de la telerobótica, la ciencia planetaria y los vuelos espaciales humanos. En el sector de las comunicaciones, la tecnología de telepresencia permite la exploración humana en múltiples sitios, incluidos aquellos considerados demasiado peligrosos para los astronautas. En la Tierra, esta tecnología apoyará la exploración humana en entornos hostiles, reduciendo costos y riesgos.

La salud de los astronautas, tanto durante vuelos espaciales a largo plazo como durante asentamientos en otro planeta, es uno de los temas en estudio. Sin embargo, las políticas de un rápido retorno a la Tierra^3,4, actualmente adoptado en la Estación Espacial Internacional (ISS) en órbita terrestre baja (LEO) ya no puede ser la opción elegida, ya que las crecientes distancias desde la Tierra harán imposible cualquier tipo de apoyo terrestre. En este artículo, consideramos el papel de la cirugía asistida por robot como una ayuda valiosa para los astronautas en misiones a largo plazo y misiones en otro planeta. Un examen de los efectos de la ingravidez y la ausencia de gravedad, así como el retraso de la señal y el nivel de autonomía de la tripulación completan la revisión.

En particular, debe decirse que, aunque es deseable la presencia de un cirujano experimentado calificado que brinde asistencia médica y realice procedimientos quirúrgicos, no puede darse por sentado.^3,4. La disponibilidad de un robot quirúrgico podría ser útil, aunque el concepto detrás de la cirugía asistida por robot es diferente al que estamos acostumbrados en la Tierra.⁵. De hecho, los sistemas quirúrgicos robóticos actualmente presentes en nuestra sala de operaciones (OR) en la Tierra son demasiado voluminosos y pesados para los vuelos espaciales y necesitan espacio y asistencia por parte de personal calificado para permitir que el operador realice la cirugía.

Estos robots son dispositivos teleoperados maestro-esclavo, pero la investigación espacial ha estado desarrollando robots quirúrgicos multifuncionales preprogramados y más autónomos, capaces de realizar procedimientos de forma autónoma.^5,6. Además de realizar procedimientos quirúrgicos básicos, como la sutura, deben proporcionar instrumentación diagnóstica e interpretación para ultrasonido, tomografía computarizada (CT) o resonancia magnética (MRI)^5,6 y también ser capaz de dar apoyo en la anestesia y el monitoreo de signos vitales, ya que el Oficial Médico de la Tripulación (CMO) podría estar solo en el cuidado de astronautas gravemente enfermos o heridos.

Temas de encuadre

Sugerencias sobre los efectos de la microgravedad (μg) y la gravedad 0 (0 g) en la fisiología del cuerpo humano

La microgravedad (μg) es la condición en la cual las personas u objetos parecen ser ingrávidos.⁷. La ingravidez es una condición en la que los desafíos fisiológicos acostumbrados debido al vector de gravedad, al que el cuerpo humano está sujeto diariamente en la superficie de la Tierra, están ausentes.⁷. La condición normal de 1 G afecta al cuerpo humano y los sistemas cardiovascular, pulmonar, neurovestibular y musculoesquelético presentan sensibilidad específica o particular a ella^3,7,8,9,10. El cuerpo humano muestra varias alteraciones debido a los efectos de la microgravedad^3,7,8,9,10. No hay diferencias en las respuestas fisiológicas entre la microgravedad en LEO y la gravedad cero más allá de las fuerzas gravitacionales planetarias. Los fluidos corporales tienen un cambio y la compensación cardiovascular produce una distribución de líquidos con aumento del volumen sanguíneo en la cabeza y los vasos torácicos. La reducción de la carga de trabajo del corazón durante los vuelos espaciales de larga duración debido a la ausencia de gravedad conduce a una disminución de la masa miocárdica general^3,7,8. También el sistema musculoesquelético se ve afectado por la ausencia de fuerzas gravitacionales convencionales, mostrando atrofia de huesos y músculos de soporte, con predisposición a fracturas patológicas durante la actividad física o retorno a la gravedad normal^3,7. La desregulación inmune también está presente con la leucocitosis durante y después del vuelo espacial, lo suficientemente significativa como para producir una mayor susceptibilidad a las infecciones bacterianas y virales.^3,7. Además, la adaptación a la ingravidez produce una disfunción neurovestibular conocida como sikness del movimiento espacial.⁷. Muchas otras modificaciones ocurren durante la permanencia en el espacio⁷, debido a diferentes causas, como cambios en la actividad física, gasto de energía, modificación de las extremidades después del cambio de líquido y cambios musculares. La antropometría del tórax y el abdomen también cambia: el tórax presenta una forma de «barril» con elevación diafragmática de uno o dos espacios intercostales, mientras que el abdomen muestra un contorno «aplanado» con ubicación rostral de hígado y bazo a la palpación⁷. También la columna vertebral presenta un cambio para la expansión de los discos intervertebrales y la pérdida de la curvatura toracolumbar debido a la condición de descarga⁷.

