La inteligencia artificial (IA) pronto podría ayudar a los anestesiólogos a mantener a los niños más seguros en el quirófano y mejorar su recuperación con un mejor manejo del dolor, sugiere una revisión sistemática presentada en la reunión anual ANESTHESIOLOGY 2025 .
por la Sociedad Americana de Anestesiólogos
Brindar atención anestésica a los niños es especialmente difícil porque su anatomía puede variar considerablemente, incluso entre pacientes de la misma edad.
Los investigadores descubrieron que la IA funcionó mejor que los métodos estándar para determinar el tamaño y la ubicación adecuados de los tubos de respiración, monitorear los niveles de oxígeno y evaluar el dolor posoperatorio . La IA mejoró consistentemente la predicción, la mitigación y el manejo de las complicaciones, mejoró la precisión clínica y la toma de decisiones , y permitió a los anestesiólogos intervenir con mayor rapidez cuando surgían complicaciones.
«Piense en la IA como el copiloto, mientras el anestesiólogo toma todas las decisiones finales», dijo Aditya Shah, BS, autor principal del estudio y estudiante de medicina en la Facultad de Medicina de la Universidad Central de Michigan, Saginaw.
La IA puede analizar continuamente miles de puntos de datos en tiempo real y aprender patrones de casos anteriores, detectando cambios sutiles con mayor antelación y ayudando a adaptar las decisiones a la anatomía única de cada niño. Sin embargo, no reemplaza la formación ni la experiencia del anestesiólogo; simplemente añade un nivel adicional de seguridad y apoyo.
Los investigadores analizaron 10 estudios y descubrieron que las herramientas de IA eran más eficaces que los métodos actuales de detección y análisis. Si bien las herramientas de IA para la anestesia pediátrica aún se encuentran en fase de investigación, sus importantes beneficios hacen probable su incorporación a la práctica clínica en un futuro próximo, afirmó Shah.
Los estudios muestran que la IA puede mejorar
Monitoreo del nivel de oxígeno: Los anestesiólogos usan monitores para monitorear el nivel de oxígeno en sangre de un niño, pero las alarmas no se activan hasta que los niveles ya son peligrosamente bajos. El anestesiólogo debe actuar de inmediato y solo tiene unos segundos para prevenir daños graves. Investigadores entrenaron sistemas de IA para analizar continuamente datos segundo a segundo sobre los niveles de oxígeno de las máquinas de anestesia, basándose en más de 13,000 cirugías.
El modelo de IA más eficiente analiza los datos respiratorios, de oxígeno y cardíacos del niño en tiempo real, detectando pequeños cambios que los humanos no pueden detectar. Puede avisar a los anestesiólogos hasta 60 segundos antes de que suene la alarma estándar.
Esto les da a los anestesiólogos un minuto extra para ajustar el ventilador, despejar secreciones o solucionar el problema de las vías respiratorias antes de que el nivel de oxígeno del niño baje peligrosamente, lo que podría prevenir lesiones cardíacas o cerebrales. La diferencia es como apagar un incendio en cuanto comienza, en lugar de recibir una advertencia en cuanto aparece el humo, explicó Shah.
Evaluación del dolor posoperatorio: El dolor es difícil de evaluar en niños, quienes a menudo no pueden expresar cómo se sienten. Los métodos actuales tienen una precisión de entre el 85 % y el 88 %, incluyendo la escala FLACC (Cara, Piernas, Actividad, Llanto, Consuelo), una herramienta de 0 a 10 puntos que los profesionales de la salud utilizan para evaluar el dolor en niños según lo que observan, y la escala de Wong-Baker, que muestra una serie de caras, desde la sonrisa hasta el llanto, que el niño señala.
Los investigadores registraron más de 1000 evaluaciones de dolor en 149 niños pequeños (como llanto, agitación, protección de la garganta y expresiones faciales ) y entrenaron un sistema de IA para que reconociera las pistas más importantes para detectar el dolor. La herramienta de IA midió el dolor de los niños con una precisión del 95 %.
Precisión del tamaño y la colocación del tubo de respiración: el tamaño de los tubos de respiración y la profundidad de su colocación en la garganta son fundamentales para evitar complicaciones graves, como lesiones en el revestimiento de las vías respiratorias y la provisión de niveles inadecuados de oxígeno.
Las fórmulas actuales utilizan la edad o la altura del niño, pero la anatomía infantil puede variar considerablemente. Diversos estudios demuestran que la IA puede aumentar la precisión de este proceso. En un estudio con 37 000 niños, los modelos de aprendizaje automático (un tipo de IA) utilizaron las características del paciente para predecir el tamaño y la profundidad del tubo respiratorio con mucha mayor precisión, reduciendo los errores entre un 40 % y un 50 %.
«La IA puede ofrecer a los anestesiólogos apoyo personalizado y en tiempo real para la toma de decisiones, reduciendo potencialmente las complicaciones y los resultados en niños , donde la precisión es especialmente crítica», dijo Patrick Fakhoury, BS, coautor y estudiante de medicina en la Facultad de Medicina de la Universidad Central de Michigan.
«Para los padres, el verdadero valor de la IA es la tranquilidad».
