¿Puede la IA salvar más vidas en paro intraoperatorio? Evidencia y brechas
De los algoritmos predictivos a la toma de decisiones fisiológicas en tiempo real: lo que sabemos, lo que aún falta y cómo podría transformar la reanimación en el quirófano.
La sala de operaciones vibra con el zumbido constante de los monitores. Un hombre de 62 años, sometido a resección hepática mayor, cursa las últimas suturas cuando el ritmo electrocardiográfico se acelera y se desorganiza: fibrilación ventricular presenciada y monitorizada.
El anestesiólogo acciona el desfibrilador mientras la enfermera extrae las paletas del carrito de reanimación. En ese instante, una alerta silenciosa aparece en la pantalla del sistema de inteligencia artificial (IA) integrado al monitor hemodinámico:
“Alto riesgo de paro cardíaco inminente detectado hace 180 s — sugerir intervención inmediata”.
Tres minutos antes, la IA había analizado en tiempo real la variabilidad de la onda arterial, las tendencias de presión diastólica coronaria y la caída del ETCO₂, proyectando un patrón que históricamente precede al colapso circulatorio. Sin embargo, la advertencia pasó inadvertida entre el torbellino quirúrgico.
Ahora el equipo debe decidir:
¿Desfibrilar ya o realizar primero compresiones?
¿Administrar adrenalina antes de la primera descarga?
¿Confiar en la predicción de la IA para ajustar la ventilación y la poscarga antes del siguiente latido?
Si hubiéramos actuado cuando la IA emitió la alerta, ¿habríamos adelantado la desfibrilación, reducido el tiempo a RCE y mejorado la perfusión cerebral?
Este escenario —hipotético pero cada vez más plausible— nos invita a explorar hasta dónde la IA puede anticiparse a la fisiología y qué brechas siguen impidiendo que esa predicción se traduzca en decisiones clínicas oportunas dentro del quirófano.
Qué puede (y qué no puede) hacer la IA hoy en reanimación
El artículo de Zace et al., publicado en Resuscitation Plus en 2025, revisó 197 estudios sobre inteligencia artificial (IA) aplicada a la reanimación. Y aunque el entusiasmo es justificado, la conclusión es clara:
La IA predice bien.
Pero todavía no sabemos si puede salvar.
🔍 ¿Dónde se está usando IA hoy en reanimación?
Según la revisión, las aplicaciones más frecuentes de IA son:
Predicción de paro cardíaco inminente
Con algoritmos que detectan patrones en signos vitales antes del colapso.
Modelos como DeepCARS y EDICAS lograron AUROC > 0.90.
Reconocimiento y clasificación de ritmos
Incluyendo IA entrenada para distinguir FV, TV y AESP incluso durante las compresiones.
Prognóstico postparo
Modelos basados en EEG, TC cerebral y variables clínicas para predecir supervivencia y recuperación neurológica.
Optimización del momento de la desfibrilación
Algoritmos que proponen cuándo descargar basándose en probabilidad de éxito eléctrico.
Calidad de la RCP
Sensores y visión computacional que detectan profundidad, frecuencia y fatiga en tiempo real.
Soporte a decisiones prehospitalarias y despacho
Asistentes virtuales que superan a los humanos en reconocer un paro por llamada telefónica.
⚠️ Pero… ¿dónde está el problema?
El 90% de los estudios fueron retrospectivos.
Solo 2 ensayos aleatorizados.
Menos del 10% han sido implementados en tiempo real.
Fuerte sesgo geográfico (EE. UU. y Corea del Sur).
Poca evidencia en ambientes quirúrgicos o de bajo recurso.
La IA brilla en laboratorio…
pero aún no entra del todo al quirófano.
Brechas y realidades: por qué la IA aún no transforma el quirófano
La promesa está clara:
modelos que predicen paro antes del colapso, detectan ritmos sin interrumpir RCP y sugieren intervenciones antes del daño.
Pero esa promesa, por ahora, no se cumple en quirófano.
Y no es porque la IA no funcione.
Es porque todavía no sabemos cómo integrarla sin romper el sistema.
🧱 Las brechas más importantes que se revelan…
1. Alta precisión… pero baja validación
Muchos modelos muestran AUROC > 0.90, pero:
Solo el 10% se ha probado en entornos reales.
Solo 2 estudios fueron ensayos clínicos aleatorizados.
La mayoría nunca ha salido del papel o del simulador.
👉 Es decir: la IA puede ayudar, pero aún no tenemos evidencia sólida de que mejora desenlaces en pacientes reales.
2. Alta complejidad… poca implementación
Modelos complejos como redes neuronales profundas (CNN, LSTM) y fusión multimodal (EEG + variables clínicas) requieren estructuras digitales que no todos los hospitales tienen.
Y aún menos los quirófanos.
👉 El reto no es técnico.
Es logístico y cultural.
¿Cómo llevar una alerta predictiva a un anestesiólogo que ya tiene 6 curvas en pantalla y está ventilando, infundiendo, desfibrilando?
3. Poca equidad en los datos
Más del 70% de los estudios se hicieron con datos de Estados Unidos, Corea del Sur y Japón.