Entre otros procesos es importante recordar que la cicatrización de heridas se ve afectada en el espacio^11,12. Aunque la literatura sobre la cicatrización de heridas en la ingravidez es relativamente pobre, los estudios en modelos animales en células inmunes, fibroblastos, células endoteliales y epiteliales cultivadas tanto en condiciones reales como en μg modeladas, muestran alteraciones en fagocitosis, adhesión/migración, apoptosis, proliferación, diafonía intercelular, producción de mediadores inflamatorios, moléculas de matriz extracelular, factores de crecimiento, etc.^11,12 (Fig. 1).

El efecto de la exposición a condiciones de microgravedad modeladas en un modelo in vivo de cicatrización de heridas (Hirudo Medicinalis): contenido de fibras de colágeno en el sitio de la herida en 1 x g de control (a) y muestra expuesta a microgravedad (b). La exposición a la microgravedad modelada induce una disminución significativa en el contenido de fibras de colágeno con una evidente desorganización de la red de fibras. Tinción de rojo Picrosirius.

Consejos sobre estudios quirúrgicos

Si bien anteriormente la probabilidad de un evento en vuelo que requeriría una operación quirúrgica durante una misión de larga duración era pequeña, el advenimiento de un proyecto lunar, la exploración del espacio profundo y las misiones a otro planeta, es decir, Marte, ha aumentado la probabilidad de eventos traumáticos durante los vuelos espaciales que pueden requerir cirugía y, en consecuencia, un cambio en la política espacial.^12,13. De hecho, las enfermedades quirúrgicas urgentes como la apendicitis y la colecistitis pueden ocurrir sin signos de advertencia.^3,14 y prácticamente cualquier evento impredecible que pueda ocurrir fuera de la órbita terrestre es un riesgo para el miembro individual de la tripulación, toda la tripulación y la misión.¹⁵. En el espacio, la cirugía requiere protocolos y dispositivos dedicados para el mantenimiento de campos quirúrgicos estériles^16,17, así como anestesia adecuada y técnicas quirúrgicas apropiadas. Esta suposición es cierta tanto para la cirugía abierta, la cirugía laparoscópica y la cirugía mínimamente invasiva asistida por robot (RAMIS). Sin embargo, la cirugía laparoscópica y robótica tienen la ventaja de mantener la cavidad abdominal cerrada, evitando la fuga de sangre y fluidos desde su interior a la atmósfera de la nave espacial y contribuyendo al mantenimiento de la temperatura corporal.¹³. Otra preocupación, además de la posible contaminación de la atmósfera de la nave espacial, es la necesidad de proteger el campo operativo de las partículas presentes en la nave espacial.^3,4,13. El mantenimiento de la hemostasia, el despliegue del instrumento y la contención del operador y los pacientes también son necesarios.

