La cirugía 4.0 llega a los quirófanos: datos, inteligencia artificial y robótica de última generación

Forma parte de la cuarta etapa -o revolución- en la historia de los procedimientos quirúrgicos. Qué es Verb Surgical, la compañía que involucra a Alphabet, cuya filial es Google. La importancia del trabajo colaborativo y la capacitación de cirujanos 4.0

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Verb Surgical es una compañía de salud y tecnología creada en 2015. Está ubicada en Mountain View, California. Con un equipo de médicos a la cabeza y junto a investigadores a nivel global, trabaja para crear el futuro de la cirugía.

¿Cómo la conciben? Tendrá más Inteligencia Artificial (AI), aprendizaje automático (machine learning) y profundo (deep learning), robótica, visualización avanzada de imágenes y un minucioso análisis de datos. Se la denomina cirugía digital, o 4.0.

La compañía de Mountain View es parte de Verily (anteriormente, Google Life Sciences), una compañía dedicada a investigación. Es filial independiente de Alphabet Inc. -cuya filial es Google-, y de Ethicon, empresa de dispositivos médicos de Johnson & Johnson.

El objetivo de Verb Surgical es llevar innovación a los quirófanos de la mano de las últimas tecnologías en cirugía 4.0. Ha trascendido que están trabajando en un robot con IA de avanzada. Los cirujanos que, por ejemplo, acceden a información de la compañía en congresos médicos, suelen firmar acuerdos de confidencialidad para no divulgarla.

Lo que sí ha comunicado Verb Surgical es que está trabajando para integrar robótica de última generación -es decir, con visualización e instrumentación avanzada-, conectividad e inteligencia artificial a las cirugías.

Qué es cirugía 4.0

A lo largo de la historia, los procedimientos quirúrgicos han atravesado cuatro momentos. De ahí el concepto “4.0” o digital: En el siglo XX la cirugía era abierta (1.0); en la década del 80 comenzó la revolución de la cirugía laparoscópica, técnica que utiliza una lente óptica (2.0); y en el año 2000 se incorpora la robótica, dando comienzo a la cirugía 3.0.

La aplicación de conceptos como el análisis de datos, la IA de avanzada y el aprendizaje de máquina lideran la transición hacia la cirugía 4.0. “Existen beneficios de la digitalización que ya disfrutamos en otros ámbitos de la vida diaria y deben trasladarse a la cirugía”, señala a Infobae Tulio Oliveira, vicepresidente del Cluster Sur de J&J.

Oliveira asegura que hasta el momento no existe una propuesta similar a la de Verb Surgical. “Las cirugías 4.0 están relacionadas a la IA, robótica, el ´data-driven´ y el avance de las imágenes (calidad, fusión de imágenes y guías de localización)”, explica.

Por su parte, el Dr. Juan Pekolj, Jefe del Servicio de Cirugía General y Subjefe de la Unidad de Trasplante Hepático del Hospital Italiano de Buenos Aires, señala a Infobae: “La cirugía 4.0 nos va a permitir tener un mayor acceso a información del paciente durante el acto operatorio. Vamos a poder consultar estudios preoperatorios en tiempo real, estar conectados a través de redes, y entonces comunicarnos con otros centros con los cuales podemos compartir información y tomar decisiones. El objetivo es permitir accionar con mayor precisión, con mayor disponibilidad de datos, y con mayor seguridad para el paciente”.

“En la actualidad lo utiliza mayormente el servicio de urología, que es un gran referente en cirugía robótica. Eso seria cirugía 3.0. A esta plataforma, ya se le han asociado algunos complementos diagnósticos”, añade.

Según explica, en la cirugía 4.0 se trabajará mucho con imágenes que, inclusive, guiarán el procedimiento con realidad aumentada, por ejemplo. El Hospital Italiano de Buenos Aires, entre otras instituciones, fue uno de los primeros en contar con un robot en la Argentina. El Hospital Madariaga en Misiones es otro ejemplo de utilización de robótica en operaciones, a través del robot “Da Vinci”.

Cómo entrenar cirujanos 4.0

Los avances planteados por la cirugía 4.0 implican nuevas habilidades por parte de la comunidad de cirujanos. Semanas atrás, durante el 90° Congreso de Cirugía en Buenos Aires, el Dr. Frederic Moll (conocido como el “padre de la cirugía robótica”, que hoy dirige la división de cirugía digital de J&J), dijo: “El médico del futuro será entrenado de manera tradicional, pero con un fuerte componente tecnológico y conectado digitalmente”.

