Revista Innovaci´on y Software

Vol. 6, No. 2, Mes Septiembre - Febrero, 2025

ISSN: 2708-0935

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Esta obra est´a bajo una Licencia

Creative Commons Atribuci´on

4.0 Internacional.

Tipo de art´ıculo: Art´ıculos de revisi´on

Tem´atica: Inteligencia Artiﬁcial

Recibido: 27/5/2025 |Aceptado: 14/7/2025 |Publicado: 30/9/2025

Identiﬁcadores persistentes:

DOI: 10.48168/innosoft.s24.a223

ARK: ark:/42411/s24.a223

PURL: 42411/s24.a223

Innovaciones en Inteligencia Artiﬁcial para la Asistencia

Quir´urgica: Revisi´on Sistem´atica de Aplicaciones y Eﬁcacia

Cl´ınica

Innovations in Artiﬁcial Intelligence for Surgery Assistance:

Systematic Review of Applications and Clinical Eﬃcacy

Cristian Daniel Armas Abad1[0009-0006-7124-440X]*, Deysi Elvia Yuvixa Quiliche

Plasencia2[0009-0000-7549-7048], Marcelino Torres Villanueva3[0000-0002-9797-1510]

1Universidad Nacional de Trujillo. Trujillo, Per´u. carmasa@unitru.edu.pe

2Universidad Nacional de Trujillo. Trujillo, Per´u. dquiliche@unitru.edu.pe

3Universidad Nacional de Trujillo. Trujillo, Per´u. mtorres@unitru.edu.pe

∗Autor para correspondencia: carmasa@unitru.edu.pe

Resumen

La inteligencia artiﬁcial (IA) presenta actualmente una innumerable cantidad de implementaciones con resul-

tados ampliamente comprobados. Las asistencias quir´urgicas, parte fundamental de la cirug´ıa m´edica, son un

ejemplo claro de innovaci´on y eﬁcaz aplicaci´on de tecnolog´ıas que replican distintas cualidades y habilidades

humanas para mejorar la atenci´on quir´urgica del paciente. La presente investigaci´on, a trav´es de la metodo-

log´ıa PRISMA, se enfoca en el an´alisis de las aplicaciones en IA para la asistencia quir´urgica, haciendo uso de

art´ıculos obtenidos luego de implementar una serie de criterios de b´usqueda, inclusi´on y exclusi´on dise˜nados

para lograr una total sinton´ıa entre la literatura cient´ıﬁca descrita y el tema central de la investigaci´on. Se

realiz´o una b´usqueda profunda de la bibliograf´ıa en las bases de datos ProQuest y Google Acad´emico y se

seleccionaron 17 art´ıculos de un total de 272 candidatos. Los resultados obtenidos muestran que, tecnolog´ıas

como el Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) o Rob´otica Quir´urgica son utilizadas para mejorar la

atenci´on al paciente con procedimientos menos invasivos y reduciendo riesgos. Este estudio subraya el impacto

transformador de la IA en la asistencia quir´urgica y sugiere la necesidad de investigar m´as sobre su integraci´on

en nuevas especialidades y los aspectos ´eticos y normativos para garantizar su uso seguro.

Palabras claves: Asistencia Quir´urgica, Cirug´ıa M´edica, Eﬁcacia M´edica, Inteligencia Artiﬁcial

Abstract

Artiﬁcial intelligence (AI) currently presents an innumerable number of implementations with widely proven

results. Surgical assistance, a fundamental part of medical surgery, is a clear example of innovation and eﬀective

application of technologies that replicate diﬀerent human qualities and skills to improve patient surgical care.

The present research, through the PRISMA methodology, focuses on the analysis of AI applications for surgical

assistance, making use of articles obtained after implementing a series of search, inclusion and exclusion

criteria designed to achieve a total syntony between the scientiﬁc literature described and the central theme of

the research. An in-depth search of the literature was performed in the ProQuest and Google Scholar databases

and 18 articles were selected from a total of 272 candidates. The results show that technologies such as Machine

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Learning (ML), Deep Learning (DL), and Surgical Robotics are used to improve patient care with less invasive

procedures and reduced risks. This study highlights the transformative impact of AI in surgical assistance and

suggests the need for further research on its integration into new specialties, as well as ethical and regulatory

aspects to ensure its safe use.

