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Entrar por la nariz hasta la base del cráneo ya era una cirugía de precisión. Ahora, en el Hospital Universitario de Londres, ese trayecto ha sumado un apoyo nuevo. Por primera vez, un equipo ha extirpado un tumor cerebral con una herramienta de inteligencia artificial que trabaja en tiempo real dentro del quirófano.
La pantalla adicional mostró lo que no conviene rozar
Durante la intervención, el sistema analizó la transmisión de vídeo del endoscopio y señaló en una segunda pantalla dónde estaban arterias carótidas y nervios ópticos.
La escena tiene algo de copiloto silencioso. El cirujano avanza con el endoscopio introducido por la nariz mientras, al lado, otra imagen le recuerda qué estructuras no admiten margen de error.
Hani Marcus, profesor y neurocirujano, pone la comparación más gráfica al describir la herramienta.
"Es una especie de ChatGPT para cirujanos. Otro experto en la sala al que pueden recurrir para pedir consejo si lo desean, o ignorarlo si no están de acuerdo". - Hani Marcus, profesor y neurocirujano
No decide por el equipo médico ni sustituye la destreza manual. Su papel consiste en advertir, sobre la marcha, de la proximidad de zonas delicadas en una operación donde unos milímetros pueden separar la resección completa de una complicación grave.
El algoritmo aprendió de cientos de cirugías reales
Antes de llegar al quirófano, la inteligencia artificial se entrenó con cientos de vídeos de extirpaciones de tumores hipofisarios. En ese material, los investigadores dibujaron el contorno de vasos sanguíneos y nervios para enseñar al sistema qué debía reconocer.
Marcus resume esa escala de aprendizaje con otra idea que ayuda a medir el salto.
"Está entrenada en más operaciones de las que la mayoría de los cirujanos ven o realizan en toda su vida". - Hani Marcus, profesor y neurocirujano
Ahí aparece una de las tensiones de esta historia. La experiencia humana sigue siendo insustituible en la decisión clínica, pero la máquina puede haber visto, condensadas en entrenamiento, más variantes anatómicas de las que caben en toda una carrera.
Además, el proyecto no nació en una sola institución. Investigadores del University College London desarrollaron el sistema con financiación del Instituto Nacional de Investigación en Salud y Google, una combinación que une hospital, universidad y apoyo tecnológico en un terreno especialmente delicado como la neurocirugía.
El margen de error era pequeño y el riesgo no lo era
Sin esa ayuda, la probabilidad de no extirpar completamente el tumor se situaba entre el 25 y el 50%.
Tampoco el peligro vascular era menor. La posibilidad de lesionar una arteria importante oscilaba entre el 0,5 y el 2%, una franja baja en apariencia pero enorme cuando la operación ocurre junto a estructuras que no ofrecen segunda oportunidad.
Esa combinación explica por qué una guía visual en tiempo real puede cambiar la lectura del campo quirúrgico, igual que ya ocurre en lectores adicionales en radiología, donde el algoritmo no reemplaza al especialista pero sí añade una capa de vigilancia sobre la imagen.
James Frith, ministro de Innovación en Salud británico, ha respaldado el avance y ha defendido que el país debe aprovechar las oportunidades que esto conlleva.
La medicina ya prueba otra relación entre ojo y máquina
No es casual que estas herramientas aparezcan primero en entornos donde la imagen manda. En otras áreas clínicas, la inteligencia artificial ya ha servido para predecir tumores antes de ser visibles, pero aquí la diferencia es otra porque la imagen no se revisa después, sino mientras la mano del cirujano avanza.
La operación ocurrió con el algoritmo analizando vídeo endoscópico en tiempo real. Esa es la novedad concreta y también la medida del reto, porque no habla de un informe posterior ni de una segunda opinión leída con calma, sino de una ayuda que entra en escena cuando el tumor, la arteria y el nervio comparten el mismo encuadre.