Otras posibilidades probadas en cirugía espacial fueron representadas por el uso de un sistema quirúrgico cerrado (dosel)¹⁸ para cirugía en animales anestesiados en vuelos parabólicos para evaluar el comportamiento del sangrado arterial y venoso, control del sangrado y prevención de la contaminación atmosférica¹⁴. También se han realizado estudios sobre dispositivos de flujo laminar para reducir el riesgo de contaminación de heridas con bacterias patógenas encontradas en la piel y con colonias en la atmósfera de la nave espacial.^3,6,18. En cuanto a la contención de fluidos corporales, por un lado, y la prevención de la contaminación del campo quirúrgico por desechos ambientales y bacterias, por otro, la laparoscopia y el RAMIS se consideran efectivos porque pueden separar el campo quirúrgico del medio ambiente manteniendo la integridad de la pared abdominal.^4,19. En todos estos estudios realizados sobre cirugía abierta y cirugía laparoscópica durante vuelos parabólicos y en la ISS^14,15,17, se encontró que los procedimientos quirúrgicos eran factibles en el espacio, aunque más difíciles de realizar que en la Tierra.^20,14. Kirkpatrick et al.^19,13 describió el comportamiento de la pared abdominal en laparoscopia que es diferente a 0 g en comparación con lo que ocurre a la gravedad terrestre en un modelo animal (cerdo) durante vuelos parabólicos^19,13. La pared abdominal del cerdo mostró un aumento espontáneo de la presión y un cambio de forma, de elipse comprimida a redonda, al entrar en ingravidez. En este estudio^19,13 Se compararon dos procedimientos diferentes para la visualización laparoscópica: uno sin insuflación de gas asociada a la retracción de la pared abdominal a través de un dispositivo dedicado, y el otro con insuflación de gas estándar de 15 mmHG^19,13. La conclusión fue que la insuflación de gases mejora la visualización y permite mejores condiciones intraabdominales para la cirugía laparoscópica^19,13. Para misiones de exploración de larga duración), Robertson et al. en 2020²¹ sugirió un nuevo enfoque de la atención. Teniendo en cuenta que, de hecho, existe un mayor riesgo de lesiones traumáticas en misiones a largo plazo, en la exploración de la superficie planetaria y en las caminatas espaciales, los autores examinaron los eventos médicos con potencial para salvar vidas, su impacto potencial en la salud de la tripulación y el éxito de la misión y desarrollaron una lista de habilidades no técnicas (NTS) para ser utilizadas en la capacitación de gestión médica en vuelo.²¹. El paro cardíaco repentino, la inhalación de humo, la exposición tóxica, las convulsiones y las lesiones oculares penetrantes fueron los eventos con el mayor impacto potencial en las misiones, y se encontró que NTS era útil para un manejo exitoso. Además, estos hallazgos pueden tener una aplicación también en la Tierra para la atención quirúrgica y médica en lugares rurales y remotos.²¹.

Notas sobre el oficial médico de la tripulación (CMO)

Actualmente, el CMO es solo un miembro de la tripulación sin antecedentes médicos, con solo 60 h de capacitación médica.²² como el riesgo de una lesión o enfermedad grave en la ISS¹⁵ es bajo. Por el contrario, durante los vuelos a largo plazo, es probable que ocurran condiciones como apendicitis, úlcera péptica y obstrucción intestinal incluso en miembros sanos de la tripulación.¹⁴, además de lesiones traumáticas. Estos últimos pueden repercutir en la misión en la medida en que pueden causar su fracaso.^3,7,15,17.

Dado que en misiones a largo plazo o misiones a Marte, se espera que los traumatismos y las enfermedades quirúrgicas de emergencia requieran tratamiento en el acto, ya que regresar a la Tierra tomaría ~ 9 meses^4,15 tanto el CMO como la tripulación necesitan tener capacidades quirúrgicas y médicas más amplias^{3,17,20,22,23}. Una selección y capacitación médica dedicada es, por ahora, la política elegida para misiones de clase de exploración y en vuelos espaciales a largo plazo, el CMO también debe tener un asistente médico capacitado que pueda reemplazarlo si es necesario.^{9,17,22,23,24} (Lesión grave, enfermedad o muerte por CMO).

Cirugía robótica en el espacio

Dado que la cirugía robótica en el espacio es el tema central de la revisión, es necesario explorar algunos aspectos. Uno de ellos son los problemas de comunicación. Comunicaciones y navegación espacial de la NASA (SCaN)²⁵ permite el intercambio de datos, con astronautas a bordo de la ISS, así como con rovers en Marte y las misiones Artemisa a la Luna. La NASA tiene una extensa red de antenas en todos los continentes para recibir transmisiones de naves espaciales y también puede confiar en satélites de retransmisión para llevar sus datos al suelo. Los satélites de seguimiento y retransmisión de datos enviarán datos a través de orbitadores alrededor de Marte, que envían los datos a la Tierra. El ancho de banda con varias bandas de frecuencias electromagnéticas está disponible con diferentes capacidades.