Keywords: Surgical Assistance, Medical Surgery, Medical Eﬃcacy, Artiﬁcial Intelligence

Introducci´on

No existe, actualmente, ´area del conocimiento o rama de la ciencia en donde no se hayan implementado

o al menos explorado, soluciones de inteligencia artiﬁcial (IA) como apoyo o alternativa a procedimientos

convencionales. Las ventajas derivadas de su utilizaci´on son ampliamente reconocidas y dentro de la medicina

esto no es la excepci´on. Investigaciones como [1], [2], relatan que, en diversas especialidades m´edicas, la IA se

encuentra transformando la forma en la que se realizan actualmente muchas de las t´ecnicas tradicionales, con

especial ´enfasis en el sector quir´urgico. Ya sea por medio de cirug´ıa asistidas por robot [3], [?], Machine Learning

(ML) para la toma de decisiones quir´urgicas complejas y de alto riesgo [1], Deep Learning (DL) enfocado en el

procesamiento de im´agenes m´edicas para el diagn´ostico de enfermedades y la planiﬁcaci´on quir´urgica [4], [5]

e incluso Realidad Aumentada (RA) para la simulaci´on de escenarios controlados que permitan la formaci´on

y capacitaci´on de profesionales en el ´ambito quir´urgico [6]. Estas herramientas no solo respaldan la toma de

decisiones, sino que tambi´en contribuyen a la reducci´on de costos, minimizaci´on del margen de error humano [7]

y a brindar una atenci´on m´edica de calidad. En este contexto, el objetivo de esta investigaci´on fue analizar

distintos tipos de aplicaciones de la IA en el ´ambito de la asistencia quir´urgica. Para ello, se evalu´o el impacto

de dichas aplicaciones en t´erminos de eﬁcacia cl´ınica, entendida como el grado en que una intervenci´on mejora

la calidad de la atenci´on m´edica [8]. De esta manera, se busca ofrecer una visi´on integradora que permita

comprender mejor el papel de la IA en la pr´actica quir´urgica actual, as´ı como sus implicaciones en la seguridad

del paciente y el perfeccionamiento continuo de las t´ecnicas utilizadas.

La IA puede deﬁnirse como un conjunto de herramientas y m´etodos computacionales, incluyendo el aprendizaje

autom´atico (Machine Learning) y el aprendizaje profundo (Deep Learning), dise˜nados para resolver desaf´ıos

complejos que normalmente requerir´ıan de inteligencia humana. Estos sistemas, a trav´es de algoritmos y

modelos matem´aticos que procesan datos y realizan predicciones, buscan simular la capacidad de aprendizaje,

razonamiento, percepci´on y toma de decisiones humana de forma aut´omata [9]. La inteligencia artiﬁcial, con

sus m´etodos y procedimientos, constituyen una soluci´on tecnol´ogica de alto nivel que aplicada en la asistencia

quir´urgica aporta elementos que optimizan el hacer m´edico. Las necesidades m´edicas son, frecuentemente,

identiﬁcar, cuantiﬁcar e interpretar las relaciones entre variables de su entorno para mejorar la atenci´on al

paciente [10]. Bajo esta perspectiva, la utilizaci´on de la IA representa una novedosa aproximaci´on que pretende

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inﬂuir positivamente en la reducci´on de costos, tiempo y errores m´edicos, al potenciar el uso de los recursos

tecnol´ogicos en ´areas m´edicas con mayores demandas. [11] En este sentido, la asistencia quir´urgica es un proceso

integral que comprende m´ultiples aspectos e involucra a diversas especialidades y profesionales de la salud,

incluyendo el procedimiento quir´urgico como tal, equipos de cirujanos, enfermer´ıa, farmacia, ingenier´ıa cl´ınica,

laboratorios de an´alisis cl´ınicos, higiene, limpieza y los propios pacientes [10]. En este contexto, la inteligencia

artiﬁcial (IA) y las tecnolog´ıas asociadas juegan un papel fundamental para optimizar el desempe˜no de la

asistencia quir´urgica. La asistencia quir´urgica potenciada por IA permite la evaluaci´on de las intervenciones

operatorias [12], obtenci´on de informaci´on en tiempo real de factores clave como la anatom´ıa y signos vitales del

paciente, anticipando necesidades de recursos, detectando anomal´ıas y sugiriendo mejores enfoques quir´urgicos.

Con estas prestaciones, los cirujanos son capaces de realizar intervenciones quir´urgicas de manera m´as precisa

y segura, reduciendo las complicaciones y los tiempos de recuperaci´on [13]. Finalmente, la consideraci´on de

la eﬁcacia m´edica resulta esencial para entender el impacto de estas tecnolog´ıas. Esta hace referencia a la

capacidad que un procedimiento, tratamiento o intervenci´on tiene de lograr los resultados deseados en relaci´on

con los objetivos establecidos [14] dentro del ´ambito de la atenci´on sanitaria. Es una medida de c´omo una acci´on

m´edica espec´ıﬁca cumple con las metas organizacionales y cl´ınicas, optimizando la calidad de la atenci´on al

paciente. Para que una intervenci´on sea considerada eﬁcaz, es necesario priorizar y ejecutar de manera ordenada

aquellas tareas que permitan alcanzar los objetivos exitosamente [8]. En condiciones ideales, la eﬁcacia m´edica

eval´ua la relaci´on entre los objetivos planteados y los resultados obtenidos, determinando hasta qu´e punto un

procedimiento o servicio puede lograr el mejor resultado posible [15].

