¿Cómo será el futuro de la cirugía?

El futuro de la cirugía estará relacionado con la inteligencia artificial, la robótica, el “data-driven” y el avance de las imágenes en cirugía (calidad de imagen, fusión de imágenes y guías de localización). Estos avances requieren una reconversión del cirujano, que deberá adoptar además diversas habilidades no técnicas, con una profunda impronta en el trabajo en equipo y ejercitando nuevas maneras de liderazgo.

El primero de estos conceptos es el de inteligencia artificial (IA) cuya definición es la inteligencia exhibida por las máquinas. En informática, una máquina “inteligente” ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y toma acciones que maximizan sus posibilidades de éxito en alguna meta.

Coloquialmente, el término “inteligencia artificial” se aplica cuando una máquina imita funciones “cognitivas” que los humanos asocian con otras mentes humanas, como “aprender” y “resolver problemas”. Es así que nuevas computadoras se engloban en estos términos de computadoras cognitivas y de IA.

Un ejemplo de esto es Watson, la nueva computadora cognitiva de IBM, la cual es un tipo de sistema experto de IA. Watson (en honor al primer presidente de IBM), puede almacenar más información médica que cualquier individuo humano y dar respuestas a las preguntas del lenguaje natural de los cirujanos en fracciones de segundo. Estas máquinas de IA se convertirán en un asistente de cirugía inteligente. Esto no es algo totalmente nuevo, pero lo tomamos como tal pues los límites de lo que consideramos IA se mueven todo el tiempo.

Por ejemplo, si hace escasos 20 años, cuando comenzaron los teléfonos celulares, hubiésemos dicho que nos guiarían y nos asesorarían, como hoy lo hacen programas comunes y gratuitos como Siri, Waze o Google Maps, lo hubiéramos considerado como IA o simplemente ciencia ficción. Nuestra percepción sobre IA cambia cada día a medida que asimilamos estos desarrollos.

En medicina, esto tiene una implicancia directa. Por ejemplo, en la evolución anual del concurso ImageNet patrocinado entre otras instituciones por las Universidades de Stanford y Princeton sobre el progreso de las máquinas cognitivas en la clasificación de imágenes, se observa en los últimos años una persistente disminución del error en comparación con -linea roja- el error de un humano entrenado .

El término superinteligencia fue acuñado en el 2014 por el filósofo Sueco Nick Bostrom de la Universidad de Oxford en su libro Superinteligencia: Caminos, Peligros, Estrategias.¹ Allí sostiene que si los cerebros de la máquina superan a los cerebros humanos en la inteligencia general, entonces esta nueva superinteligencia podría reemplazar a los humanos como la forma de vida dominante en la tierra. Las máquinas suficientemente inteligentes podrían mejorar sus propias capacidades más rápidamente que los científicos informáticos humanos y el resultado podría ser una catástrofe existencial para la humanidad.

Si bien este pensamiento parece ser parte de un argumento de alguna apocalíptica película de ciencia ficción, la proximidad de esta posibilidad y la seriedad de quienes sostienen estos interrogantes llama a reflexionar sobre el tema.

El segundo punto es la robótica. La llegada de la cirugía laparoscópica en los finales de la década del ’80 permitió reparar lesiones orgánicas sin grandes heridas cutáneas (incisiones). De esta manera, los cirujanos no solo priorizamos el alargamiento de la vida, sino también la calidad de la vida y la función luego del tratamiento quirúrgico.⁶

Simultáneamente, el operar a través de una cámara determinó perder la tridimensionalidad y el trabajar con largos instrumentos cierta movilidad. La robótica permite recuperar estas dos limitantes.

La introducción de los robots quirúrgicos ha sido por lo tanto un gran avance en la cirugía actual, sin embargo, presenta problemas que disminuyen su difusión como los costos -que tienden a reducirse- y lo complejo de operar en varios sectores del organismo, pues determina mover y reprogramar el robot durante la cirugía. Es por ello que el uso de los robots pareciera estar confinado a cirugías de campos reducidos.

En un futuro cercano, el acceso por un puerto único que permita cambiar fácilmente los campos de acción quirúrgicos durante una misma cirugía e instrumentos especiales para realizar tracción y contracción permitirán aumentar las indicaciones con esta nueva generación de robots. Pero en definitiva, estos robots –aún la nueva generación- son solo instrumentos bajo la completa dirección del cirujano. Son intermediarios entre el cirujano -quien realiza la operación- y el paciente.

Las próximas generaciones de robots para laparoscopía, endoscopía y percutánea se complementarán con IA, determinando que las máquinas tiendan a operar solas o por lo menos tengan cierto grado de autonomía facilitando y haciendo más seguras las cirugías.

Catherine Mohr, vicepresidente del Intuitive Surgery, compañía que produce los robots quirúrgicos Da Vinci, bosquejó esta próxima ola de IA y robótica en la cirugía como una estrecha asociación entre los seres humanos y las máquinas, con una compensación de las debilidades de cada parte.

El tercer aspecto que determina el camino futuro de la cirugía es el “data-driven”, que es la gestión de decisiones basada en datos. Supera al concepto de medicina basada en la evidencia, cambiando la pregunta de ¿qué datos necesitamos? a ¿cómo usamos estos datos para la toma de decisiones?

Las decisiones basadas en la evidencia se llevan a cabo normalmente como una forma de obtener una ventaja competitiva. Un estudio del Centro para el Negocio Digital del MIT (Massachusetts Institute of Technology) encontró que las organizaciones impulsadas por la toma de decisiones basadas en datos tenían un 4% más de productividad y un 6% más de beneficios.¹¹

Sin embargo, la integración de cantidades masivas de información de diferentes áreas (algo habitual hoy en medicina) y su combinación para obtener datos procesables en tiempo real (necesario en cirugía), puede ser muy complejo y los errores producidos en el proceso pueden originar graves inconvenientes. Por ello, el modo en cómo se usen los datos en la toma de decisiones (gestión de decisiones basada en datos) y su combinación con la IA y la robótica podrán mejorar los resultados con un menor índice de problemas.

Por último, en los próximos años veremos un significativo incremento del uso de las imágenes en cirugía (calidad de imagen, fusión de imágenes y guías de localización), permitiendo una combinación de procedimientos endoscópicos, laparoscópicos y percutáneos guiados por imágenes, logrando un afinamiento de la técnica que será más segura y menos invasiva.

Para ello, se están construyendo los llamados quirófanos híbridos  Estas salas de operaciones están equipadas con avanzados dispositivos de imagen médica, tales como angiógrafos, tomógrafos y escáneres de resonancia magnética. Aunque la imagenología ha sido una parte estándar de los quirófanos durante mucho tiempo en forma de brazos en C móviles, ultrasonido y endoscopía, los nuevos procedimientos invasivos mínimos requieren técnicas de imagen que puedan visualizar partes del cuerpo más pequeñas, permitiendo volver “transparente” el cuerpo humano.

La fusión de imágenes, que permite sumar y superponer imágenes intraoperatorias con preoperatorias -RM, TC o Pet Scan-, así como reconstrucciones 3D, hacen más seguras las cirugías y determinan mejores guías para punzar o cortar .