Herramienta de RV prequirúrgica podría permitir a los cirujanos obtener una vista previa del corazón palpitante del paciente en 4D

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 27 Jul 2023

En el campo de la tecnología en rápido desarrollo, el aprendizaje automático se ha convertido en un verdadero cambio de juego, transformando varios sectores, incluido el de la atención médica. Mejora la eficiencia, minimiza los errores humanos y deja tiempo disponible para otras tareas más importantes. La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de revolucionar la preparación quirúrgica, particularmente en casos complejos, al convertir escaneos médicos en modelos 3D y 4D interactivos. Esto puede ser particularmente valioso para tareas como generar una vista más profunda de órganos, tejidos y tumores. Ahora, un grupo de investigadores se está enfocando en la conversión de imágenes médicas en modelos interactivos 3D y 4D (para impresión 3D para realidad virtual), específicamente para asistencia en la planificación prequirúrgica de casos complejos cardíacos y de cáncer.

El corazón, un órgano único, cambia de forma a medida que bombea sangre por todo el cuerpo. Esto se convierte en un problema cuando el crecimiento anormal del músculo cardíaco inhibe la capacidad del corazón para bombear sangre de manera efectiva. La tecnología existente no proporciona a los cirujanos una vista 4D de esta obstrucción dinámica. Actualmente, los cirujanos dependen de años de prueba y error de experiencia quirúrgica para decidir el método correcto para extraer el músculo y aliviar la obstrucción. Ahora, una colaboración entre investigadores de OSF HealthCare (Peoria, IL, EUA) y la Universidad Bradley (Peoria, IL, EUA) tiene como objetivo ofrecer a los cirujanos una perspectiva de realidad virtual del corazón de sus pacientes, permitiendo una vista 4D de sus contracciones y expansiones.


Imagen: Los cirujanos pronto podrían acceder a una vista en RV del corazón latiendo de su próximo paciente en 4D (Fotografía cortesía de OSF Healthcare)

Los investigadores habían demostrado previamente este concepto, pero el proceso de conversión de imágenes del corazón en 4D requería mucho tiempo y era insostenible. El equipo cree que el aprendizaje automático puede automatizar este proceso intensivo, permitiendo a los cirujanos examinar virtualmente el corazón latente de un paciente en 4D y ver la obstrucción. Esta innovadora herramienta de análisis prequirúrgico permitiría una visión completa de la estructura del corazón, ampliando significativamente los elementos para una visión más clara de la anatomía. Esta innovación en la visualización 4D derivada del aprendizaje automático de un corazón latiendo se convertirá en una tecnología primera en su tipo.

Los investigadores anticipan que su solución automatizada podría reducir drásticamente el tiempo necesario para convertir imágenes, de meses a horas y posiblemente incluso a minutos. Eventualmente, esto podría extenderse a imágenes para otros tipos de casos médicos complejos, beneficiando a adultos, niños e incluso bebés. El software habilitado para IA podría ofrecer una solución escalable para cirujanos de todo el mundo, lo que podría llevar a otros hospitales a adoptar este método para la planificación prequirúrgica. Los investigadores esperan automatizar la conversión de tomografías computarizadas cardíacas en realidad virtual a través de algoritmos de aprendizaje automático dentro de un año. Esta vista 4D permitirá a los cirujanos visualizar el corazón latiendo de los pacientes y planificar cirugías en realidad virtual antes de ingresar a la sala de operaciones.

“El impacto más inmediato no va a ser el corazón 4D”, dijo el Dr. Matthew Bramlet, MD, cardiólogo pediátrico de la Facultad de Medicina de la Universidad de Illinois, que se especializa en resonancia magnética cardíaca congénita para el Hospital Infantil OSF de Illinois. “El impacto a mayor escala será la escalabilidad de cómo cualquier programa podrá crear modelos para la planificación prequirúrgica; impresos en 3D o para RV con esta tecnología”.

Enlaces relacionados:
OSF HealthCare
Universidad Bradley


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