Londres, Reino Unido, 02/09/26 (Más).- Rhys Hibbert, un hombre de 48 años residente en Bedfordshire, se convirtió en el primer paciente del mundo en someterse a una cirugía cerebral en la que una herramienta de inteligencia artificial (IA) proporcionó asistencia en tiempo real para localizar estructuras anatómicas y ayudar a los cirujanos a retirar un tumor de la glándula pituitaria.
De acuerdo con información de la BBC Mundo, la intervención fue realizada por especialistas del Hospital Universitario de Londres y permitió extirpar de manera segura la mayor parte posible del tumor. La herramienta de IA analizó en directo las imágenes obtenidas durante la operación y señaló zonas en las que podían encontrarse vasos sanguíneos y nervios importantes.
Hibbert fue diagnosticado con un tumor benigno de 11 milímetros que se encontraba en la glándula pituitaria, una estructura del tamaño aproximado de una canica ubicada en la base del cráneo. Esta glándula produce hormonas fundamentales para funciones como el crecimiento, el metabolismo, la presión arterial y la regulación de la temperatura corporal.
El tumor estaba situado cerca de las arterias carótidas, encargadas de suministrar sangre al cerebro, y de los nervios ópticos, responsables de transmitir la información visual. Conforme aumentó la presión sobre estos nervios, Hibbert comenzó a perder visión periférica, además de presentar fatiga intensa, mareos y problemas para desplazarse sin tropezar.
El problema había comenzado aproximadamente 18 meses antes, cuando durante una caminata de más de tres kilómetros perdió el conocimiento y sufrió convulsiones en la vía pública. Una tomografía cerebral permitió detectar la lesión, aunque inicialmente los médicos determinaron que no era necesario intervenir de inmediato.
Con el avance de los síntomas, los especialistas plantearon la posibilidad de realizar una cirugía. Hibbert aceptó además participar como el primer paciente en una intervención que incorporaba una herramienta de IA desarrollada específicamente para apoyar este tipo de procedimientos.
Durante la operación, los médicos introdujeron por la nariz un endoscopio, una cámara delgada montada sobre un instrumento que permite acceder a la base del cráneo. El tumor se encontraba detrás de capas de hueso y una membrana resistente, por lo que localizar el punto más seguro para retirarlo representaba una dificultad adicional.
La anatomía cerebral puede presentar diferencias importantes entre individuos y, en este tipo de intervención, los cirujanos deben trabajar cerca de estructuras cuya lesión podría tener consecuencias graves. Según los datos citados en el reporte, existía una probabilidad de entre 25 y 50 por ciento de no conseguir una extirpación completa del tumor y de entre 0.5 y 2 por ciento de dañar un vaso sanguíneo importante.
La herramienta de inteligencia artificial fue utilizada en una segunda pantalla durante el procedimiento. El sistema procesó la transmisión de video en directo, identificó y siguió los instrumentos utilizados por los médicos y marcó las áreas donde era más probable encontrar vasos sanguíneos y nervios que no podían observarse directamente.
El funcionamiento del sistema se asemeja al reconocimiento de imágenes empleado en dispositivos electrónicos, aunque en este caso está diseñado para identificar estructuras anatómicas relevantes. Los investigadores entrenaron la tecnología con cientos de videos de operaciones para retirar tumores de la glándula pituitaria.
En esas grabaciones, los especialistas delimitaron cuidadosamente vasos sanguíneos y nervios con el propósito de proporcionar al sistema información suficiente para reconocer las estructuras durante intervenciones posteriores. Hani Marcus, profesor que participó en el procedimiento, explicó que la herramienta fue entrenada con un número de operaciones superior al que la mayoría de los cirujanos podría observar o realizar durante toda su trayectoria profesional.
El sistema fue diseñado como una herramienta de apoyo y no como un sustituto del criterio médico. Los cirujanos conservaron el control de la intervención y pudieron decidir si seguían o descartaban las indicaciones proporcionadas por la IA.
Los investigadores aspiran a desarrollar a largo plazo una herramienta similar a un asistente especializado para cirujanos, capaz de ofrecer información durante una operación cuando el médico lo considere necesario. La intención es que funcione como un apoyo adicional y que las decisiones clínicas continúen bajo responsabilidad de los especialistas.
La tecnología fue desarrollada por investigadores del University College London (UCL) y recibió financiamiento del Instituto Nacional de Investigación en Salud y Atención Médica y de Google. El equipo trabajó durante años en el desarrollo, entrenamiento y evaluación del sistema antes de incorporarlo a una intervención quirúrgica real.
Tras los primeros resultados, los investigadores señalaron que continuarán evaluando la tecnología y trabajan en la preparación de un ensayo clínico de mayor escala que permita determinar su utilidad y seguridad en un grupo más amplio de pacientes.
En el caso de Hibbert, la recuperación inicial ha sido favorable. El paciente relató que al despertar después de la operación percibió una mejora significativa de su visión y que durante las ocho semanas posteriores continuó observando avances.
Además de la recuperación visual, señaló que desaparecieron la fatiga, los mareos y otros efectos secundarios que había experimentado antes de la intervención. Para Hibbert, la operación representó la posibilidad de recuperar actividades cotidianas que habían comenzado a verse afectadas por el tumor.
James Frith, ministro de Innovación en Salud del Reino Unido, destacó que el procedimiento formó parte de una investigación financiada por el gobierno y señaló que el desarrollo de aplicaciones médicas de inteligencia artificial debe mantenerse acompañado de medidas de seguridad y supervisión.
El caso representa uno de los primeros usos de inteligencia artificial en tiempo real como apoyo durante una cirugía cerebral. Los especialistas involucrados consideran que, si las siguientes evaluaciones confirman su utilidad, este tipo de tecnología podría convertirse en una herramienta adicional para ayudar a los médicos a identificar estructuras anatómicas durante procedimientos de alta complejidad.
Descubre más desde Más Información
Suscríbete y recibe las últimas entradas en tu correo electrónico.