Materiales y m´etodos o Metodolog´ıa computacional

En el desarrollo de la revisi´on sistem´atica se utiliz´o la metodolog´ıa PRISMA, la cual es reconocida por su

eﬁcacia en la evaluaci´on y selecci´on de literatura cient´ıﬁca. La Figura 1 muestra un diagrama de ﬂujo que

ilustra la estructura de las etapas de esta metodolog´ıa, detallando los criterios aplicados que tienen como

prop´osito asegurar la conﬁabilidad y validez en los resultados obtenidos.

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Figura 1. Diagrama de ﬂujo de la metodolog´ıa PRISMA [16].

T´erminos y Operadores de b´usqueda

El proceso de b´usqueda comenz´o con la utilizaci´on de conectores booleanos, mismas que facilitaron la integra-

ci´on adecuada de las diversas variables del estudio. Con el objetivo de maximizar la precisi´on en la identiﬁcaci´on

de literatura cient´ıﬁca relevante, se dise˜n´o un protocolo espec´ıﬁco. Este protocolo combin´o t´erminos predeﬁni-

dos con operadores booleanos, cuyo desglose detallado se encuentra en la Tabla 1.

Repositorio Cadena de B´usqueda

Google Acad´emico “inteligencia artiﬁcial” “asistencia quir´urgica”

ProQuest ((TITLE-ABS-KEY (“artiﬁcial intelligence”) OR TITLE-ABS-

KEY (“AI”)) AND (TITLE-ABS-KEY (“surgical assistance”)))

Tabla 1. T´erminos y Operadores por cada base de datos.

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Criterios de inclusi´on y exclusi´on

Los criterios de inclusi´on y exclusi´on son directrices clave que son dise˜nadas para detallar el proceso de

revisi´on de un art´ıculo. La funci´on principal es determinar qu´e estudios o art´ıculos son considerados y cu´ales

ser´an descartados durante la evaluaci´on. Los criterios son esenciales para garantizar relevancia, calidad y rigor

metodol´ogico de los estudios seleccionados para el an´alisis. Los criterios de inclusi´on se encuentran resumidos

en la Tabla 2, mientras que los criterios de exclusi´on se detallan en la Tabla 3.

N°Criterios de inclusi´on

CI1 Literatura que aborda el tema de la inteligencia artiﬁcial aplicada a la asis-

tencia quir´urgica, incluyendo herramientas, t´ecnicas y aplicaciones espec´ıﬁcas

en cirug´ıa asistida de distintas ´areas m´edicas.

CI2 Literatura de tipo art´ıculo.

CI3 Art´ıculos en espa˜nol e ingl´es.

CI4 Art´ıculos publicados entre los a˜nos 2019 y 2024.

Tabla 2. Criterios de inclusi´on.

N°Criterios de Exclusi´on

CI1 Literatura distinta a la de un art´ıculo.

CI2 Art´ıculos no publicados entre 2019 y 2024

CI3 Art´ıculos con Acceso Limitado o Restringido

CI4 Art´ıculos sin relaci´on directa con el tema central

Tabla 3. Criterios de exclusi´on.

Recopilaci´on de informaci´on

En la Tabla 4 se presenta un desglose detallado de los art´ıculos recopilados, organizados seg´un las bases de

datos y los motores de b´usqueda utilizados como referencia.

Base de Datos Art´ıculos Totales Aplicaci´on CE1 Aplicaci´on CE2 Aplicaci´on CE3 Aplicaci´on CE4

ProQuest 115 106 95 95 16

Google Acad´emico 157 66 23 15 1

Total 272 172 118 110 17

Tabla 4. Art´ıculos seleccionados tras aplicar criterios de inclusi´on y exclusi´on.

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Se aplicaron diversos ﬁltros a las publicaciones y revistas cient´ıﬁcas seleccionadas, detallado en la Figura 2, en

relaci´on a las directrices de inclusi´on y exclusi´on previamente establecidas. Este proceso permiti´o garantizar

la relevancia, calidad y pertinencia de las fuentes utilizadas.

Figura 2. Diagrama de ﬂujo de PRISMA aplicado a este art´ıculo.

Resultados y discusi´on

En la Tabla 5, se presenta un registro de los art´ıculos que contienen informaci´on ﬁltrada, en los cuales se

detalla el uso de innovaciones en la inteligencia artiﬁcial aplicadas en diversas especialidades quir´urgicas. De

igual forma, se incluy´o una columna adicional de resultados obtenidos en cada art´ıculo, proporcionando un

contexto sobre la aplicaci´on e impacto de estas herramientas, teniendo en cuenta que los art´ıculos seleccionados

corresponden al periodo comprendido entre los a˜nos 2019-2024.

