Inteligencia artificial y modelado computacional avanzado en cirugía vascular. Implicaciones para la práctica clínica / Artificial intelligence, machine learning, vascular surgery, automatic image processing. Implications for clinical practice

RESUMEN

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 adaptarlaa 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 mediantesistemas 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 entodos los aspectos de la angiología, cirugía vascular y endovascular contemporánea. El campo con mayor desarrollopotencial es el procesamiento y la automatización de la imagen vascular, que permite también la segmentaciónautomática de vasos, la estimación de movimiento y deformaciones y su posterior integración en el guiado deltratamiento. La IA y el ML también ofrecen grandes posibilidades en simulación de procedimientos, cada vez másimportante en cirugía abierta, y en la mejora de la interacción del operador con las estaciones de trabajo y sistemasde ayuda, tanto de imagen como robóticos. Por último, la integración masiva de datos abre nuevos horizontesen la predicción de resultados, acercando la calidad y el potencial impacto de los registros a los de los estudiosaleatorizados y mejorando los resultados de la estadística convencional.(AU)

ABSTRACT

Evidence-based clinical decision is based overall in broad-spectrum randomized studies. However, the patient'sreality may be much more complex, and capturing it as a whole justifies the so-called precision medicine, whichtakes into account genetic, phenotypic and psycho-social variables. This approach is possible thanks to the manage-ment of big data, using complex computing system based in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML).This update, based on over 50 publications, intends to give a view on IA and ML application on every aspect ofcontemporary vascular and endovascular practice. The field with a greater potential development is automaticimage processing, that allows vessel segmentation, deformation and movement estimations and the subsequentintegration into treatment guidance. IA and ML also offer great possibilities in simulation, especially of open surgicalprocedures, and also in the improvement of machine-operator interaction with workstations and robotic systems.Finally, big data integration opens new horizons in outcome prediction, almost matching the quality and potentialimpact of register to these of randomized evidence, and overcoming the results of traditional statistics.(AU)