Los anchos de banda más altos pueden transportar más datos por segundo, pero un sistema para comunicarse con láseres infrarrojos²⁶ se espera que se lance en 2021 que revolucionará las comunicaciones hacia y desde el espacio, tema que no se incluye en esta revisión. Por ahora, el ancho de banda no es la única restricción para las tasas de flujo de datos, ya que las comunicaciones no ocurren instantáneamente: la velocidad de la luz es su límite, alrededor de 186,000 millas por segundo o 299,792 km por segundo. Para las naves espaciales cercanas a la Tierra, este retraso de tiempo, o latencia de comunicaciones, es casi insignificante. Más lejos de la Tierra, sin embargo, la latencia se convierte en un problema. Cuando Marte está más cerca de la Tierra, a unos 35 millones de millas de distancia, 56,327,000 km, el retraso es de aproximadamente 4 minutos. A su mayor distancia, a unos 250 millones de millas de distancia, 402,300,000 km, el retraso es de alrededor de 24 minutos.²⁵. Esto significa que la comunicación varía de 4 a 24 minutos de retraso para llegar al Control de la Misión. Y otros 4 a 24 min para recibir su respuesta dependiendo de la distancia entre los dos planetas²⁵.

Además, la calidad de la transmisión de comunicaciones que viajan largas distancias o a través de la atmósfera, puede deteriorarse, distorsionando el mensaje. También la radiación del sol u otros planetas puede interferir²⁵. La acumulación de estas condiciones adversas puede afectar seriamente a la cirugía robótica en el espacio, comprometiendo la señal desde y hacia la Tierra y, en consecuencia, cualquier acción en tiempo real.²⁵.

Consejos sobre telemedicina

Se han realizado muchos estudios para probar la posibilidad de telementoring en la cirugía espacial. La telementoría a larga distancia puede ser la única forma disponible de ayuda médica en la exploración espacial. Sus aplicaciones dependen de los diferentes tipos de misión y distancias desde la Tierra y de la calidad de la tecnología de la comunicación.^{25,27,28,29,30}. Aunque la mayoría de los avances tecnológicos cubiertos en esta sección son aplicables a órbitas terrestres bajas (LEO) o terrestres geoestacionarias (GEO), a distancias más largas, como en la Luna o Marte, ninguna de las tecnologías de comunicación actuales puede reducir la latencia.²⁵. En una publicación de 2011 Haidegger et al.³¹, hizo un repaso sobre las diversas posibilidades de teleasistencia en relación con la distancia. La telemedicina puede ser en línea y fuera de línea dependiendo de la calidad del enlace, y ofrece varias modalidades: la telemedicina de almacenamiento y reenvío es exclusivamente una comunicación unidireccional a la vez, sin embargo, mejorable a través de monitoreo remoto o telepresencia interactiva.³¹. En caso de que la conexión no sea confiable, un cirujano remoto aún puede comunicarse con un colega local gracias a la transmisión de video y voz desde la sala de operaciones. Esta modalidad, o telementoring, también se denomina «telemedicina de consultoría» o «telesalud de consultoría«³¹.

Operaciones de misiones de ambiente extremo de la NASA, las «misiones NEEMO»

Se han llevado a cabo experimentos de telementoría en las misiones NEEMO³², un programa de piedra angular mediante el cual la NASA ha enviado astronautas a vivir en el laboratorio Aquarius bajo el agua desde 2001.³². La 7ª misión tuvo lugar en 2004^32,33, la 9ª misión en 2006^32,34 y el 12º en 2007^32,35, con especial atención a la telemedicina. Cada uno generalmente duraba de 7 a 14 días. Aquarius es la única estación de investigación submarina del mundo, con un hábitat aproximadamente del tamaño de la ISS, lo suficientemente grande como para acomodar a seis miembros (acuanautas). Una boya dedicada suministra al módulo energía, soporte vital y comunicaciones a través de umbilicales³².

Las misiones NEEMO fueron diseñadas expresamente para probar la telemedicina asistida por robots quirúrgicos. Por ejemplo, el robot AESOP (ZEUS) se utilizó en la 7ª misión, un robot M7 en la 9ª y un M7 y un robot Raven en la 12ª misión. Algunas tareas quirúrgicas se exploraron con la ayuda de la telementoría y la tecnología quirúrgica telerobótica.

