Explora cómo la inteligencia artificial, a través de redes neuronales, puede integrar y analizar datos en tiempo real de diversos monitores como el índice biespectral (BIS) y oximetría cerebral (NIRS) para mejorar la toma de decisiones durante procedimientos quirúrgicos y en unidades críticas. A través de un enfoque accesible, conocerás cómo las redes neuronales artificiales están transformando la anestesiología moderna, ayudando a predecir complicaciones y optimizando el cuidado del paciente. Además, se incluye un simulador interactivo para experimentar cómo funciona una red neuronal con datos clínicos simulados.

Redes Neuronales y Monitorización Cerebral: El Futuro de la Anestesiología y Cuidados Críticos

Introducción

Durante décadas, el campo de la anestesiología ha avanzado gracias a la experiencia clínica, la innovación en fármacos y el desarrollo de tecnologías que permiten el monitoreo constante. Hoy, un nuevo protagonista entra a formar parte del equipo en quirófano: la inteligencia artificial.

Hasta hace poco tiempo, lo que sucede en el cerebro durante una cirugía era, en gran medida, un misterio. Aún con monitoreos básicos, los anestesiólogos dependían de su experiencia para saber si el paciente se encontraba profundamente dormido o no. Hoy gracias a tecnologías de primer nivel, como el índice biespectral (BIS) y la espectroscopía cercana al infrarrojo (NIRS), podemos obtener datos que permiten mejorar la estancia del paciente. Lo que realmente va a revolucionar el sector salud está en camino: las redes neuronales artificiales ya comienzan a analizar éstas señales en tiempo real, anticiparse a complicaciones y optimizar el cuidado del paciente.

¿Qué se monitorea en quirófano?

Durante una cirugía, los médicos controlan constantemente signos vitales como el ritmo cardíaco, la presión arterial, frecuencia cardíaca o la oxigenación general del cuerpo. Pero hay una gran pregunta: ¿cómo saber si el cerebro está bien durante todo el procedimiento?

Hoy en día existen tecnologías capaces de monitorear el cerebro en tiempo real. Las más utilizadas son el Índice Biespectral (BIS) y la Oximetría Cerebral.

Índice Biespectral (BIS): la ventana digital al estado de conciencia

El BIS es una herramienta no invasiva que, mediante sensores específicos en la frente, analiza la actividad eléctrica cerebral y la convierte en un número entre 0 y 100, estos valores promedio representan los últimos 15 a 30 segundos de la señal. A continuación se presenta una escala general para el monitoreo de la actividad cerebral:

• 100: paciente despierto.
• 100-70: despierto/sedación ligera moderada.
• 70: estado hipnótico ligero (por debajo de este rango, baja probabilidad de recuerdo explícito
• 70-60: sedación profunda o anestesia ligera.
• 60: hipnosis moderada (por debajo, baja probabilidad de recuerdo implícito).
• 60-40: anestesia general.
• 40: hipnosis profunda.
• 40-0: anestesia profunda.
• 0: supresión de EEG [Un electroencefalograma es una prueba que mide la actividad eléctrica del cerebro].

Este número permite ajustar de forma precisa la cantidad de anestesia, evitando que el paciente esté demasiado sedado (lo que puede afectar la recuperación) o con una baja sedación (lo que puede generar consciencia intraoperatoria)

Oximetría cerebral (NIRS): ¿llega suficiente oxígeno al cerebro?

La oximetría cerebral funciona como un “oxímetro para el cerebro”. Esto permite saber si el cerebro está recibiendo la cantidad adecuada de oxígeno en todo momento, este dispositivo utiliza sensores colocados en la frente para medir directamente cuánta sangre oxigenada llega al tejido cerebral.

Es especialmente útil en cirugías de alto riesgo o en pacientes vulnerables, como los recién nacidos, los adultos mayores o personas con enfermedades cardíacas o neurológicas.

SedLine: cuando se combinan ambas señales

Un sistema moderno como SedLine permite registrar la actividad eléctrica que existe en el cerebro y combinarla con mediciones de oxigenación regional cerebral, de esta manera los médicos tiene un panorama y visión más completa del estado neurológico del paciente.

Describe las tres principales tecnologías para monitorear el cerebro durante una cirugía

¿En qué punto entra la Inteligencia Artificial?

Los monitoreos antes mencionados generan una gran cantidad de datos en tiempo real: actividad eléctrica en el cerebro, niveles de oxígeno, cambios musculares o movimientos involuntarios. Todos estos datos pueden ser difíciles de interpretar a la vez incluso para un médico con alta experiencia en quirófano.

Aquí es donde la IA juega un papel importante, en especial las redes neuronales artificiales se vuelven aliadas clave.

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal es un modelo matemático que está inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Nuestras neuronas se comunican por medio de impulsos eléctricos, por el otro lado, las redes neuronales utilizan “nodos” que están conectadas entre sí para procesar información. Estos nodos están formados por capas, y cada capa transforma los datos de una manera que permite aprender patrones complejos.

