Seguimiento quirúrgico sin bisturí: así trabaja la nueva IA de Mayo Clinic
- Malka Mekler
- 22 jul
- 2 Min. de lectura
Diseñada para acelerar la atención en contextos ambulatorios y rurales, la herramienta demuestra un rendimiento estable entre diversos grupos de pacientes y abre camino a seguimientos postquirúrgicos más inteligentes.
Un equipo de investigadores de Mayo Clinic desarrolló una herramienta de inteligencia artificial capaz de identificar infecciones en heridas quirúrgicas mediante el análisis automático de fotografías enviadas por los propios pacientes a través de plataformas digitales. Se trata de un avance que podría automatizar una parte crítica de la atención postoperatoria y acelerar la respuesta médica en entornos ambulatorios.
El sistema, presentado en la revista Annals of Surgery, fue entrenado con más de 20.000 imágenes de heridas de más de 6.000 pacientes atendidos en nueve hospitales de Mayo Clinic. El modelo emplea una arquitectura conocida como Vision Transformer, especializada en el reconocimiento de imágenes, y opera en dos etapas: primero identifica si la fotografía contiene una incisión quirúrgica y luego evalúa si esa incisión muestra indicios de infección.
Los resultados técnicos revelan una precisión del 94 % en la detección de incisiones y un 81 % de área bajo la curva (AUC) al clasificar signos de infección, lo que indica una capacidad destacada para discriminar entre imágenes con y sin complicaciones clínicas. “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,” afirmó el Dr. Cornelius Thiels, coautor del estudio y cirujano oncólogo de Mayo Clinic.
La herramienta fue diseñada no solo para reducir la carga operativa de los profesionales, sino también para responder a la creciente demanda de seguimientos virtuales, especialmente tras cirugías ambulatorias. En este contexto, el sistema busca priorizar casos de riesgo e incluso detectar alteraciones sutiles que podrían pasar desapercibidas al ojo humano. “Este trabajo sienta las bases para la atención de heridas postoperatorias asistida por IA,” señaló la Dra. Hala Muaddi, autora principal del estudio.
Una de las fortalezas del modelo es su desempeño uniforme en distintos grupos de pacientes, lo que reduce el riesgo de sesgos algorítmicos. Sin embargo, los desarrolladores enfatizan que aún se requieren estudios prospectivos y validaciones clínicas antes de integrar la herramienta de forma rutinaria en sistemas de salud. “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,” concluyó Hojjat Salehinejad, coautor senior del estudio.
La iniciativa fue respaldada por Dalio Philanthropies y la familia Simons, como parte de esfuerzos enfocados en el desarrollo de soluciones quirúrgicas basadas en inteligencia artificial.
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