Por Canuto  

Cirujanos de Londres retiraron un tumor pituitario de 11 mm con apoyo de un sistema de inteligencia artificial que analizó imágenes en tiempo real. University College London Hospitals presentó el caso como la primera cirugía exitosa de su tipo, aunque todavía no se han divulgado métricas detalladas de precisión ni el diseño del ensayo clínico.
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  • La operación se realizó en mayo y ayudó a preservar la visión de Rhys Hibbert, un paciente de 48 años con un tumor pituitario.
  • El sistema identificó anatomía crítica, instrumentos y tejidos mediante las imágenes de un endoscopio introducido por la nariz.
  • Investigaciones previas de UCL reportaron mejoras en la anotación anatómica, pero el sistema usado en el quirófano aún no fue identificado públicamente.

Cirujanos del Hospital Nacional de Neurología y Neurocirugía de Londres extirparon un tumor cerebral con apoyo de inteligencia artificial, en una operación que University College London Hospitals describió como la primera exitosa de su tipo en el mundo. El sistema analizó en directo las imágenes captadas por una cámara durante la intervención y ayudó al equipo a reconocer estructuras próximas al tumor, aunque los médicos conservaron el control total del procedimiento.

La operación ocurrió en mayo, pero sus detalles se mantuvieron en reserva hasta que el paciente completó una etapa inicial de recuperación. El centro forma parte de University College London Hospitals NHS Foundation Trust y funciona en el Hospital Nacional de Neurología y Neurocirugía, una institución fundada en 1859 como el primer hospital dedicado exclusivamente a la neurocirugía en el mundo.

Una intervención para proteger la visión

El paciente fue Rhys Hibbert, un gerente de atención al cliente de 48 años procedente de Bedfordshire, quien recibió en 2024 el diagnóstico de un tumor de 11 mm ubicado en la glándula pituitaria. En un comienzo, los médicos trataron la condición sin recurrir a la cirugía, pero los síntomas de Hibbert empeoraron e incluyeron un grave desequilibrio hormonal y problemas de visión.

Los médicos señalaron que, sin la intervención, el paciente corría riesgo de quedar ciego. Hibbert describió su recuperación desde una perspectiva directamente vinculada con ese temor y afirmó que, al despertar, podía ver con claridad toda la habitación, mientras que posteriormente sintió una especie de visión panorámica de 360 grados a su alrededor.

La glándula pituitaria se encuentra detrás de la cavidad nasal y justo debajo de los nervios ópticos, una ubicación que convierte la precisión anatómica en un elemento central del procedimiento. Para acceder al tumor, el equipo introdujo un endoscopio por la nariz, y esa señal de cámara alimentó el sistema de inteligencia artificial empleado durante la operación.

Según UCLH, la herramienta ayudó a reconocer en tiempo real la anatomía crítica, los instrumentos quirúrgicos y la forma en que estos interactuaban con los tejidos. La tecnología no sustituyó las decisiones del equipo: los cirujanos mantuvieron el control completo de la operación durante todas sus fases.

Un modelo entrenado con videos quirúrgicos

La líder técnica del proyecto fue la Dra. Sophia Bano, profesora asociada de robótica e inteligencia artificial en University College London. Bano explicó que el sistema aprendió a partir de cientos de videos quirúrgicos, una exposición a ejemplos que, según su comparación, a un cirujano le tomaría muchos años acumular durante su formación y práctica clínica.

Una etapa anterior del mismo programa de investigación se presentó públicamente en 2023, cuando la tecnología había sido entrenada con más de 200 grabaciones de cirugías pituitarias. En aquel momento, los investigadores estimaron que la asistencia de IA en cirugía cerebral podría llegar aproximadamente dos años después, una expectativa que ahora coincide con la realización de esta intervención.

UCLH indicó que el sistema acumuló en unos 10 meses una cantidad de experiencia quirúrgica comparable a la que un residente tardaría alrededor de una década en adquirir. Esa comparación no significa que la herramienta tenga autonomía clínica ni que pueda reemplazar a un especialista, sino que busca ilustrar la cantidad de material visual que el modelo procesó para identificar patrones anatómicos durante el procedimiento.

Hibbert regresó a su trabajo en cuestión de semanas, mientras su visión y movilidad se recuperaron rápidamente después de la operación. El paciente también destacó la trayectoria del hospital y consideró apropiado que una institución pionera en neurocirugía realizara la que UCLH presenta como la primera operación de su tipo asistida por IA.

Resultados previos y límites de la evidencia

El equipo ya había publicado resultados sobre el mismo problema en un artículo de 2024 en npj Digital Medicine. Ese trabajo evaluó el enfoque fuera de línea mediante imágenes fijas, no durante una intervención en quirófano, y concluyó que la asistencia de IA elevó la precisión de la anotación anatómica de 70,7% a 77,5% según una medida estándar de superposición.

La mejora fue especialmente visible entre estudiantes de medicina, cuyas puntuaciones aumentaron de 66,2% a 78,9% con apoyo del sistema. Entre los participantes con mayor experiencia, el avance fue menor, mientras que el modelo, trabajando sin intervención humana, obtuvo una puntuación de 79,1% en un conjunto de prueba reservado.

Aquel modelo se entrenó con 640 imágenes extraídas de 64 videos quirúrgicos, una base distinta de la descripción más amplia ofrecida para el programa actual. Los autores presentaron ese trabajo como una evaluación fuera de línea y no como una prueba del sistema dentro de un quirófano, por lo que sus resultados no permiten medir directamente el desempeño de la operación realizada en mayo.

El sistema utilizado durante la intervención no ha sido identificado públicamente y el equipo tampoco divulgó sus cifras de precisión ni resultados clínicos detallados. Además, no se informaron el nombre, el tamaño o el diseño del ensayo, ni se indicó un estatus regulatorio, aspectos que resultan importantes para valorar si la herramienta puede extenderse a otros hospitales y pacientes.

Financiación pública y próximos pasos

La operación recibió financiación del National Institute for Health and Care Research, organismo de investigación sanitaria financiado a través del Departamento de Salud y Asuntos Sociales del Reino Unido. El procedimiento se desarrolló como parte de un ensayo clínico, aunque la información disponible no incluye detalles suficientes para evaluar su alcance, sus criterios de selección o la forma en que se medirán sus resultados.

El profesor Mike Lewis, director científico de innovación del NIHR, calificó el caso como una cirugía pionera y afirmó que demuestra el potencial de la IA avanzada para apoyar a los cirujanos y mejorar la atención de los pacientes. La declaración presenta la intervención como una demostración de capacidad, no como evidencia concluyente de que la tecnología ya sea superior a los métodos convencionales.

La diferencia entre una demostración prometedora y una herramienta clínica ampliamente validada dependerá de datos que todavía no se han publicado. Para establecer su utilidad será necesario conocer su precisión en tiempo real, la frecuencia de errores, el comportamiento ante anatomías diferentes y los resultados de un número mayor de operaciones, además de la supervisión y las autorizaciones aplicables.

El caso muestra cómo la inteligencia artificial puede incorporarse a una tarea altamente especializada sin desplazar al equipo médico, al menos en esta intervención. También deja claro que la innovación quirúrgica debe avanzar junto con evidencia verificable, transparencia regulatoria y controles que mantengan la responsabilidad clínica en manos de profesionales capacitados.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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