Pocos contemplan pacientes de Latinoamérica, África o contextos quirúrgicos perioperatorios.
Y eso importa.
👉 Un algoritmo entrenado con adultos en paro extrahospitalario en Boston, no necesariamente será útil en un niño con AESP en quirófano en Toluca.
IA que alerta… pero nadie escucha
Incluso cuando hay IA funcional, hay una barrera:
¿Quién recibe la alerta? ¿Cómo se prioriza? ¿Qué acción sigue?
Un sistema que predice el paro, pero no modifica la conducta del equipo… no salva.
En resumen:
La IA tiene potencial.
Pero ese potencial sigue bloqueado por brechas clínicas, estructurales y humanas.
Y si queremos que algún día nos ayude a decidir mejor en medio del caos del quirófano,
tenemos que empezar por preguntarnos qué tipo de integración sería útil, realista… y segura.
IA en el quirófano: entre la utopía y lo posible
Pensar en inteligencia artificial dentro del quirófano puede parecer lejano.
Pero no tiene por qué ser ciencia ficción.
La pregunta no es si vamos a tener IA en sala…
sino cómo la vamos a usar cuando llegue.
Y para eso, hace falta dejar la utopía y pensar en escenarios posibles.
Usos tácticos. Integración inteligente. Aplicaciones que sumen, no que distraigan.
🔹 Escenario 1: IA que predice paro antes del colapso
Modelos que analizan en tiempo real la variabilidad de la presión arterial, la caída del ETCO₂ y los patrones de contractilidad podrían emitir alertas sutiles antes de que el ritmo se desorganice.
👉 ¿Qué utilidad tendría esto en quirófano?
Anticipar una desfibrilación.
Ajustar precozmente la poscarga.
Activar un código rojo sin esperar que se detenga el monitor.
No para reemplazar tu juicio.
Para darte segundos que hoy estamos perdiendo.
🔹 Escenario 2: IA que guía la reanimación en tiempo real
Modelos que reconozcan patrones de compresión, ritmo, flujo y respuesta al fármaco podrían:
Confirmar si el RCE ya ocurrió sin necesidad de interrumpir.
Sugerir si la siguiente dosis de adrenalina es apropiada según respuesta hemodinámica.
Detectar actividad contráctil mínima en AESP cuando nadie más lo nota.
👉 No se trata de decidir por ti.
Se trata de no dejarte decidir sin datos.
🔹 Escenario 3: IA para el postparo inmediato
En el minuto 1 tras el RCE, una IA entrenada con datos de presión, gases, pupilas, rSO₂ y EEG podría:
Estratificar riesgo de lesión neurológica.
Proponer objetivos de presión y sedación.
Priorizar si el paciente va a UCI quirúrgica o neurocrítica.
👉 No para reemplazar protocolos, sino para contextualizar decisiones.
🎯 ¿Y qué necesitamos para empezar?
Algoritmos entrenados con datos de quirófano.
Equipos integrados a monitores existentes, no apps externas.
Alertas útiles, no alarmas que compitan con el ruido clínico.
IA que sepa leer la fisiología… no solo el ECG.
Si la IA quiere entrar al quirófano,
primero debe entender el caos quirúrgico.
Y nosotros, aprender a dejarla hablar… sin dejar de pensar.
Opinión personal…
que la IA no reanime por ti… pero que tampoco lo haga sin ti
No se trata de rendirle culto a la inteligencia artificial.
Ni de delegarle decisiones críticas a un algoritmo.
Se trata de algo mucho más humano:
usar mejor los segundos antes de que todo se detenga.
Porque si una IA puede advertirte que un paro viene en camino,
si puede detectar patrones que tú no verás mientras aspiras, ventilas o corriges una acidosis…
entonces no debería ser ignorada solo porque aún no es perfecta.
La reanimación en quirófano sigue ocurriendo en escenarios donde hay tecnología, información y talento…
pero falta integración.
Y si algo nos dejó claro esta revisión es que la IA no va a salvar más vidas por sí sola.
Lo hará solo si la dejamos trabajar con nosotros, no en lugar de nosotros.
La pregunta que viene no es si puede predecir el paro.
La pregunta es:
¿Qué haremos la próxima vez que una IA nos avise… y aún estemos dudando si ya es momento de actuar?
💬 ¿Y tú, qué opinas?
🧠 ¿Confiarías en una alerta de IA en medio de un paro intraoperatorio?
💻 ¿Estás listo para tomar decisiones basadas en predicciones fisiológicas… no solo en el monitor?
📉 ¿Qué barreras ves para integrar IA en reanimación quirúrgica sin perder control ni criterio?
La conversación no es sobre reemplazo.
Es sobre integración inteligente, con datos, con juicio y con humildad clínica.
💬 Te leo en los comentarios.
Porque el futuro no es tecnológico por definición…
es humano por decisión.
“La IA no viene a decidir por ti.
Viene a darte segundos que hoy estás perdiendo.
Ignorarla no es prudente. Es peligroso.”
— Por Rafael Herrera / REASEL
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