En el día 7, los participantes recibieron una formación quirúrgica mínima para evaluar la utilidad de la telementoría. El 9º NEEMO se centró en la cirugía abdominal en tiempo real en un simulador de pacientes para desarrollar habilidades de tripulación. La latencia de la señal, la configuración de 750 ms y un retraso de hasta 3 s, se utilizaron para imitar los enlaces de comunicación Luna-Tierra. En la 12ª misión, se realizaron algunas suturas en un fantasma en condiciones simuladas de gravedad cero por tres cirujanos que guiaron los movimientos del robot a través de una computadora desde una ubicación remota. Todas las misiones demostraron el valor de la teletutoría y la viabilidad de la cirugía teleoperada a distancia, siempre que se disponga de conexiones de comunicación eficaces^32,33,34,35.

Estudios sobre cirugía mínimamente invasiva asistida por robot (RAMIS)

Como se informó anteriormente, el uso de un robot quirúrgico podría ser una ventaja en la cirugía espacial. Es bien sabido en la Tierra que la tecnología robótica es capaz de ampliar la destreza y las capacidades del cirujano para realizar muchos tipos de procedimientos complejos a través de pequeñas incisiones con la ayuda de instrumentos quirúrgicos dedicados. Los robots quirúrgicos utilizados en la actividad clínica son dispositivos de telecirugía maestro-esclavo (Robotic-Assisted Minimally Invasive Surgery-RAMIS) totalmente teleoperados por el cirujano, a cargo de la planificación de nivel superior y la toma de decisiones cognitivas, mientras que los robots son responsables solo de la implementación mecánica.^36,37. Su peculiaridad es la presencia de «un control humano-en-el-bucle»^5,6,36,37 y la seguridad es proporcionada por el cirujano que realiza el procedimiento. Una evolución de esta condición es la posibilidad de beneficiarse de características especiales y efectores.⁵. Haidegger⁶, en su artículo de 2019, hizo un excursus sobre la evolución de la autonomía del robot quirúrgico. Hasta hoy, los sistemas teleoperados en uso, aunque ofrecen nuevas soluciones curativas para enfermedades complejas, no son capaces de ejecutar tareas autónomas o tomar decisiones cognitivas. La introducción de procedimientos más difíciles y avances tecnológicos en cirugía integrada por computadora (es decir, «el campo de las tecnologías médicas intervencionistas, desde la guía de imágenes médicas y las aplicaciones de realidad aumentada (AR) hasta la ablación automatizada de tejidos»)⁶ ha llevado al desarrollo de la interacción humano-robot, es decir, la transferencia de conocimientos relacionados con tareas entre humanos y robots, lo que representa un gran avance en este campo. Este esfuerzo está fuertemente relacionado con la cirugía espacial, ya que la presencia de un CMO calificado y capacitado no puede darse por sentado e incluso cuando él / ella está presente, un asistente para apoyarlo es obligatorio, como lo afirman Gao et al.³⁸. Estos autores informaron que, además de los avances en robótica que han permitido la exploración en ambientes hostiles en el espacio, apoyando las operaciones de los astronautas, la robótica ha ayudado a reducir significativamente la carga cognitiva en los humanos de la abundancia de decisiones críticas que deben tomarse de manera oportuna para garantizar la seguridad.³⁹. Dependiendo de las distancias entre la nave espacial y el Centro de Control de Tierra, diferentes tecnologías de telepresencia pueden proporcionar el mejor rendimiento.^30,36,37 entre la telecirugía, la cirugía guiada por imágenes y la robótica quirúrgica controlada cooperativamente. La recopilación de datos fisiológicos y de imágenes pre e intraoperatorias proporcionará al robot quirúrgico información para obtener más autonomía, objetivo futuro de la investigación terrestre y espacial.^30,36,37. Takács et al.^36,37 informó sobre el retraso de la señal entre la Tierra y la Luna, y entre la Tierra y Marte. La telecirugía semi-en tiempo real se puede utilizar dentro de la distancia Tierra-Luna. En caso de una emergencia quirúrgica lejos de la órbita de la Tierra, se necesitan soluciones alternativas para mantener la viabilidad de la telecirugía hasta 2 s de retraso.^36,37. Se han considerado pantallas predictivas que proyectan los movimientos previstos del robot hacia adelante en el tiempo hasta un máximo de 2 segundos de retraso, estirando las capacidades humanas hasta los límites, ya que los cirujanos de latencia por encima de 250-300 ms se desempeñan peor.^36,37.