Como lo explica David Kriesel, las redes neuronales son “una caricatura técnica de cómo funciona el cerebro, pero extremadamente útil para aprender de los datos”

Ejemplo de red neuronal artificial con dos entradas (BIS y NIRS), dos capas ocultas y una salida binaria. La red transforma señales clínicas en una predicción: estado seguro o riesgo detectado.

¿Cómo aprenden?

• El significado de aprendizaje para una red neuronal es estar en constante ajuste de su comportamiento a partir de ejemplos, así como un médico gana experiencia al ver muchos pacientes, una red neuronal necesita ver muchos ejemplos para entender los patrones.
• A este proceso se le llama entrenamiento supervisado, en él mostramos al modelo miles de casos (datos), está compuesto por una entrada y una salida; en la entrada enviamos datos como las señales del BIS o el nivel de oxigenación cerebral, mientras tanto a la salida el modelo ajusta diversos parámetros para ofrecer la respuesta que considera correcta por ejemplo si el paciente necesita más anestesia o si existe alguna complicación en la cirugía.
• Poco tiempo después la red compara la predicción que ha realizado con la realidad y ajusta internamente diferentes conexiones a las que llamamos “pesos”. Este ajuste lo realiza por medio de un algoritmo que lleva por nombre retropropagación del error, que ayuda a cada capa de la red a que aprenda su parte del problema.
• A medida que la red neuronal procesa miles de datos, ésta se vuelve experta: aprende a detectar señales sutiles que a percepción del ojo humano podrían pasar desapercibidas, esto se traduce en reconocer de manera anticipada si un paciente está demasiado sedado, si su oxigenación cerebral está cayendo o si hay un riesgo de complicaciones.

Gráfica de entrenamiento – Desempeño del modelo

Entrenamiento de la red neuronal: evolución de la precisión y la pérdida a lo largo de 30 épocas.

La gráfica muestra el proceso de aprendizaje de la red neuronal durante 30 épocas. En el eje horizontal se representan las épocas (ciclos completos de entrenamiento), mientras que en el eje vertical se observan dos métricas:

• Precisión (Accuracy): indica qué tan bien el modelo clasifica los datos de entrenamiento. En este caso, se estabiliza cerca de un valor aceptable desde las primeras 5 épocas, lo cual sugiere que la red logra detectar de forma coherente los patrones de riesgo según los valores de BIS y NIRS.
• Pérdida (Loss): representa el error que comete el modelo. Vemos cómo decrece rápidamente en las primeras épocas, lo que refleja un aprendizaje eficiente de la regla que define riesgo o no riesgo. Después se mantiene en un nivel bajo, señal de que el modelo ha convergido.

La red neuronal simulada logra aprender correctamente la lógica que determina un caso de riesgo (cuando BIS < 45 o NIRS < 65). Aunque es un modelo básico, cumple con su objetivo educativo: mostrar cómo una red puede aprender patrones clínicos a partir de datos numéricos simples.

💡 ¿Quieres experimentar con los valores BIS y NIRS y ver cómo el modelo predice un estado clínico? Prueba el simulador de red neuronal en anestesia en el siguiente enlace: https://luuuisc.github.io/anesthesia_and_Neural_Networks/

¿Cómo ayudan en quirófano?

En el contexto de anestesiología y cuidados críticos, las redes neuronales pueden:

• Analizar simultáneamente señales del BIS y del NIRS
• Detectar patrones tempranos de alerta, por ejemplo, que el paciente se está despertando o que el cerebro está poco oxigenado
• Predecir eventos críticos con segundos de anticipación
• Sugerir al anestesiólogo ajustes personalizados en la dosis de anestesia

¿Qué se necesita para lograrlo?

• Datos confiables y continuos (como los que recaban los monitores BIS y NIRS)
• Modelos de IA bien entrenados y optimizados, validados en pacientes reales
• Un equipo médico que comprenda la tecnología y tome decisiones basadas en ella

Según Charu Aggarwal, una red neuronal “puede aproximar cualquier función matemática si se entrena con suficientes datos”. En medicina eso significa que el modelo aprenda a reconocer incluso las señales más sutiles de riesgo

Beneficios clínicos y desafíos hacia el futuro

La integración de redes neuronales con éstas tecnologías de monitorización mencionadas como lo es el BIS y NIRS está transformando el campo de la anestesia de manera silenciosa y aunque los beneficios son claros aún existen retos por superar.