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Tabla 5. Resultados del an´alisis de los art´ıculos seleccionados.

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Especialidades

quir´urgicas

Aplicaci´on de la

Resultados

1 Artiﬁcial Intelli-

gence Tools in

Pediatric Urology:

A Comprehensive

Review of Recent

Advances [13].

Cirug´ıa Pedi´atri-

ca Urol´ogica

Dispositivos de nave-

gaci´on intraoperato-

ria asistidos por IA.

Sistemas de apoyo

a la toma de deci-

siones para la pla-

niﬁcaci´on y simula-

ci´on de procedimien-

tos quir´urgicos.

Mejora los resultados

de la pieloplastia pe-

di´atrica al ofrecer trata-

mientos personalizados,

aumentar la precisi´on

quir´urgica y reducir las

complicaciones. El enfo-

que en la capacitaci´on,

planiﬁcaci´on y asisten-

cia de todo el proce-

dimiento quir´urgico de-

termina un mayor bene-

ﬁcio a largo plazo.

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Especialidades

quir´urgicas

Aplicaci´on de la

Resultados

2 Illuminating the

Future of Precision

Cancer Surgery

with Fluorescence

Imaging and Ar-

tiﬁcial Intelligence

Convergence [5].

Cirug´ıa Oncol´ogi-

Redes Neuronales

Convolucionales

(CNN) para la de-

tecci´on y asistencia

en la extracci´on

tumoral a partir

de im´agenes con

ﬂuorescencia.

La combinaci´on de va-

riantes de redes neuro-

nales permiten aumen-

tar la precisi´on en la

delimitaci´on de tumores

hasta en un 130 %, me-

jorando variables como

el contraste y deﬁnici´on.

Al integrar informaci´on

multimodal (como di-

se˜no de corte quir´urgi-

co, im´agenes radiol´ogi-

cas, resultados histo-

patol´ogicos y alteracio-

nes gen´eticas), puede

ayudar a formular pla-

nes quir´urgicos basados

en informaci´on multidi-

mensional, lo que mejo-

ra la toma de decisiones

durante la cirug´ıa.

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Especialidades

quir´urgicas

Aplicaci´on de la

Resultados

3 Artiﬁcial Intelligence

and Robotics in Spi-

ne Surgery [17].

Cirug´ıa de Co-

lumna Vertebral

Sistemas de Navega-

ci´on asistida impul-

sados por IA. Asis-

tencia Rob´otica ha-

ciendo uso de siste-

mas como SpineAs-

sist o ROSA.

Alta precisi´on en la co-

locaci´on de tornillos pe-

diculares a comparaci´on

de t´ecnicas tradiciona-

les, cercana al 98 %. Es-

to sumado a las venta-

jas asociadas a una me-

nor carga de fatiga en el

cirujano, lo que contri-

buye a un mejor rendi-

miento en sesiones lar-

gas.

4 The Role of Aug-

mented Reality in

the Advancement of

Minimally Invasive

Surgery Proce-

dures: A Scoping

Review [18].

Cirug´ıa La-

parosc´opica

(m´ınimamente

invasiva)

Navegaci´on quir´urgi-

ca guiada por Reali-

dad Aumentada, con

interfaces avanzadas

entre el usuario y el

entorno quir´urgico

Reducci´on de los tiem-

pos quir´urgicos y p´erdi-

da de sangre, enfocado

en pr´acticas quir´urgicas

suaves y menos invasi-

vas. La precisi´on de la

navegaci´on guiada por

AR a´un no supera signi-

ﬁcativamente los m´eto-

dos convencionales, las

mejoras en ergonom´ıa

y visualizaci´on durante

los procedimientos son

notables.

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quir´urgicas

Aplicaci´on de la

Resultados

5 Deep-Learning-

Based Cerebral

Artery Semantic

Segmentation in

Neurosurgical Ope-

rating Microscope

Vision Using In-

docyanine Green

Fluorescence Video-

angiography [19].

Neurocirug´ıa Segmentaci´on

quir´urgica de las

arterias cerebra-

les con visi´on de

campo mediante

el deep learning

(DL), concretamen-

te con el modelo

DeepLabv3+.

Los investigadores utili-

zaron la angiograf´ıa in-

traoperatoria con ﬂuo-

rescencia de ICG pa-

ra generar autom´atica-

mente un conjunto de

datos ﬁables de arterias

cerebrales. Cuatro mo-

delos diferentes de re-

des neuronales fueron

entrenados y compara-

dos, destacando el mo-

delo DeepLabv3+, que

alcanz´o una puntuaci´on

Dice del 79 % en la seg-

mentaci´on de las arte-

rias cerebrales. El m´eto-

do permiti´o distinguir

eﬁcazmente entre arte-

rias y venas bas´andose

en las fases de la an-

giograf´ıa con ICG. La

validaci´on se realiz´o ri-

gurosamente en diferen-

tes grupos de pacientes,

demostrando la viabili-

dad y proyect´andose a

representar una imple-

mentaci´on en sistemas

rob´oticos complejos.

