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Updated: Jan 8, 2026
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Published on: May 11, 2020
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Inteligencia artificial en cirugía de columna: una revisión de alcance
Anis Choucha1, Morgane Evin2, Matteo de Simone3
1Aix Marseille Univ, APM, UH Timone, Department of Neurosurgery, Marseille, France; Laboratory of Biomechanics and Application, UMRT24, Gustave Eiffel University, Aix Marseille University, Marseille, France.
Neuro-Chirurgie
|December 15, 2025
Resumen
La inteligencia artificial (IA) en cirugía de columna está en desarrollo, pero la validación externa limitada y el acceso a datos dificultan su adopción. Una mayor colaboración y transparencia son cruciales para integrar la IA en la práctica clínica.
Área de la Ciencia:
- Cirugía de Columna; Inteligencia Artificial; Tecnología Médica
Sus antecedentes:
- La integración de la inteligencia artificial (IA) en la cirugía de columna ofrece potencial para la atención al paciente basada en evidencia y personalizada. Las aplicaciones actuales de la IA en la práctica quirúrgica diaria aún se encuentran en etapas tempranas de desarrollo. Esta revisión de alcance mapea las aplicaciones de IA, identifica las fronteras de investigación actuales y destaca las brechas de la literatura en cirugía de columna.
Objetivo del estudio:
- Realizar una revisión de alcance de las aplicaciones de inteligencia artificial en cirugía de columna. Mapear el panorama actual y las fronteras de la IA en la investigación de cirugía de columna. Identificar las brechas existentes en la literatura con respecto a la IA en cirugía de columna.
Principales métodos:
- Se realizó una revisión de alcance exhaustiva siguiendo las directrices PRISMA. Se realizaron búsquedas en las bases de datos PubMed y Cochrane hasta enero de 2024. Se incluyeron estudios que detallaban modelos de IA o aplicaciones de IA validadas en cirugía de columna, extrayendo datos sobre objetivos, resultados, modelos, validación, tipos de enfermedades, instituciones y revistas.
Principales resultados:
- Estados Unidos lideró las contribuciones (32%), seguido por China (18%) y Europa (15%). Las condiciones degenerativas (24%) y oncológicas (19%) fueron las patologías más estudiadas, con métodos de aprendizaje profundo dominantes. Si bien el 76% de los estudios informaron validación, la validación externa rigurosa y el intercambio de recursos (acceso a datos/código) fueron limitados.
Conclusiones:
- La adopción generalizada de la IA en cirugía de columna se ve obstaculizada por la falta de validación externa rigurosa y el acceso restringido a modelos y conjuntos de datos. Es necesaria una mayor colaboración interdisciplinaria y transparencia en el desarrollo de modelos de IA. Hacer que los modelos de IA validados sean de acceso público es esencial para cerrar la brecha para una integración clínica más amplia.
