La IA revoluciona la gestión de la anestesia pediátrica

Un error al estimar el tamaño correcto del tubo respiratorio o una detección tardía de la disminución de oxígeno puede provocar complicaciones graves, mientras que evaluar el dolor posoperatorio resulta difícil cuando los niños no pueden comunicarse de manera efectiva. Ahora, una revisión sistemática ha descubierto que la inteligencia artificial (IA) puede mejorar la seguridad en la anestesia pediátrica al optimizar la precisión, la monitorización y la evaluación del dolor.

La revisión presentada por la Facultad de Medicina de la Universidad Central de Michigan (Saginaw, MI, EUA) en la reunión anual de ANESTHESIOLOGY 2025 evaluó el rendimiento de los sistemas de IA en la atención quirúrgica pediátrica. Los investigadores analizaron datos de 10 estudios que compararon sistemas basados en IA con los métodos tradicionales de anestesia. Las herramientas de IA fueron diseñadas para analizar de manera continua miles de datos en tiempo real, identificando cambios fisiológicos sutiles y prediciendo posibles complicaciones antes de que se vuelvan críticas.

Los estudios demostraron que la IA superó a los métodos tradicionales en varias tareas relacionadas con la anestesia. En la monitorización del oxígeno, los modelos de IA entrenados con más de 13.000 cirugías detectaron descensos en los niveles de oxígeno hasta 60 segundos antes que las alarmas estándar, brindando a los anestesiólogos un tiempo valioso para intervenir. En la colocación de tubos de respiración, los modelos de aprendizaje automático analizaron 37.000 casos pediátricos y redujeron los errores entre un 40 y 50% en comparación con las fórmulas actuales basadas en la edad o la altura.

La IA también mostró un potencial notable en el manejo del dolor posoperatorio, alcanzando una precisión del 95 % al reconocer expresiones faciales y comportamientos físicos en más de 1.000 evaluaciones de dolor en niños pequeños. Estos hallazgos demuestran cómo la IA podría transformar la atención perioperatoria al brindar apoyo personalizado y basado en datos a los anestesiólogos. Si bien estas herramientas aún se encuentran en fase de investigación, su precisión constante y su capacidad predictiva sugieren que pronto podrían integrarse en los sistemas de seguridad de los quirófanos.

“La IA puede analizar continuamente miles de datos en tiempo real y aprender patrones de casos anteriores, detectando cambios sutiles con mayor rapidez y ayudando a adaptar las decisiones a la anatomía única de cada niño”, afirmó Aditya Shah, autor principal del estudio y estudiante de medicina en la Facultad de Medicina de la Universidad Central de Michigan, Saginaw. “No reemplaza la experiencia del anestesiólogo; simplemente añade un nivel adicional de seguridad y apoyo”.

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Central Michigan University College of Medicine