PDF | DOI: 10.25237/congreso-2024-019
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Autores
Yihao Wang
Universidad del Desarrollo.
Anton Jacob Tuma Lasner
Universidad del Desarrollo.
Cristóbal Francisco Guzmán Galeb
Universidad del Desarrollo.
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Introducción
Durante la última década, la inteligencia artificial (IA) se ha
convertido en un tema atractivo tanto dentro como fuera de la comunidad
científica. La IA se ha implementado en distintas áreas de la anestesia como en
la evaluación preanestésica, robots para la administración de medicamentos según
objetivos, manejo del dolor postoperatorio y en el campo de la anestesia
regional. En relación a este último, el uso de IA ha demostrado mejorar la
calidad de la imagen obtenida y la identificación de estructuras anatómicas,
marcándolas con color en tiempo real mediante bases de datos de hasta 800,000
imágenes ecográficas. Esto ha logrado ser una herramienta de apoyo en la
práctica clínica y de utilidad en el proceso de aprendizaje de los
operadores.
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Objetivo(s)
El objetivo de esta revisión bibliográfica es exponer la
evidencia que respalda y justifica el uso de la IA en él área de la anestesia
regional.
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Material y Métodos
Se realizó una búsqueda bibliográfica en las bases de datos PubMed, EBSCO y
Google Scholar, seleccionando estudios en idioma de inglés y revisados por
pares, publicados en los últimos 5 años, utilizando las siguientes combinaciones
de términos: “Artificial intelligence”, “Anesthesia”, “Regional Anesthesia”,
“Deep learning”, “Machine learning”. Luego se realizó una revisión narrativa
según los criterios de la declaración PRISMA.
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Resultados
El uso del ScanNav permite lograr mayores tasas de visión
correcta e identificación de estructuras anatómicas y menor riesgo de
complicaciones asociadas a técnicas de anestesia regional en comparación al no
uso de este.
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Conclusiones
La IA sigue siendo un área en desarrollo y faltan estudios de
validación para su uso clínico. ScanNav tiene un campo interesante en cuanto a
la formación de anestesiólogos en anestesia regional ecoguiado por sus
características de resaltar las distintas estructuras anatómicas.
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Contacto
Nombre: Yihao Wang
Correo electrónico: yiwang@udd.cl