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quir´urgicas

Aplicaci´on de la

Resultados

6 Autonomous Image

Segmentation and

Identiﬁcation of

Anatomical Land-

marks from Lumbar

Spine Intraope-

rative Computed

Tomography Scans

Using Machine

Learning [20].

Cirug´ıa de colum-

na vertebral

Sistema de IA uti-

lizando neuronales

convolucionales

(CNN) con machi-

ne learning (ML),

para analizar au-

tom´aticamente datos

de escaneos de la

columna vertebral.

El algoritmo desarrolla-

do es capaz de segmen-

tar e identiﬁcar dife-

rentes componentes de

la anatom´ıa ´osea ver-

tebral sin intervenci´on

humana, con una preci-

si´on del 98 %. Uno de

los principales beneﬁ-

cios concluidos por la

investigaci´on es la capa-

cidad de determinar la

trayectoria ideal para la

colocaci´on del implante

usando el modelo desa-

rrollado, pudiendo mos-

trar esta informaci´on al

cirujano o integrar di-

rectamente en platafor-

mas rob´oticas.

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Especialidades

quir´urgicas

Aplicaci´on de la

Resultados

7 Cirug´ıa rob´otica:

¿una tecnolog´ıa

disruptiva? [21].

Cirug´ıa General El robot Da Vinci

Xi con mesa opera-

toria integrada, que

combina un sistema

de brazos quir´urgi-

cos suspendidos y

una mesa operatoria

7000dv de Trumpf

Medical ’s TruSys-

tem®.

El robot Da Vinci Xi,

equipado con brazos

rob´oticos controlados

por un cirujano desde

una consola, permite

realizar procedimientos

m´ınimamente invasivos

con extraordinaria

precisi´on. Adem´as,

incorpora una c´amara

de alta deﬁnici´on que

proporciona im´agenes

en 3D, mejorando

signiﬁcativamente la

visibilidad durante

las intervenciones

quir´urgicas.

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Especialidades

quir´urgicas

Aplicaci´on de la

Resultados

8 Hyperspectral Ima-

ging Benchmark Ba-

sed on Machine Lear-

ning for Intraopera-

tive Brain Tumour

Detection [22].

Neurocirug´ıa Im´agenes Hiper-

espectrales (HSI)

con Algoritmos de

Machine Learning y

Deep Learning como

M´aquinas de Sopor-

te Vectorial (SVM)

para separar las

clases de tumores,

Bosques Aleatorios

(RF) que combi-

nan predicciones

de ´arboles de deci-

si´on, K-Vecinos M´as

Cercanos (KNN)

para clasiﬁcar p´ıxe-

les cercanos en el

espacio espectral y

Red Neuronal Pro-

funda (DNN) de dos

capas ocultas para

extraer patrones no

lineales, mejorando

el rendimiento en la

clasiﬁcaci´on de los

datos.

La combinaci´on de

Im´agenes Hiperes-

pectrales (HSI) y

aprendizaje autom´atico

alcanz´o como resultado

una puntuaci´on macro

F1 media de 70.2 ±

7.9 % en el conjunto de

prueba, lo que reﬂeja

que el modelo es capaz

de identiﬁcar con cierta

precisi´on las clases de

tumores cerebrales sin

generar demasiados

falsos positivos ni falsos

negativos.

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Especialidades

quir´urgicas

Aplicaci´on de la

Resultados

9 Present and Future

Applications of Arti-

ﬁcial Intelligence in

Kidney Transplanta-

tion [23]

Cirug´ıa de tras-

plante renal

Integraci´on de la IA

en sistemas de regis-

tro electr´onico de pa-

cientes para el an´ali-

sis de datos cl´ınicos.

Impresi´on de ´orga-

nos y desarrollo de

ri˜nones bioartiﬁcia-

les con IA implemen-

tado con monitoreo

y detecci´on tempra-

na de complicacio-

nes.

El art´ıculo determina

que existe un enorme

potencial para trans-

formar el ´ambito de

los trasplantes de ri˜n´on

(KT) con soluciones in-

novadoras con enfoque

en la IA. Sin embar-

go, detalla ciertas limi-

taciones en la tecnolog´ıa

implementada y destaca

que el trabajo en con-

junto entre las tecno-

log´ıas de IA y los pro-

fesionales m´edicos ser´a

crucial para lograr inno-

vaciones en este campo.

