Resumen

ALVAREZ MARCOS, Francisco; ALONSO GOMEZ, Noelia  y  HARO MIRALLES, Joaquín de. Inteligencia artificial y modelado computacional avanzado en cirugía vascular. Implicaciones para la práctica clínica. Angiología [online]. 2021, vol.73, n.2, pp.65-75.  Epub 17-Mayo-2021. ISSN 1695-2987.  https://dx.doi.org/10.20960/angiologia.00177.

La decisión clínica basada en la evidencia se asienta, fundamentalmente, en estudios aleatorizados a gran escala. Sin embargo, la realidad del paciente puede ser mucho más compleja y capturarla en su totalidad para adaptarla a cada caso individual justifica la llamada medicina de precisión, que toma en cuenta sus características genéticas, fenotípicas o psicosociales. Este abordaje es posible gracias al manejo de grandes volúmenes de datos mediante sistemas informáticos complejos basados en inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML).

Esta actualización divulgativa, basada en más de 50 artículos, pretende aproximarse a la aplicación de IA y ML en todos los aspectos de la angiología, cirugía vascular y endovascular contemporánea. El campo con mayor desarrollo potencial es el procesamiento y la automatización de la imagen vascular, que permite también la segmentación automática de vasos, la estimación de movimiento y deformaciones y su posterior integración en el guiado del tratamiento. La IA y el ML también ofrecen grandes posibilidades en simulación de procedimientos, cada vez más importante en cirugía abierta, y en la mejora de la interacción del operador con las estaciones de trabajo y sistemas de ayuda, tanto de imagen como robóticos. Por último, la integración masiva de datos abre nuevos horizontes en la predicción de resultados, acercando la calidad y el potencial impacto de los registros a los de los estudios aleatorizados y mejorando los resultados de la estadística convencional.

Palabras clave : Inteligencia artificial; Machine learning; Procesado automático de imagen; Simulación; Big data.

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