La oportunidad de tener un CMO capacitado para todos los pacientes de naves espaciales en la nave espacial en la misión en el espacio profundo, se considera la mejor opción en la literatura. La ayuda en tierra será proporcionada por cirujanos asesores, además de almacenar y enviar los datos.^6,35, intercambio de imágenes fijas, vídeos en movimiento, conferencias de voz y chats electrónicos para completar los análisis. El objetivo es tener un «sistema médico inteligente» que ayude al CMO con el diagnóstico, monitoreo y tratamiento de los miembros enfermos de la tripulación.^6,35. La posibilidad de consultar una biblioteca dedicada para encontrar apoyo en caso de eventos particularmente desafiantes también es una buena opción para el CMO. También se dispondrá de sistemas de navegación quirúrgica y de realidad aumentada y se proporcionarán varios sensores táctiles y de fuerza para determinar las propiedades mecánicas de los tejidos y las consistencias para la disección.^6,36,37. En cuanto a los avances actuales en RAMIS, Cornejo et al.⁴⁰ Informe sobre nuevos logros en robótica médica y cirugía espacial. El «Space Biosurgeon» está concebido para proporcionar apoyo en procedimientos quirúrgicos laparoscópicos avanzados teleoperados aplicados para cirugía asistida por robot general y gastrointestinal.

Este sistema está compuesto por una consola para el cirujano «SurgiConsole» y una plataforma robótica «Surgi Platform». El diseño conceptual de Biosurgeon fue desarrollado para lograr una alineación natural del ojo, la mano y los instrumentos, mejorar la destreza motora quirúrgica, minimizar la invasividad, mejorar la ergonomía quirúrgica, la viabilidad, la seguridad y reducir los riesgos.

Además, se han propuesto otros sistemas quirúrgicos para aplicación quirúrgica en misiones espaciales de larga distancia. La «cápsula de trauma», originalmente diseñada para operaciones militares y desastres naturales para diagnósticos críticos y procedimientos rápidos para salvar vidas en los heridos graves²⁴, se utilizará cuando no se disponga de un despliegue oportuno del personal médico adecuado y el paciente no pueda ser evacuado rápidamente a un centro médico apropiado. La plataforma se utilizará para asegurar las vías respiratorias, insertar una vía intravenosa o intraósea, realizar hemostasia, manipular tejidos dañados y posicionar dispositivos de monitorización.²⁴.

El RAVEN, (Bio Robotics Lab. University of Washington, Seattle WA) con un peso de solo 22 kg que opera según el mismo principio que el sistema DaVinci, tiene dos brazos articulados accionados por tendones y puede ser fácilmente ensamblado incluso por personas que no son ingenieros suministradas con enlaces de comunicación para control remoto a larga distancia.^36,41.

Otros ejemplos de robots versátiles como Robonaut2^42,43 fueron probados para su uso en procedimientos médicos. Investigadores del Centro Espacial Johnson de la NASA, en colaboración con General Motors y Oceaneering, designaron a este robot humanoide altamente diestro para su empleo en una variedad de aplicaciones médicas, desde la telemedicina hasta la gestión médica, ya sea en modo autónomo o de teleoperación.⁴³. Además, el Instituto de Cognición Humana y Artificial de Florida organizó recientemente el «Blue Sky Meeting», con el objetivo de explorar el papel de la robótica en la cirugía en los vuelos de exploración espacial.^42,43,44.

El simposio ofreció un excursus sobre el posible uso de robots diestros inspirados en el ser humano como asistentes médico-quirúrgicos efectivos y sobre los avances en cirugía espacial.

