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El cuidado perioperatorio debe evolucionar de modelos reactivos hacia paradigmas predictivos, personalizados y proactivos. El aprovechamiento de tecnologías como la IA, los sensores portátiles y los sistemas de circuito cerrado, junto con una sólida cultura de seguridad, podría mejorar resultados, reducir complicaciones, reducir la carga del personal clínico y orientar mejor la atención hacia las necesidades de los pacientes.
Fotografía generada por IA de un quirófano futurista.
“Si le hubiera preguntado a la gente qué quería, me habrían dicho caballos más rápidos”.
— Henry Ford
La cita de Henry Ford destaca la importancia de trascender los sistemas heredados y adoptar modelos innovadores de atención médica que se alineen con las necesidades de los pacientes. La visión de la APSF “que nadie sufra daños como resultado de la atención anestésica” constituye un mandato configurado por las necesidades, los valores y las voces de los pacientes. Alcanzar esta visión exige reimaginar la atención, impulsándola mediante tecnologías emergentes que no solo mejoran los resultados, sino que también incorporan la seguridad en cada momento de la atención del paciente.
Nos encontramos en el umbral de un renacimiento perioperatorio y debemos superar las barreras cognitivas, de implementación y económicas para ofrecer atención verdaderamente predictiva, personalizada y más segura. Debemos exigir atención que ofrezca mejores resultados para los pacientes y que influya en nuestro personal con una experiencia que mantenga el propósito y atraiga a las mentes más brillantes a nuestro campo. El futuro pertenecerá a quienes adopten la innovación como base para la seguridad en la atención.
LA TECNOLOGÍA COMO EL FUTURO DE LA SEGURIDAD EN LA ATENCIÓN
Consideremos el caso de Alex, un jubilado de 75 años que se sometió a una cirugía por cáncer de colon. Antes de la cirugía, Alex tenía antecedentes de hipertensión y diabetes, pero era independiente y no presentaba deterioro cognitivo. Durante la intervención, se produjeron múltiples episodios de hipotensión moderada. La noche después de la cirugía, Alex mostró señales de delirio posoperatorio y se cayó cuando se levantó de la cama. El delirio empeoró, lo que prolongó su estancia en el hospital. Alex nunca volvió a vivir de forma independiente y le dieron el alta para recibir atención de largo plazo.
Este caso evidencia las consecuencias de un modelo de atención reactivo, en el que las señales tempranas de deterioro suelen pasar inadvertidos. Con la tecnología emergente, es posible predecir los riesgos, intervenir proactivamente y modificar los resultados.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
La era moderna de la IA se remonta al crecimiento de los registros médicos digitales y del poder computacional, que dan la base para el aprendizaje automático, la medicina personalizada y el análisis predictivo. El aprendizaje automático (una rama fundamental de la IA) desarrolla algoritmos de aprendizaje capaces de detectar patrones que predicen complicaciones, identifican terapias adecuadas y permiten intervenir de manera temprana.
El entorno perioperatorio es rico en datos, dado que depende en gran medida del expediente médico electrónico, de las ondas fisiológicas y de la información proveniente de los dispositivos de infusión y monitoreo. El avance de la IA en la medicina perioperatoria probablemente se centre en el procesamiento de señales en tiempo real, la integración de datos fisiológicos multimodales y la interoperabilidad de circuito cerrado entre las plataformas de monitoreo y los sistemas de administración. Estas tecnologías emplean el apoyo a la toma de decisiones en tiempo real para impulsar intervenciones más tempranas y adaptar el procesamiento de señales para personalizar la terapia. Además, el manejo de alarmas habilitado por IA puede reducir la fatiga de alarmas cuando suprime las alertas que no requieren acción, lo que refuerza la seguridad y alivia la carga de un personal sometido a gran presión.
La IA responsable debe considerarse como un potente complemento para la conexión humana—ya que mejora la toma de decisiones complejas y amplía la conciencia situacional. En palabras de Karim Lakhani: “La IA no reemplazará a las personas—pero las personas con IA reemplazarán a las personas sin IA”.1
DISPOSITIVOS PORTÁTILES
Los dispositivos de tecnología portátiles de aplicación medica se han adoptado ampliamente para el cuidado persona. En cambio, los sistemas de atención médica han avanzado lentamente en la integración de dispositivos portátiles de grado médico en los flujos de trabajo clínicos debido a los requisitos de rendimiento, los umbrales regulatorios, los costos y la preocupación por el impacto en los profesionales que ya enfrentan una alta carga laboral.
Los dispositivos de tecnología portátiles de aplicación medica se han adoptado ampliamente para el cuidado persona.
Lamentablemente, en el entorno perioperatorio existen evidentes “Lagunas de monitoreo”, donde los datos personalizados y continuos podrían mejorar notablemente la atención personalizada. Algunos ejemplos incluyen el período preoperatorio, donde los datos podrían orientar estrategias de prehabilitación; la sala posoperatoria, donde el monitoreo suele limitarse a controles intermitentes; y la casa, donde el monitoreo generalmente está ausente.
