La revista Neurosurgery acaba de publicar un artículo en el que analiza la situación actual de la aplicación del aprendizaje automático en la cirugía de columna. Para ello, ha llevado a cabo una revisión de los trabajos realizados hasta la fecha en relación con este campo.

El empleo de estos sistemas supone un avance evidente en el procesamiento de las técnicas diagnósticas de imagen y en su empleabilidad para la planificación de cirugía de columna tanto degenerativa, traumática como oncológica.

Otra de las capacidades de esta herramienta es la creación de modelos analíticos discriminativos. Mediante ésta opción es posible recopilar información procedente de imágenes y a través de ello generar un resultado esperable o predecible.

Las herramientas de asistencia intraoperatoria generadas a través de visores capaces de reconocer las estructuras anatómicas e integrar esta información con las imágenes radiológicas preoperatorias supone otra potencial aplicación del aprendizaje automático en este tipo de cirugía.

Por último, la integración de toda esta información podría dar lugar a la creación de otras herramientas de ayuda en la predicción de resultados y en la toma de decisiones.

Pese a lo prometedor de estos avances la cautela en la implementación de los mismos debe ser máxima, pues además de los evidentes cuestionamientos éticos y legales, es preciso una evaluación exhaustiva de su seguridad, efectividad y eficiencia.

Fuente: Karandikar P, Massaad E, Hadzipasic M, Kiapour A, Joshi RS, Shankar GM, Shin JH. Machine Learning Applications of Surgical Imaging for the Diagnosis and Treatment of Spine Disorders: Current State of the Art. Neurosurgery. 2022 Apr 1;90(4):372-382.