Aplicaciones de los modelos de aprendizaje profundo en la laparoscopia para ginecología

Área de la Ciencia:

• Tecnología médica
• Innovación quirúrgica
• La inteligencia artificial en la medicina

Sus antecedentes:

• La Inteligencia Artificial (IA) se utiliza cada vez más en el cuidado de la salud.
• Los modelos de aprendizaje profundo (DL) muestran un potencial significativo en aplicaciones quirúrgicas.

Objetivo del estudio:

• Revisar y sintetizar sistemáticamente la investigación sobre el desarrollo y la validación de modelos de DL en cirugías laparoscópicas ginecológicas.
• Identificar las aplicaciones y tendencias clave en la laparoscopia ginecológica impulsada por IA.

Principales métodos:

• Búsqueda exhaustiva de la literatura de MEDLINE, IEEE Xplore y Google Scholar (2000-2025).
• Los criterios de inclusión se centraron en los modelos DL (específicamente las Redes Neurales Convolucionales - CNNs) aplicados a conjuntos de datos laparoscópicos ginecológicos.
• Se excluyen los estudios no ginecológicos, no laparoscópicos, no CNN y no ingleses.

Principales resultados:

• 16 estudios cumplieron con los criterios de inclusión de los 621 registros iniciales.
• Las aplicaciones identificadas incluyen la clasificación anatómica (6 estudios), la segmentación anatómica (5 estudios), la clasificación/segmentación de instrumentos quirúrgicos (5 estudios) y el reconocimiento de la acción quirúrgica (5 estudios).

Conclusiones:

• La IA, particularmente DL, está desempeñando un papel creciente en la laparoscopia ginecológica.
• Se espera que los avances en IA mejoren la orientación intraoperatoria y estandaricen la capacitación quirúrgica a través de un mejor reconocimiento de la anatomía, el seguimiento de instrumentos y el análisis de acción.