Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial que podría aumentar significativamente la seguridad en intervenciones quirúrgicas en los senos paranasales y la base del cráneo.
Este avance tecnológico proviene de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la UPM, donde se ha creado un modelo automático que incorpora retroalimentación sensorial a los sistemas de neuronavegación utilizados en cirugías complejas. Los neuronavegadores son sistemas avanzados que guían al cirujano durante la operación, mostrando en tiempo real la posición de los instrumentos quirúrgicos en relación con la anatomía del paciente, a partir de imágenes obtenidas mediante tomografía computarizada (TAC) o resonancia magnética (RM).
La innovación consiste en complementar esta información visual con señales acústicas o hápticas que alertan al especialista cuando se aproxima a estructuras anatómicas críticas. Para ello, es necesario identificar con precisión y de forma personalizada los contornos óseos de cada paciente, especialmente en zonas complejas como la base del cráneo y los senos paranasales. Sin apoyo tecnológico, esta tarea resulta extremadamente laboriosa y propensa a errores.
El modelo de segmentación semántica desarrollado por el equipo de la UPM permite reconocer automáticamente y con alta precisión estas estructuras óseas. Su integración en los neuronavegadores podría reducir de manera significativa el riesgo de complicaciones quirúrgicas, como lesiones nerviosas, daños oculares o incluso consecuencias fatales. Además, la retroalimentación sensorial facilitaría el trabajo del cirujano, disminuyendo la probabilidad de errores humanos.
El estudio también aborda un reto común en el ámbito científico: la limitada disponibilidad de datos para comparar modelos de inteligencia artificial. Por ello, los investigadores han puesto a disposición de la comunidad científica tanto el modelo como los escáneres anotados utilizados en el proyecto, promoviendo la ciencia abierta y la colaboración internacional.
La coautora del estudio, Yichun Sun, subraya que “al hacer accesibles tanto el modelo de inteligencia artificial como las imágenes segmentadas, esperamos contribuir a mejorar la precisión en cirugías de senos paranasales y base del cráneo”. Por su parte, el profesor Juan Ignacio Godino Llorente, líder del proyecto, destaca que “el sistema desarrollado no solo permite incorporar retroalimentación sensorial durante la operación, sino que también abre nuevas posibilidades para la cirugía robotizada”.
Los detalles técnicos de esta herramienta han sido publicados en dos estudios científicos, consolidando su relevancia en el campo de la cirugía asistida por inteligencia artificial.