10 Partnering With

Technology: Advan-

cing Laparoscopy

With Artiﬁcial Inte-

lligence and Machine

Learning [24]

Cirug´ıa Lapa-

rosc´opica

Algoritmos de Ma-

chine Learning como

modelos predictivos

para los resultados

de trasplante, predi-

ciendo la probabili-

dad de rechazo en el

trasplante, mitigan-

do riesgos y mejoran-

do la asignaci´on del

donante-receptor.

Se aﬁrma que la t´ecni-

ca de machine lear-

ning presenta el po-

tencial para cambiar

el rumbo del trasplan-

te de ri˜n´on ofrecien-

do herramientas innova-

doras personalizando el

tratamiento, predicien-

do riesgos y optimizan-

do los resultados en la

cirug´ıa laparosc´opica.

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Resultados

11 Exploring the Prac-

tical Applications of

Artiﬁcial Intelligen-

ce, Deep Learning,

and Machine Lear-

ning in Maxillofa-

cial Surgery: A Com-

prehensive Analysis

of Published Works

[25]

Cirug´ıa Maxilofa-

cial

Implementaci´on de

la inteligencia arti-

ﬁcial (IA), el deep

learning (DL) y ma-

chine learning (ML)

en el diagn´ostico

y planiﬁcaci´on de

tratamientos, deta-

llando la precisi´on

en procedimientos

quir´urgicos y evalua-

ci´on de resultados.

El art´ıculo destaca el

impacto signiﬁcativo

de las tecnolog´ıas de

inteligencia artiﬁcial,

aprendizaje profundo y

aprendizaje autom´atico

en la cirug´ıa maxilo-

facial, revolucionando

la pr´actica quir´urgica

mediante herramientas

avanzadas que opti-

mizan la precisi´on y

mejoran signiﬁcativa-

mente la atenci´on al

paciente.

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Aplicaci´on de la

Resultados

12 Autonomous image

segmentation and

identiﬁcation of

anatomical land-

marks from lumbar

spine intraoperative

computed tomo-

graphy scans using

machine learning: A

validation study [7].

Cirug´ıa de Co-

lumna Vertebral

Modelo de CNN pa-

ra la medici´on de la

anatom´ıa vertebral y

predicci´on de tra-

yectorias de implan-

tes con tomograf´ıas

computarizadas

El algoritmo desarrolla-

do es capaz de detec-

tar la anatom´ıa normal

y anormal de la colum-

na lumbar a la vez que

realiza una correcta seg-

mentaci´on de las partes

de la misma. Seg´un la

investigaci´on, la preci-

si´on obtenida por la red

neuronal fue de 97.5 %,

similar a investigacio-

nes previas. La investi-

gaci´on concluye que es-

ta informaci´on permi-

tir´ıa presentar la trayec-

toria ideal para la co-

locaci´on de un implan-

te, ya sea en un mo-

nitor para el cirujano

o mediante una plata-

forma rob´otica aut´ono-

ma, dejando al cirujano

la tarea de supervisi´on

y veriﬁcaci´on del plan

quir´urgico.

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Aplicaci´on de la

Resultados

13 The Application of

Augmented Reality

Technology in Pe-

rioperative Visual

Guidance: Techno-

logical Advances

and Innovation

Challenges [26].

Cirug´ıa Oftal-

mol´ogica

Sensores electr´onicos

port´atiles integrados

con sistemas de

realidad aumentada

proporcionando in-

formaci´on a tiempo

real de los s´ınto-

mas del paciente.

Integraci´on de ma-

chine learning con

sistemas de realidad

aumentada para

el reconocimien-

to de patrones y

optimizaci´on de

im´agenes virtuales

y estructuras f´ısi-

cas en el proceso

perioperatorio.

El art´ıculo resalta que

dispositivos electr´onicos

en la piel y dise˜nos er-

gon´omicos mejoran la

practicidad y comodi-

dad en los sistemas

de realidad aumentada

(AR). As´ı como, la in-

corporaci´on de machi-

ne learning permitir´a un

diagn´ostico m´as inteli-

gente con una navega-

ci´on quir´urgica m´as pre-

cisa en el periodo perio-

peratorio de la cirug´ıa

oftalmol´ogica.

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Especialidades

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Aplicaci´on de la

Resultados

14 Unveiling the Po-

tential: A Com-

prehensive Review

of Artiﬁcial Intelli-

gence Applications

in Ophthalmology

and Future Pros-

pects [27]

Cirug´ıa Oftal-

mol´ogica

Realidad Virtual y

Realidad Aumenta-

da para la forma-

ci´on y planiﬁcaci´on

quir´urgica. Sistemas

de Aprendizaje Pro-

fundo para Terapia

de L´aser Asistida.

