INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREDICCIÓN DE COMPLICACIONES POSOPERATORIAS EN CIRUGÍA GENERAL Y CUIDADOS PERIOPERATORIOS: UNA REVISIÓN DE ALCANCE

Resumen

Las complicaciones posoperatorias constituyen una causa significativa de morbimortalidad quirúrgica en todo el mundo, lo que supone desafíos para la planificación clínica y la asignación de recursos sanitarios. La inteligencia artificial (IA), especialmente mediante técnicas de aprendizaje automático, ha emergido como herramienta prometedora para la predicción de riesgos y el apoyo a la decisión clínica en el período perioperatorio. Este estudio tuvo como objetivo mapear y analizar las evidencias científicas sobre aplicaciones de IA en la predicción de complicaciones posoperatorias en cirugía general, mediante una revisión de alcance. La búsqueda se realizó en las bases de datos PubMed y Biblioteca Virtual en Salud (BVS) utilizando los descriptores DeCS/MeSH: "Artificial Intelligence", "Postoperative Complications" y "General Surgery". Tras la aplicación secuencial de criterios de elegibilidad, se incluyeron 21 estudios. Los resultados mostraron que los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo demuestran una precisión superior al juicio clínico aislado en la predicción de desenlaces como ingreso en UCI, lesión renal aguda, dehiscencia anastomótica, hipotensión intraoperatoria, dolor posoperatorio y mortalidad quirúrgica. Se concluye que la IA representa un avance relevante en la atención perioperatoria, aunque persisten lagunas en cuanto a la validación prospectiva y la implementación ética en los sistemas de salud.