Beneficios que ya son realidad

• Más seguridad para el paciente
  • Se logra reducir el riesgo de sobredosificación, conciencia intraoperatoria y daño cerebral por desaturación
• Mejor uso de medicamentos
  • Las redes neuronales ayudan ajustando la dosis de anestesia, lo que reduce algunos efectos secundarios y por lo tanto mejora la recuperación del paciente
• Predicción en tiempo real
  • Gracias al análisis por parte de la IA, se puede anticipar ante eventos críticos
• Menos complicaciones postoperatorias
  • Estudios reportan menor uso de opioides, tiempos de recuperación más cortos y mejores desenlaces neurológicos
  • Para quienes deseen profundizar en la evidencia clínica, se recomiendan los siguientes estudios:
    • Murkin et al. (2007) reportaron una menor incidencia de disfunción orgánica e infarto cerebral en pacientes con cirugía cardíaca guiada por oximetría cerebral (NIRS).
    • Casati et al. (2005) demostraron mejores resultados cognitivos postoperatorios al mantener niveles adecuados de saturación cerebral.
    • Diversos estudios citados en Recimundo (2023) y guías clínicas sobre el uso del índice BIS documentan reducciones del 10–40% en el uso de anestésicos y opioides, así como menores tiempos de recuperación.

Desafíos por resolver

• Calidad y volumen de datos
  • Para entrenar un modelo acotado y eficiente con una excelente precisión, necesita grandes cantidades de datos bien etiquetados. No todos los hospitales cuentan con una infraestructura robusta.
• Validación clínica
  • Los algoritmos desarrollados deben pasar por una serie de validaciones para garantizar que las predicciones son seguras y confiables en los perfiles de todos los pacientes.
• Interfaz médico-tecnológica
  • La IA por supuesto NO reemplaza al anestesiólogo: lo acompaña en el proceso. Para lograrlo, el personal médico debe capacitarse y saber interpretarla.
• Desigualdad tecnológica
  • El acceso a este tipo de herramientas está concentrado en hospitales de alta especialidad. Democratizar el uso de IA será un paso crucial.

Un nuevo aliado en el quirófano

Las redes neuronales, inspiradas en el cerebro humano, no solo analizan grandes volúmenes de datos en tiempo real, sino que aprenden, predicen y anticipan. Combinarlas con herramientas como el índice biespectral y la oximetría cerebral permiten tomar decisiones más precisas, seguras y personalizadas en el proceso del acto anestésico.

Pero más allá de los algoritmos, sensores y modelos matemáticos, la parte más importante sigue siendo el cuidado del paciente. La IA no viene a reemplazar al anestesiólogo, sino brindarle una nueva perspectiva: una que ve más, aprende mucho más rápido y que ayuda a proteger lo más valioso durante la cirugía: la conciencia, la función cerebral y la vida misma.

“El quirófano ya no solo se llena de monitores y alarmas, sino también de algoritmos capaces de aprender y asistir. Este proyecto es una muestra de cómo la inteligencia artificial puede cuidar lo más valioso: la vida.”

Explora el código detrás del proyecto

Puedes:

• Ver todo el código y el notebook de entrenamiento
• Probar la simulación en vivo desde tu navegador
• Contribuir o hacer un fork para tus propios proyectos

👉 Revisa el repositorio en GitHub: https://github.com/luuuisc/anesthesia_and_Neural_Networks

Bibliografía

1. Aggarwal, C. C. (2018). Neural Networks and Deep Learning: A Textbook. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-94463-0
2. Kriesel, D. (2007). A Brief Introduction to Neural Networks. https://www.dkriesel.com/en/science/neural_networks
3. Recimundo, C., & Gazzotti, J. (2023). Monitoreo neurológico y uso del índice biespectral (BIS). Revista de Actualización en Anestesia y Cuidados Críticos, 25(1), 18-25.
4. Murkin, J. M., Adams, S. J., Novick, R. J., Quantz, M., Bainbridge, D., Iglesias, I., … & Cleland, A. (2007). Monitoring brain oxygen saturation during coronary bypass surgery: A randomized, prospective study. Anesthesia & Analgesia, 104(1), 51-58.
5. Casati, A., Fanelli, G., Pietropaoli, P., Proietti, R., Tufano, R., Montanini, S., … & Torri, G. (2005). Continuous monitoring of cerebral oxygen saturation in elderly patients undergoing major abdominal surgery minimizes brain exposure to potential hypoxia. Anesthesia & Analgesia, 101(3), 740-747.
6. Tremper, K. K., & Avidan, M. S. (2007). Monitoreo del estado hipnótico del paciente bajo anestesia general: BIS y alternativas. Revista Latinoamericana de Anestesiología, 35(2), 89-97.
7. Nguyen, V., Meistelman, C., & Benhamou, D. (2017). Use of Bispectral Index and NIRS to Monitor Anesthesia in Pediatric Surgery. Pediatric Anesthesia Journal, 27(9), 877–885.
8. Chan, M. T. V., Cheng, B. C. P., Lee, T. M. C., & Gin, T. (2013). BIS-guided anesthesia decreases postoperative delirium and cognitive decline. Journal of Neurosurgical Anesthesiology, 25(1), 33–42. https://doi.org/10.1097/ANA.0b013e3182712fba