La inteligencia artificial (IA) ahora detecta infecciones en heridas postquirúrgicas. Un grupo de científicos de Mayo Clinic desarrollaron una herramienta para este objetivo, mediante imágenes tomadas por los propios pacientes y enviadas a través de plataformas digitales.
Este descubrimiento fue publicado en la revista Annals of Surgery y presenta una cadena de procesamiento alimentada por IA, capaz de localizar incisiones quirúrgicas, evaluar la calidad de las imágenes y determinar si hay signos visibles de infección por medio de fotografías.
De acuerdo con los científicos, el modelo fue entrenado con más de 20.000 imágenes provenientes de más de 6.000 pacientes tratados en nueve hospitales.
“Nos motivó la creciente necesidad de monitorizar, de forma oportuna, las incisiones quirúrgicas en pacientes ambulatorios. Este proceso, que actualmente realizan los clínicos, consume mucho tiempo y puede retrasar la atención. Nuestro modelo de IA puede ayudar a realizar el triaje de estas imágenes de manera automática, mejorando la detección precoz y simplificando la comunicación entre los pacientes y sus equipos de atención”, comentó el oncólogo quirúrgico hepatobiliar y pancreático, y uno de los coautores principales del estudio, Cornelius Thiels.
La tecnología se basa en un modelo de dos fases: en la primera, la IA detecta si la imagen incluye una incisión quirúrgica; en la segunda, evalúa si existen indicios de infección.
El sistema fue denominado Vision Transformer y logró una precisión del 94% en la detección de incisiones y un 81% en la identificación de infecciones.
“Este trabajo sienta las bases para la atención de heridas postoperatorias asistidas por IA, lo que puede transformar la forma en que se monitoriza a los pacientes tras una cirugía. Es especialmente relevante ahora que las operaciones ambulatorias y los seguimientos virtuales son cada vez más frecuentes”, afirmó la primera autora del estudio y becaria en cirugía hepatopancreatobiliar de Mayo Clinic, Hala Muaddi.
Los desarrolladores del sistema ven en esta innovación una oportunidad para brindar diagnósticos más ágiles, reducir demoras en la atención y facilitar la recuperación de pacientes que se encuentran en sus hogares.
Con nuevas validaciones, este tipo de herramienta podría actuar como un sistema que alerte al personal médico sobre posibles complicaciones, incluso antes de que se manifiesten síntomas clínicos visibles, según ahondó la autora inicial de este estudio.
“Para los pacientes, esto puede brindar un alivio más inmediato o indicar algún problema desde el principio. Para los clínicos, es una forma eficaz de priorizar la atención a los casos que más lo necesitan, especialmente en entornos rurales o con recursos limitados”, agregó la Dra. Muaddi.
Una de las ventajas que el grupo de científicos destaca de este modelo es su rendimiento consistente en diferentes grupos poblacionales, lo que contribuye a disminuir el riesgo de sesgos. Aun así, los investigadores enfatizan que es necesario continuar evaluando su eficacia.
“Nuestra esperanza es que los modelos de IA que desarrollamos — y el gran conjunto de datos en el que fueron entrenados — puedan transformar radicalmente la forma en que se realiza el seguimiento quirúrgico. Se están llevando a cabo estudios prospectivos para evaluar qué tan bien esta herramienta se integra con la atención quirúrgica en el día a día”, concluyó el coautor senior y consultor en el Kern Center for the Science of Health Care Delivery de Mayo Clinic, Hojjat Salehinejad.
