En la vanguardia de la medicina, la anestesiología está experimentando una transformación significativa con la integración de la automatización y la inteligencia artificial (IA). Este artículo se enfoca en explorar cómo estas tecnologías están siendo aplicadas específicamente en la gestión del riesgo perioperatorio y en la transfusión sanguínea, basándonos en investigaciones recientes de Current Anesthesiology Reports.
Las nuevas tecnologías de IA están permitiendo saber con precisión qué pacientes tienen más probabilidades de necesitar una transfusión, lo cual favorece la asignación de recursos y la preparación del banco de sangre. Investigadores desarrollaron un modelo de aprendizaje automático (Machine Learning) basado en más de 2 millones de historias clínicas que superó el modelo estándar actual para predecir la necesidad de transfusión perioperatoria. El modelo considera tanto factores específicos del procedimiento como características individuales del paciente, logrando un desempeño muy superior a los métodos tradicionales.
Otros estudios se enfocaron en predecir no solo la necesidad, sino también la cantidad de transfusiones durante la cirugía. Un algoritmo logró estimar con buena precisión si el paciente requeriría 0, 1-3 o más de 4 unidades de glóbulos rojos durante la cirugía cardiotorácica. Combinar datos pre y intraoperatorios en tiempo real puede hacer que estas predicciones sean aún más certeras.
La implementación clínica de estos modelos de IA permitiría alertar al equipo médico sobre pacientes de alto riesgo, asignar recursos de forma más eficiente y estar mejor preparados ante una posible hemorragia masiva. Sin embargo, se necesitan más estudios para validar estos algoritmos en diferentes centros e implementarlos en los sistemas hospitalarios actuales.
La inteligencia artificial promete revolucionar muchos aspectos de la anestesiología moderna. La predicción del riesgo transfusional es solo uno de varios campos donde estas nuevas tecnologías pueden tener un alto impacto, siempre y cuando se validen rigurosamente antes de aplicarse en humanos.
Fuente: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10722862/