La investigaci´on desta-

ca el uso de t´ecnicas de

aprendizaje profundo y

realidad aumentada en

la formaci´on acad´emica

de oftalm´ologos, pro-

porcionando entornos

seguros para la pr´acti-

ca de procedimientos

quir´urgicos, lo que

fomenta el desarrollo

de sus habilidades

t´ecnicas. Asimismo, se

resalta la integraci´on de

im´agenes multimodales

con sistemas de apren-

dizaje profundo para

implementar terapias

con l´aser guiadas por

inteligencia artiﬁcial.

Estas tecnolog´ıas per-

miten pronosticar la

evoluci´on de la enfer-

medad y los resultados

visuales de cada pacien-

te, perfeccionando los

tratamientos y mejo-

rando tanto la precisi´on

como la eﬁcacia.

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Especialidades

quir´urgicas

Aplicaci´on de la

Resultados

15 Toward Intraoperati-

ve Visual Intelligen-

ce: Real-Time Surgi-

cal Instrument Seg-

mentation for En-

hanced Surgical Mo-

nitoring [28].

Cirug´ıa General Modelo Enhanced U-

Net con GridMask

(EUGNet) para la

segmentaci´on de ins-

trumentos quir´urgi-

cos, capturando a es-

cala y comprimien-

do el formato MPEG

para ser transmiti-

do a una estaci´on

de medios en tiem-

po real RTSP (Real-

Time Streaming Pro-

tocol).

En un entorno simula-

do, el sistema alcanz´o

una precisi´on del 85.5 %

en la identiﬁcaci´on y

segmentaci´on de ins-

trumentos quir´urgicos,

con una transmisi´on

inal´ambrica del video

conﬁable mediante una

latencia de 200 ms,

adecuada para proce-

samientos en tiempo

real.

16 Clinical Applications

of Artiﬁcial Intelli-

gence and Machine

Learning in Children

with Cleft Lip and

Palate—A Systema-

tic Review [3].

Cirug´ıa Or-

togn´atica

Implementaci´on

de la inteligencia

artiﬁcial (IA) y el

machine learning

(ML) en cirug´ıa

ortogn´atica facili-

tando el diagn´ostico,

predicci´on y tra-

tamiento en ni˜nos

con labio y paladar

hendido.

La inteligencia artiﬁ-

cial es una herramien-

ta avanzada con aplica-

ciones prometedoras en

la atenci´on cl´ınica para

ni˜nos con labio y pala-

dar hendido. As´ı como

el machine learning es

´util en la predicci´on de

necesidades quir´urgicas

futuras y lograr optimi-

zar la toma de decisio-

nes en los cirujanos.

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Especialidades

quir´urgicas

Aplicaci´on de la

Resultados

17 Hey Siri! Perform

a Type 3 Hysterec-

tomy. Please Watch

Out for the Ure-

ter! What is Auto-

nomous Surgery and

What are the Latest

Developments? [29].

Cirug´ıa General Sistemas de IA para

evaluar mamograf´ıas

IA para seleccionar

el embri´on con ma-

yor probabilidad de

embarazo en los ci-

clos de fertilizaci´on

in vitro (IVF).

El desarrollo con la IA,

el deep learning y la ci-

rug´ıa aut´onoma en me-

dicina brinda un bene-

ﬁcio social, optimizan-

do los procedimientos

m´edicos y generando un

impacto positivo y con

resultados precisos me-

jorando la atenci´on al

paciente.

La aplicaci´on de la inteligencia artiﬁcial est´a transformando diversas ´areas dentro de las especialidades quir´urgi-

cas. En la Figura 3, extra´ıda de la b´usqueda realizada en este art´ıculo, se muestran las especialidades quir´urgicas

en las que se est´a utilizando con mayor frecuencia.

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Figura 3. Distribuci´on porcentual de las especialidades quir´urgicas con mayor implementaci´on de herramientas con

inteligencia artiﬁcial.

Los resultados se˜nalan el creciente impacto de la inteligencia artiﬁcial (IA) en diversos campos de la asistencia

quir´urgica, desempe˜nando un papel clave al ofrecer herramientas avanzadas que apoyan a los profesionales de

la salud y abren vastas oportunidades de innovaci´on en el ´ambito m´edico [30]. Este enfoque resalta c´omo el

uso de t´ecnicas avanzadas como machine learning (ML), deep learning (DL), realidad aumentada (AR), entre

otras, han demostrado ser altamente eﬁcaces en la optimizaci´on de procedimientos quir´urgicos, permitiendo

una mayor precisi´on en diagn´osticos, planiﬁcaci´on y ejecuci´on de intervenciones. Adem´as, estas arquitecturas

avanzadas no solo mejoran la precisi´on de los resultados cl´ınicos, sino que tambi´en abren a la posibilidad de

desarrollar sistemas predictivos para identiﬁcar complicaciones quir´urgicas, reduciendo tiempos de respuesta

y mejorando la seguridad del paciente.