Dr. Frederic Moll (izq.) durante su visita a la Argentina, junto a Tulio Oliveira

Ya en la década del ’80, Moll se propuso reducir al mínimo el tamaño de las incisiones quirúrgicas en las operaciones más comunes. En 1995 creó la primera compañía desarrolladora de robots quirúrgicos, Intuitive Surgical, creadora del robot Da Vinci.

Olivera, en tanto, asegura que, debido a su nivel de formación quirúrgica en la Argentina y la experiencia de sus cirujanos, Argentina se ha convertido en un punto de referencia en la materia. "Hay instituciones de renombre que hoy operan con tecnología robótica de vanguardia y otros que se preparan para implementar en sus procedimientos quirúrgicos tecnologías robóticas”, asegura.

En este sentido, los cirujanos deben incorporar a su formación continua el entrenamiento manual práctico a través de ejercicios en centros de simulación. Hay entrenamientos con tutores y aprendizaje en lectura de big data, entre otras herramientas.

Los centros de simulación son tendencia y son necesarios para que la tecnología se pruebe antes de la aplicación clínica. Es el primer paso para testear las nuevas tecnologías a implementar.

Algunos ejemplos

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Las cirugías van camino hacia el 4.0. Pero aun se está trabajando en fases de prueba.

Mientras tanto, no obstante, existen varias innovaciones que ya están siendo aplicadas. El Dr, Eduardo Jorge Premoli, Jefe del Servicio de Oftalmología del Hospital Italiano de Buenos Aires, explica a Infobae que la rama de la medicina es pionera en el uso de IA para diagnosticar y detectar enfermedades oculares.

Actualmente, la evolución y el diagnóstico asistido por IA en imágenes se aplican en enfermedades de alta incidencia como glaucoma o cataratas, entre otras. “Mediante la construcción de redes de datos, elaboración de imágenes, aprendizaje automátizado, podemos ir formando patrones normales y anormales que van a realizar una progresión de una determinada enfermedad”, señala.

La tecnología de punta es clave para la prevención de las patologías, agrega Premoli: “Cada vez son más frecuentes cirugías mini invasivas y microcirugías asistidas digitalmente a través de tecnología 3D. El dispositivo digital no solo transmite imágenes a los ojos del cirujano, sino que también colecciona, procesa, genera y almacena las mismas, a través de una cámara de alto rango dinámico, HDR, con imágenes con la mejor definición disponible hoy en día”.

Así, el microscopio ocular se reemplaza por una pantalla de 55”con una resolución 8K que permite una postura más ergonómica para el cirujano. Además, se mejora la profundidad del campo quirúrgico (el cirujano tiene más precisión).

La clave: el trabajo colaborativo

El IMETTyB (Instituto de Medicina Traslacional, Trasplante y Bioingeniería), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas de la Universidad Favaloro, trabajan con redes neuronales artificiales. Desde allí, Dr. Mariano Casciaro explica a Infobae que no es cirugía 4.0 lo que trabajan. Pero la tecnología forma parte de la familia.

“La red, iterativamente, va ´aprendiendo´ a reconocer las patologías. A diferencia de lo que ocurre con las personas, donde a partir de conocimiento previo, reglas generales y algunos ejemplos particulares las mismas son capaces de interpretar las imágenes y detectar patologías (lo que comúnmente llamamos aprender y ganar experiencia), la IA requiere alimentarse de un enorme volumen de información (supervisada por personas que se encargaron de clasificar y analizar las imágenes) para ir convergiendo a un resultado aceptable en términos de detección”, explica el investigador.

Señala que la necesidad de tanta información (o “hambre de datos” como la llaman algunos investigadores) es una de las limitaciones que tiene la IA actualmente. Es la razón por la que se está haciendo mucho énfasis en los esfuerzos colaborativos.

“En el caso de la medicina, estos esfuerzos colaborativos implicarían que muchos centros de salud compartan su información para aumentar el volumen de datos disponible para la comunidad científica o para quienes desarrollen tecnologías basadas en IA. Por supuesto, este tipo de colaboración es difícil de lograr, ya que aún hay muchos aspectos bioéticos y legales a resolver”, finaliza.

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