Inteligencia artificial en cirugía pediátrica: desde el diagnóstico y la planificación preoperatoria hasta la estratificación del riesgo. Una revisión exhaustiva de las aplicaciones actuales

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Brais Galdo, et al. https://doi.org/10.1016/j.anpedi.2024.02.00

Recopilado por Carlos Cabrera Lozada. Individuo de Número, ANM Sillón VII. ORCID: 0000-0002-3133-5183. 18/07/2026

Resumen

Enfoque y objetivo: El documento es una revisión exhaustiva sobre las aplicaciones actuales de la inteligencia artificial (IA) en la cirugía pediátrica, abarcando cuatro áreas principales: diagnóstico, planificación preoperatoria, estratificación de riesgos y prevención de errores quirúrgicos. El objetivo es sintetizar los avances recientes y los desafíos pendientes en la integración de la IA en la práctica clínica pediátrica.

Metodología: Se realizó una revisión narrativa de la literatura publicada entre 2020 y 2025 en PubMed/MEDLINE, seleccionando estudios relevantes sobre IA en cirugía pediátrica. Se analizaron artículos originales, revisiones sistemáticas y estudios de implementación clínica.

Principaleshallazgospordominio:

  1. Diagnósticoysoportealadecisiónclínica:
    • La IA ha avanzado especialmente en el análisis de imágenes diagnósticas (radiología), con modelos de aprendizaje profundo que alcanzan precisiones de hasta el 95% en detección de fracturas y evaluación de la edad ósea.
    • Existen aplicaciones prometedoras en la detección de anomalías congénitas y en el apoyo al diagnóstico de apendicitis y enterocolitis necrotizante, superando en algunos casos a los métodos clínicos tradicionales.
    • Sin embargo, la mayoría de los modelos carecen de validación externa y se basan en estudios retrospectivos y de un solo centro.
  2. Planificaciónpreoperatoriaysimulaciónquirúrgica:
    • Herramientas de IA permiten la segmentación automática de imágenes, reconstrucción 3D y simulación virtual, mejorando la comprensión anatómica y la confianza del cirujano.
    • La realidad virtual (VR) y la realidad aumentada (AR) han demostrado cambiar la estrategia quirúrgica en hasta el 8% de los casos oncológicos pediátricos.
    • La impresión 3D, apoyada por IA, facilita la planificación y la educación de pacientes y familias, aunque su uso está limitado a centros especializados por requerimientos de recursos.
  3. Estratificaciónderiesgosyprediccióndecomplicaciones:
    • Modelos de IA para apendicitis, cirugía cardíaca congénita y urología pediátrica superan a los sistemas de puntuación clínica tradicionales en la predicción de complicaciones y resultados adversos.
    • Menos del 10% de estos modelos han sido validados externamente, y la mayoría son retrospectivos.
    • Se destaca la importancia de la interpretabilidad de los modelos (uso de SHAP, LIME) para ganar confianza clínica y facilitar la adopción.
  4. Prevencióndeerroresquirúrgicosyseguridadintraoperatoria:
    • La IA se utiliza en sistemas de visión computarizada para identificar estructuras anatómicas en tiempo real y prevenir errores como lesiones o retención de objetos quirúrgicos.
    • Se han desarrollado listas de verificación inteligentes y sistemas de monitoreo del flujo de trabajo, aunque la mayoría están en fase de prueba de concepto y basados en datos de adultos.
    • Los sistemas de alerta temprana basados en IA pueden predecir eventos adversos intraoperatorios, como hipotensión, permitiendo intervenciones preventivas.

Desafíosyoportunidades:

  • La integración clínica de la IA en cirugía pediátrica está limitada por la escasez de datos (especialmente en enfermedades raras), la falta de validación externa y prospectiva, la baja interpretabilidad de los modelos y preocupaciones éticas sobre privacidad y sesgo.
  • Se recomienda el desarrollo de grandes bases de datos multicéntricas pediátricas, estudios prospectivos y modelos transparentes y explicables.
  • La IA tiene potencial para mejorar la precisión, seguridad y personalización de la cirugía pediátrica, pero su adopción segura y efectiva requiere superar barreras metodológicas, éticas y de integración en el flujo clínico.

Conclusión: La IA es una herramienta prometedora en cirugía pediátrica, con aplicaciones que van desde el diagnóstico hasta la prevención de errores quirúrgicos. Sin embargo, la mayoría de los modelos están en fases iniciales y requieren validación rigurosa antes de su adopción generalizada. El futuro de la IA en este campo depende de la colaboración entre científicos de datos y clínicos, el desarrollo de datos pediátricos robustos y la atención a la ética y la transparencia.