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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