Investigadores de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM) han desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial que podr\u00eda aumentar significativamente la seguridad en intervenciones quir\u00fargicas en los senos paranasales y la base del cr\u00e1neo.<\/p>\n
Este avance tecnol\u00f3gico proviene de la Escuela T\u00e9cnica Superior de Ingenieros de Telecomunicaci\u00f3n de la UPM, donde se ha creado un modelo autom\u00e1tico que incorpora retroalimentaci\u00f3n sensorial a los sistemas de neuronavegaci\u00f3n utilizados en cirug\u00edas complejas. Los neuronavegadores son sistemas avanzados que gu\u00edan al cirujano durante la operaci\u00f3n, mostrando en tiempo real la posici\u00f3n de los instrumentos quir\u00fargicos en relaci\u00f3n con la anatom\u00eda del paciente, a partir de im\u00e1genes obtenidas mediante tomograf\u00eda computarizada (TAC) o resonancia magn\u00e9tica (RM).<\/p>\n
La innovaci\u00f3n consiste en complementar esta informaci\u00f3n visual con se\u00f1ales ac\u00fasticas o h\u00e1pticas que alertan al especialista cuando se aproxima a estructuras anat\u00f3micas cr\u00edticas. Para ello, es necesario identificar con precisi\u00f3n y de forma personalizada los contornos \u00f3seos de cada paciente, especialmente en zonas complejas como la base del cr\u00e1neo y los senos paranasales. Sin apoyo tecnol\u00f3gico, esta tarea resulta extremadamente laboriosa y propensa a errores.<\/p>\n
El modelo de segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica desarrollado por el equipo de la UPM permite reconocer autom\u00e1ticamente y con alta precisi\u00f3n estas estructuras \u00f3seas. Su integraci\u00f3n en los neuronavegadores podr\u00eda reducir de manera significativa el riesgo de complicaciones quir\u00fargicas, como lesiones nerviosas, da\u00f1os oculares o incluso consecuencias fatales. Adem\u00e1s, la retroalimentaci\u00f3n sensorial facilitar\u00eda el trabajo del cirujano, disminuyendo la probabilidad de errores humanos.<\/p>\n
El estudio tambi\u00e9n aborda un reto com\u00fan en el \u00e1mbito cient\u00edfico: la limitada disponibilidad de datos para comparar modelos de inteligencia artificial. Por ello, los investigadores han puesto a disposici\u00f3n de la comunidad cient\u00edfica tanto el modelo como los esc\u00e1neres anotados utilizados en el proyecto, promoviendo la ciencia abierta y la colaboraci\u00f3n internacional.<\/p>\n
La coautora del estudio, Yichun Sun, subraya que \u201cal hacer accesibles tanto el modelo de inteligencia artificial como las im\u00e1genes segmentadas, esperamos contribuir a mejorar la precisi\u00f3n en cirug\u00edas de senos paranasales y base del cr\u00e1neo\u201d. Por su parte, el profesor Juan Ignacio Godino Llorente, l\u00edder del proyecto, destaca que \u201cel sistema desarrollado no solo permite incorporar retroalimentaci\u00f3n sensorial durante la operaci\u00f3n, sino que tambi\u00e9n abre nuevas posibilidades para la cirug\u00eda robotizada\u201d.<\/p>\n
Los detalles t\u00e9cnicos de esta herramienta han sido publicados en dos estudios cient\u00edficos, consolidando su relevancia en el campo de la cirug\u00eda asistida por inteligencia artificial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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