Discusión

Es una suposición establecida que tanto en misiones a largo plazo como en misiones a otro planeta, la atención médica y quirúrgica aguda necesita una gran autonomía y también un amplio conocimiento médico y quirúrgico, debido a las dificultades en las comunicaciones con la Tierra que crecen con la distancia. Cualquier lesión impredecible o evento médico que pueda ocurrir fuera de la órbita terrestre es un riesgo para el miembro individual de la tripulación, toda la tripulación y la misión misma. La imposibilidad de un pronto regreso a la Tierra, como en la ISS, provocó un cambio de paradigma en cómo enfrentar la emergencia en misiones espaciales y misiones a otros planetas. Según lo informado por Robertson et al.²¹ La planificación cuidadosa de las condiciones de salud más críticas y su tratamiento puede ayudar no solo a los eventos de alta luz con el mayor potencial de impacto adverso en las misiones, así como el mayor potencial de supervivencia, sino que también puede prever NTS que pueden ser necesarios para enfrentar estas condiciones.

La ausencia de gravedad en los viajes a otro planeta también es un campo investigado. Aunque hay estudios sobre la adaptación a 1G al entrar en una misión, las posibles consecuencias son difíciles de descifrar.^6,45 después de aterrizar en Marte, donde está presente una gravedad más baja que en la Tierra (0,376 g). La presión atmosférica es una pequeña fracción, con un promedio de 7,5 milibares, de lo que es en la Tierra, más de 1000 milibares, otra variación que debe tenerse en cuenta.

Además, dado que las misiones a Marte durarán ~ 3 años, teniendo en cuenta el viaje y el tiempo pasado en el planeta, es más probable que ocurran emergencias quirúrgicas o traumas.^18,20,46. La posibilidad de usar AR^47,48,49 y Realidad virtual⁴⁹ Podría ser una posibilidad útil para que los astronautas se cuiden a sí mismos en este entorno hostil y extremadamente remoto. Estas herramientas pueden implementar y mantener las habilidades de CMO y miembros de la tripulación en cirugía y atención médica.⁴⁶.

Se están investigando desarrollos avanzados hacia sistemas más autónomos capaces de ayudar a la tripulación y al CMO.

En la cirugía espacial, alejándose de la Tierra, incluso un CMO calificado y capacitado puede encontrarse solo en el proceso de toma de decisiones. Es posible que no necesariamente tenga todos los conocimientos necesarios para manejar cualquier evento de salud inesperado. En tales casos, el uso de recursos computarizados altamente innovadores puede ser extremadamente útil.

En este sentido, la mejora de RAMIS engloba la reciente propuesta de un «Biocirujano Espacial»⁴⁰, un sistema quirúrgico robótico teleoperado que requiere que tanto el cirujano como el robot estén en el mismo lugar.

Además de la cirugía robótica y los avances en el asentamiento y la exploración espacial, se han destacado otros temas en este documento, como la indicación de Blue Sky Meeting de la posibilidad de utilizar robots diestros inspirados en humanos para vuelos de exploración espacial.^42,43 para superar los desafíos médicos y quirúrgicos y considerar aplicaciones futuras innovadoras (IA, Machine Learning).

En resumen, las aplicaciones deseables de un sistema robótico en un vuelo espacial deben ser las siguientes: en primer lugar, debe estar preprogramado para procedimientos quirúrgicos básicos, como la sutura; en segundo lugar, debe tener un sistema autónomo guiado por imágenes para poder emplear ultrasonidos, resonancias magnéticas o tomografías computarizadas y estar listo para la toma de decisiones en tiempo real.⁴¹. Otras tareas incluirán proporcionar un apoyo para la anestesia, el monitoreo de los signos vitales y la atención postoperatoria.

Finalmente, se deben prever programas y equipos dedicados de recuperación postraumática para los astronautas que sufren lesiones sustanciales.^50,51. Tales terapias deben planificarse para misiones a largo plazo y, entre los instrumentos a bordo, también debe estar presente un dispositivo dedicado (hardware y software de computadora) para implementarlas, ya que hay evidencia en la literatura de terapias e instrumentos de rehabilitación para el trauma de las extremidades superiores que se han probado en astronautas en condiciones de microgravedad.^50,51.

Los robots quirúrgicos multifuncionales, capaces de realizar procedimientos de forma autónoma, son la nueva frontera. La investigación adicional en este campo proporcionará nuevos conocimientos sobre la salud humana en el espacio, así como ideas innovadoras para aplicaciones clínicas en la Tierra.