El quirófano es el epicentro de la atención médica, la gestión eficiente de los recursos del quirófano, el personal y el equipo, es vital para una atención quirúrgica de primer nivel.
Recientemente, la integración de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) están transformando la gestión del quirófano, redefiniendo la planificación y la optimización quirúrgicas.
El viaje hacia la IA y el AA en la gestión del quirófano comenzó con una constatación: los datos de la atención médica tenían un potencial sin explotar, desde la demografía de los pacientes hasta los historiales quirúrgicos, los protocolos de anestesia y la dinámica de la sala de recuperación.
En 2015, la investigación sobre el AA en medicina creció exponencialmente, pasando de la teoría a las aplicaciones del mundo real.
Con una mayor comprensión del AA y la potencia informática, la atención médica está utilizando esta tecnología para abordar desafíos complejos.
En la era de la atención médica basada en datos, el AA se convirtió en una piedra angular para las tareas del quirófano, prediciendo las duraciones quirúrgicas, optimizando los horarios y mejorando el uso de los recursos.
Los algoritmos de ML, como los árboles de decisión y los bosques aleatorios, redefinieron la eficiencia de los quirófanos, prometiendo predicciones más precisas y una toma de decisiones proactiva.
Esta revisión sistemática actualiza nuestro trabajo anterior, “Inteligencia artificial: una nueva herramienta en la gestión de quirófanos. Función de los modelos de aprendizaje automático en la optimización de quirófanos”, centrándose en el período comprendido entre febrero de 2019 y el 28 de septiembre de 2023.
En la revisión anterior, exploramos el papel fundamental de ML en la remodelación de la gestión de quirófanos, haciendo hincapié en el potencial de los algoritmos impulsados por IA para la programación, la predicción de la duración de los casos y la optimización de la asignación de recursos.
En esta actualización, profundizamos en los últimos desarrollos de ML en medicina perioperatoria, explorando cómo redefinen la eficiencia de los quirófanos y la atención al paciente.
Exploramos la expansión de ML en la medicina perioperatoria, desde la asignación de recursos de la Unidad de Cuidados Postanestésicos (PACU) hasta la reducción de las cancelaciones de casos quirúrgicos.
También destacaremos los desafíos y las oportunidades de integración mientras buscamos maximizar el potencial de la IA para todos en la atención médica.
Autores: Valentina Bellini, Michele Ruso, Tania Domenichetti , Matteo Panizzi , Simone Allai ,y Elena Giovanna Bignami
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Fuente: Salud by Diaz
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