La implementaci´on de la rob´otica quir´urgica con la inteligencia artiﬁcial (AI) jugar´a un papel fundamental en

el futuro de la medicina quir´urgica, a pesar de los desaf´ıos y riesgos en su implementaci´on, esta herramienta

se perﬁla como un avance crucial que lograr´a transformar los procedimientos quir´urgicos [21]. Este estudio

revela que, a pesar de los desaf´ıos t´ecnicos, econ´omicos y ´eticos asociados con la implementaci´on de la rob´otica

quir´urgica y la inteligencia artiﬁcial, estas tecnolog´ıas tienen el potencial de revolucionar la cirug´ıa. De manera

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que, la rob´otica quir´urgica apoyada por la inteligencia artiﬁcial modiﬁcar´a el panorama quir´urgico creando

entornos m´as eﬁcientes, seguros y precisos.

Por otro lado, aunque se destaca la integraci´on de la IA en la asistencia quir´urgica por su potencial para

mejorar la eﬁciencia cl´ınica, es crucial una investigaci´on continua, colaboraci´on entre actores clave e inversi´on

constante para enfrentar los desaf´ıos relacionados con la privacidad de los datos, el cumplimiento normativo

y las consideraciones ´eticas [27]. Esta perspectiva plantea nuevas expectativas respecto a las soluciones que

ofrece la IA, al tiempo que garantiza su implementaci´on de acuerdo con los m´as altos est´andares ´eticos y

legales, asegurando la seguridad, privacidad y efectividad de estas tecnolog´ıas. En este contexto, la inversi´on

en tecnolog´ıas basadas en IA, el desarrollo de protocolos de seguridad adecuados y la formaci´on continua de

los profesionales ser´an esenciales para lograr una integraci´on exitosa de la inteligencia artiﬁcial en la asistencia

quir´urgica y sus especialidades.

Conclusiones

De acuerdo al an´alisis de los resultados obtenidos acerca de la implementaci´on de la inteligencia artiﬁcial en la

asistencia quir´urgica, se han revelado claros avances signiﬁcativos que impulsan la transformaci´on de las espe-

cialidades quir´urgicas. El estudio detalla soluciones innovadoras que hacen uso de tecnolog´ıas emergentes como

el machine learning (ML), deep learning (DP) y la rob´otica quir´urgica asistida por inteligencia artiﬁcial (IA),

con las que logran mejoras en la precisi´on, eﬁcacia y seguridad en la ejecuci´on de intervenciones quir´urgicas,

con mejores resultados para los pacientes.

La integraci´on de la inteligencia artiﬁcial en sistemas de segmentaci´on de im´agenes ha logrado optimizar el

diagn´ostico e intervenci´on, mejorando la visualizaci´on de aspectos como la anatom´ıa del paciente, la entidad o

problema a tratar, y hasta incluso el reconocimiento de instrumentos quir´urgicos. Adem´as, la rob´otica quir´urgi-

ca, apoyada por la inteligencia artiﬁcial, permite procedimientos m´as seguros y menos invasivos, reduciendo

en gran medida el riesgo de en el proceso quir´urgico.

Sin embargo, aunque las tecnolog´ıas emergentes de la inteligencia artiﬁcial se han implementado en este campo,

se identiﬁcan ciertos desaf´ıos debido a la privacidad de los datos y el cumplimiento de regulaciones ´eticas. Es

por ello que se requiere una atenci´on continua y colaboraci´on entre los especialistas m´edicos para garantizar

una implementaci´on segura y ´etica de estas herramientas.

En conjunto, este estudio contribuye signiﬁcativamente al campo de la asistencia quir´urgica asistida por in-

teligencia artiﬁcial, mostrando su potencial transformador y su impacto positivo en la atenci´on al paciente.

Para trabajos futuros, se sugiere continuar investigando en la integraci´on de estas tecnolog´ıas en desarrollos de

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sistemas predictivos m´as avanzados y ampliando su aplicaci´on en nuevas especialidades quir´urgicas. Tambi´en

es necesario profundizar en el estudio de los aspectos ´eticos y normativos para garantizar una implementaci´on

responsable y segura de la inteligencia artiﬁcial en la asistencia quir´urgica.

Contribuci´on de Autor´ıa

Cristian Daniel Armas Abad: Conceptualizaci´on,Investigaci´on,Metodolog´ıa,Redacci´on - borrador original.

Deysi Elvia Yuvixa Quiliche Plasencia: Investigaci´on,Curaci´on de datos,Escritura, revisi´on y edici´on. Marce-

lino Torres Villanueva: Supervisi´on,Administraci´on de proyectos.

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