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Revista Angiología 00177 / http://dx.doi.org/10.20960/angiologia.00177

Resumen| PDF

Revisiones

Inteligencia artificial y modelado computacional avanzado en cirugía vascular. Implicaciones para la práctica clínica

Francisco Álvarez Marcos, Noelia Alonso Gómez, Joaquín de Haro Miralles

Prepublicado: 2020-12-03

Publicado: 2021-03-15

VOLUMEN 73, NÚM. 2, marzo-abril (2021), PAG. 65-75

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La decisión clínica basada en la evidencia se asienta, fundamentalmente, en estudios aleatorizados a gran escala. Sin embargo, la realidad del paciente puede ser mucho más compleja y capturarla en su totalidad para adaptarla a cada caso individual justifica la llamada medicina de precisión, que toma en cuenta sus características genéticas, fenotípicas o psicosociales. Este abordaje es posible gracias a la inteligencia artificial y al machine learning. Esta actualización divulgativa, basada en más de 50 artículos, pretende aproximarse a la aplicación de IA y ML en todos los aspectos de la angiología, cirugía vascular y endovascular contemporánea. El campo con mayor desarrollo potencial es el procesamiento y la automatización de la imagen vascular, que permite también la segmentación automática de vasos, la estimación de movimiento y deformaciones y su posterior integración en el guiado del tratamiento. La IA y el ML también ofrecen grandes posibilidades en simulación de procedimientos, cada vez más importante en cirugía abierta, y en la mejora de la interacción del operador con las estaciones de trabajo y sistemas de ayuda, tanto de imagen como robóticos. Por último, la integración masiva de datos abre nuevos horizontes en la predicción de resultados, acercando la calidad y el potencial impacto de los registros a los de los estudios aleatorizados y mejorando los resultados de la estadística convencional.

Palabras Clave: Inteligencia artificial. Machine learning. Procesado automático de imagen. Simulación. Big data.

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