Un reto único es la necesidad de integrar tecnologías portátiles con sistemas de IA capaces de transformar flujos continuos de datos fisiológicos de materia prima en información significativa y útil. Una solución prometedora es el desarrollo de un gemelo digital—(un modelo virtual, en tiempo real y basado en datos, del estado biológico y fisiológico del paciente). Alimentado por sensores portátiles y conectado con la IA, este modelo dinámico podría permitir intervenciones más tempranas y precisas, transformando la atención médica de un enfoque reactivo y uniforme a otro proactivo, personalizado y predictivo. Por ejemplo, un paciente posquirúrgico equipado con un biosensor podría transmitir múltiples parámetros fisiológicos a una plataforma centralizada de monitoreo con soporte de IA. El sistema de IA podría identificar señales tempranas de depresión respiratoria y emitir una alerta, orientando una intervención clínica oportuna antes de que ocurra un evento crítico.
SISTEMAS DE CIRCUITO CERRADO
Las estaciones de trabajo del futuro emplearán sistemas de circuito cerrado que ampliarán el alcance de la atención mediante la automatización de tareas simples y repetitivas. Un sistema de circuito cerrado usa datos de una entrada (por ejemplo, el electroencefalograma), que se envían a un controlador (algoritmo informático) el que ajusta la salida (por ejemplo, la dosis de propofol) para mantener al paciente dentro de una zona óptima, reduciendo así la variación. En teoría, pasar más tiempo en la zona óptima debería reducir el riesgo de complicaciones y liberar al médico de tareas repetitivas, lo que le permitiría dedicar más tiempo al conocimiento de la situación y a la atención integral del paciente. El sistema ideal integraría varios sistemas de circuito cerrado en un controlador maestro, en lugar de tres sistemas independientes (es decir, hipnosis, terapia de fluidos y manejo hemodinámico).
LA IMPORTANCIA CRÍTICA DE LA CULTURA DE LA SEGURIDAD
La cultura de la seguridad refleja “la suma de lo que una organización es y hace en la búsqueda de la seguridad”.2 Esta definición reconoce que las culturas de la seguridad difieren entre organizaciones. Maya Angelou expresó célebremente: “La gente puede olvidar lo que usted dijo, pero nunca olvidará cómo los hizo sentir”. Este importante recordatorio subraya el papel esencial de la cultura, los equipos de alto rendimiento y el poder de sanación que viene de la conexión humana. En esencia, el contacto humano fomenta la confianza, mejora los resultados y reafirma el propósito de nuestra labor.
Los sistemas de atención médica enfrentan un entorno desafiante, y los esfuerzos por fortalecer la cultura de la seguridad suelen subordinarse muy frecuentemente a las necesidades operativas inmediatas. Aunque esto pueda parecer pragmático, los costos de largo plazo son considerables. Cuando no logramos integrar la seguridad en cada momento de la atención, comprometemos la misión de la atención médica y debilitamos la confianza del público. Por lo tanto, es imperativo abogar por la inversión en sistemas, formación y tecnologías que integren la seguridad como algo fundamental.
Imagen de un médico consultando la IA con un paciente generada con IA.
CONCLUSIÓN
El futuro de la seguridad perioperatoria debe trascender los límites de los sistemas actuales. Basados en nuestra visión perdurable, tenemos la oportunidad de redefinir la trayectoria de los resultados de los pacientes. La inteligencia artificial, el soporte para la toma de decisiones, los dispositivos de tecnologías portátiles de aplicación médica y los sistemas de circuito cerrado actúan como catalizadores de un nuevo modelo de atención y como soluciones de alto valor para promover una cultura de la seguridad. Estos elementos transforman la atención médica, pasando de un sistema reactivo a uno predictivo, personalizado y proactivo. Además, reducen la carga cognitiva, mejoran la realización profesional y atraen a las mentes más brillantes a nuestra especialidad. La próxima era de la seguridad perioperatoria está al alcance. Y si elegimos liderar con visión, valor y propósito, podremos reescribir la historia de Alex.
Daniel Cole, es presidente de la Fundación para la Seguridad del Paciente de Anestesia y profesor de Anestesiología en David Geffen School of Medicine, Universidad de California en Los Ángeles, California.
Maxime Cannesson es profesor de Anestesiología, presidente del Departamento de Anestesiología y Medicina Perioperatoria de Universidad de California en Los Ángeles, California.
Mark Warner es el expresidente de la Fundación para la Seguridad del Paciente de Anestesia, y es profesor emérito de anestesiología en Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.
Maxime Cannesson es consultor de Edwards Lifesciences/BD y Masimo. Es cofundador y copropietario de Sironis y Perceptive Medical. Recibe regalías de Edwards Lifesciences/BD y Sironis.
Mark Warner y Daniel Cole no tienen conflictos de intereses.
REFERENCIAS
- Harvard Business Review. AI won’t replace humans but humans with AI will replace humans without AI. August 4, 2023. Available at: https://hbr.org/2023/08/ai-wont-replace-humans-but-humans-with-ai-will-replace-humans-without-ai. Accessed June 30, 2025.
- Joint Commission. 11 tenets of a safety culture. Available at: https://www.jointcommission.org/-/media/tjc/documents/resources/patient-safety-topics/ sentinel-event/sentinel_events_11_tenets_of_a_safety_ culture_ infographic_ 2018.pdf. Accessed June 30, 2025.
