Investigadores de la Universidad de Washington (EEUU) han creado un modelo de aprendizaje automático para cada especialidad quirúrgica y para cirujanos individuales, con el objetivo de mejorar las predicciones de la duración de una cirugía.

El estudio buscaba mejorar la atención a través de soluciones informáticas y tecnológicas, intentando averiguar cuánto tiempo se debe destinar a una cirugía.

"La subutilización significa que menos pacientes reciben atención quirúrgica y el hospital tiene capacidad adicional. La sobreutilización da como resultado operaciones canceladas y gastos por horas extra", ha afirmado Rajevv Saxena, coautor principal de la investigación y residente de anestesiología en la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington.

El estudio, publicado en el 'Journal of the American College of Surgeons', ha sido realizado a partir de datos de más de 45.000 cirugías en cuatro años realizadas por 92 cirujanos. Para crear sus estimaciones, los investigadores recopilaron datos de múltiples registros médicos electrónicos sobre el paciente, el tipo de cirugía, el personal de cirugía y la información de programación de la cirugía, utilizando solo datos preoperatorios.

Matthew Bartek, coautor principal y residente principal de cirugía general en la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington, ha declarado que a medida que se ingresen más datos, el modelo mejorará con el tiempo. "Si podemos mejorar los datos, podemos concentrarnos en estimaciones más precisas. Este es sólo el primer paso", ha afirmado Bartek.

"Durante años, los quirófanos se han basado en las estimaciones del cirujano para los tiempos de operación. Pero los cirujanos generalmente subestiman el tiempo de los procedimientos", ha expresado John Lang, director clínico de operaciones operativas y perioperatorias en la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington.

Finalmente, Saxena ha defendido que "se puede cambiar una cultura organizacional completa adoptando un enfoque de envío de datos e involucrando a las partes interesadas clave".