La cirugía de resección hepática ha dado un giro significativo con el advenimiento de la tecnología de ultrasonido intraoperatorio laparoscópico, y más recientemente, con la aplicación de la inteligencia artificial. Esta novedosa técnica promete optimizar la identificación de estructuras internas del hígado, utilizando un modelo de aprendizaje profundo personalizado, entrenado con volúmenes tridimensionales de ultrasonido hepático preoperatorio. Esta metodología, validada con éxito en hígados de cerdo, muestra una precisión y un recall superior al del cirujano humano, alcanzando un puntaje de 0.95 y 0.93 respectivamente.
La recolección de datos preoperatorios es la clave del proceso. Mediante la obtención de un volumen 3D del hígado, segmentado semiautomáticamente para identificar grandes vasos portales, se alimenta un modelo de red neuronal U-Net de atención diseñado específicamente para cada paciente. El objetivo es que, durante la cirugía, los médicos cuenten con un recurso de guía en tiempo real que permita minimizar los riesgos de daño a las estructuras vasculares intrahepáticas.
El proceso implica un enfoque meticuloso, comenzando con la adquisición de secuencias de ultrasonido mediante un sistema rastreado que captura imágenes bidimensionales, luego reconstruidas en volúmenes tridimensionales mediante algoritmos avanzados. Es aquí donde la segmentación juega un rol clave, permitiendo distinguir de manera confiable sólo los vasos de mayor importancia clínica.
Para optimizar la precisión del modelo, se han realizado ampliaciones de datos utilizando imágenes sintéticas para proporcionar una mayor flexibilidad ante diferentes protocolos de escaneo. Este método de aumento de datos ha permitido la generación de amplios conjuntos personalizados para el entrenamiento del modelo, favoreciendo su adaptación a variaciones del proceso quirúrgico, dando lugar a una identificación precisa con bajos márgenes de error.
Las pruebas realizadas, comparando al modelo con cirujanos en identificación de ramas portales en un entorno no clínico, mostraron que el modelo AI exhibe una precisión promedio superior, lo que destaca su potencial como una herramienta de asistencia quirúrgica. En general, estos hallazgos abren el camino no solo a mejoras en la seguridad de la cirugía hepática, sino también en los resultados para el paciente, ofreciendo una visibilidad intraoperativa que revoluciona el campo de la cirugía asistida por imagen.
Conclusión: Este avance en el uso de inteligencia artificial en cirugía de hígado refleja la evolución hacia procedimientos menos invasivos y más seguros, destacando la importancia de seguir desarrollando tecnologías que armonicen la precisión médica con la mejora en los cuidados para pacientes, al mismo tiempo que se integra una nueva dimensión de soporte a los procedimientos quirúrgicos existentes.