Hasta hace 18 meses, Hibbert gozaba de buena salud y salía a caminar más de 3 kilómetros diarios. Durante uno de esos paseos perdió el conocimiento y comenzó a convulsionar en la carretera. Una tomografía cerebral reveló un tumor benigno de 11 milímetros que crecía en la glándula pituitaria, un órgano del tamaño de una canica situado en la base del cráneo que secreta hormonas vitales para el crecimiento, el metabolismo y la regulación de la presión arterial y la temperatura.
La ubicación del tumor lo hacía especialmente delicado: se encuentra muy cerca de las arterias carótidas, que suministran sangre al cerebro, y de los nervios ópticos que controlan la visión. A medida que la masa presionaba esos nervios, la visión periférica del paciente se fue reduciendo, y comenzó a tropezarse con las cosas y a sentirse fatigado y mareado. Aunque no requería cirugía inmediata, el riesgo crecía.
Según las cifras aportadas por el equipo médico, existía entre un 25% y un 50% de probabilidad de no lograr una extracción completa del tumor, y entre un 0.5% y un 2% de riesgo de lesionar un vaso sanguíneo mayor durante el procedimiento. Identificar el punto más seguro para extraerlo no resultaba sencillo, sobre todo porque la anatomía interna varía de un paciente a otro incluso en casos similares.
Durante la intervención, los cirujanos introdujeron un endoscopio —una cámara delgada montada sobre un mango— a través de la nariz hasta la base del cráneo, donde el tumor permanecía oculto tras capas de hueso y una membrana resistente. En una segunda pantalla, la herramienta de inteligencia artificial analizaba la transmisión de video en directo, rastreaba los instrumentos quirúrgicos y marcaba las zonas donde era más probable encontrar vasos sanguíneos y nervios, destacando las áreas donde resultaba más seguro operar.
Los investigadores explicaron que el sistema funciona de forma análoga al reconocimiento facial de los teléfonos celulares, pero en lugar de rostros identifica estructuras anatómicas importantes y a menudo ocultas. La herramienta fue entrenada y evaluada con cientos de videos de extirpaciones de tumores hipofisarios, en los que se delineó cuidadosamente el contorno de los vasos y de las estructuras nerviosas.
El propio Hibbert defendió su decisión de participar como primer voluntario. “Desde el punto de vista de la seguridad del paciente, veo absolutamente el beneficio. No tenemos señales de tráfico que nos guíen dentro de la cabeza”, señaló. También cuestionó qué ocurriría si los pacientes se negaran a colaborar en la investigación: “Si los pacientes no están dispuestos a participar en la investigación, ¿cómo van a aprender los médicos y cómo puede progresar la medicina?”, comentó.
El paciente relató que las mayores repercusiones de su padecimiento fueron de orden emocional y psicológico más que físico. “Durante mis 18 años de matrimonio, siempre me he levantado de la cama y le he preparado una taza de café a mi esposa, y no iba a permitir que este tumor me lo impidiera”, contó. Añadió que, pese a la ayuda que muchos le ofrecieron, no quería “ser una carga para los demás”.
Los cirujanos precisan que el profesional promedio en Reino Unido realiza entre 10 y 20 de estas operaciones al año, apoyándose en las exploraciones previas para familiarizarse con la anatomía particular de cada paciente. Es una cifra que ilustra la baja frecuencia de este tipo de intervenciones incluso en sistemas de salud con alta capacidad tecnológica instalada.
El caso se inscribe en una tendencia más amplia de incorporación de sistemas de aprendizaje automático a la práctica médica, un fenómeno que organismos sanitarios de distintos países observan con cautela y que todavía carece de marcos regulatorios específicos consolidados para su uso en el quirófano. La medicina asistida por computadora ha avanzado en las últimas décadas desde el diagnóstico por imagen hacia la cirugía robótica, y esta herramienta representa un paso adicional al operar sobre el video en tiempo real.
Para el sistema sanitario panameño, la experiencia resulta pertinente al debate sobre la modernización de la red hospitalaria pública y de la Caja de Seguro Social. La incorporación de tecnología de alta complejidad ha sido en Panamá un proceso lento: la instalación de equipos de diagnóstico por imagen de última generación en el Complejo Hospitalario Metropolitano Dr. Arnulfo Arias Madrid tomó años de refrendo de contratos por parte de la Contraloría General y de asignaciones dentro del Presupuesto General del Estado.
En el país no constan hasta la fecha antecedentes documentados de inteligencia artificial aplicada a procedimientos quirúrgicos en instituciones públicas, aunque en años recientes se han impulsado programas de telemedicina y digitalización de expedientes clínicos en hospitales de la Caja de Seguro Social. La discusión regulatoria sobre inteligencia artificial se ha centrado principalmente en la banca y los servicios digitales, sin que conste una normativa específica del Ministerio de Salud sobre su uso en el quirófano.
De cara a los próximos meses, el paso siguiente consiste en el seguimiento clínico del paciente y en la validación del sistema en un número mayor de casos, condición necesaria antes de que la herramienta pueda replicarse en otros centros hospitalarios dentro o fuera de Reino Unido. La difusión de resultados más detallados permitirá evaluar si la asistencia por inteligencia artificial reduce de manera comprobable las tasas de complicaciones descritas por el equipo londinense.