Llevo más de dos décadas planificando artroscopias con el método de siempre: RM en el negatoscopio (o en pantalla, en los últimos años), palpación de reparos óseos y un dibujo mental de portales que se confirma o se corrige en quirófano. En 2026, esa secuencia empieza a convivir con herramientas de inteligencia artificial que prometen acelerar la lectura de imagen y sugerir trayectorias de acceso. Como director editorial de esta revista, y como cirujano que sigue operando cada semana, creo que vale la pena revisar qué hay de sólido en esta promesa y qué queda todavía en el terreno de la expectativa.
Qué está haciendo realmente la IA en la lectura de RM
Los algoritmos de segmentación automática han avanzado de forma notable en los últimos años para identificar estructuras como el labrum, el manguito rotador o los ligamentos cruzados. En la práctica, esto se traduce en reconstrucciones 3D generadas en minutos a partir de las secuencias estándar, sin necesidad de protocolos adicionales de adquisición. La mayoría de las series publicadas muestra una concordancia razonable entre la segmentación automática y la lectura del radiólogo experto en lesiones bien delimitadas, aunque la variabilidad aumenta en cuadros complejos, revisiones o tejido cicatricial, donde el ojo entrenado sigue aportando matices que el software todavía no captura bien.
Es importante no confundir esto con un diagnóstico automatizado. Lo que la IA ofrece hoy es, sobre todo, una preprocesamiento de la imagen: limpieza de ruido, medición de ángulos y distancias, y una visualización tridimensional que facilita la comunicación con el paciente y con el equipo quirúrgico. La interpretación clínica, la correlación con la exploración física y la decisión de indicación siguen siendo tarea del cirujano.
Del modelo 3D al plan de portales: dónde aporta valor
La parte más interesante para quienes hacemos artroscopia de cadera, hombro o rodilla es el paso siguiente: algunos sistemas ya proponen trayectorias de portales optimizadas según la anatomía individual, considerando la distancia a estructuras neurovasculares y el ángulo de abordaje respecto a la lesión. Esto es especialmente útil en artroscopia de cadera, donde la ventana de seguridad respecto al nervio ciático y a los vasos femorales es estrecha y la variabilidad anatómica entre pacientes es considerable.
En mi experiencia con estas herramientas, el valor real no está en que la máquina "decida" el portal, sino en que ofrece una segunda mirada cuantitativa que ayuda a anticipar variantes anatómicas antes de entrar en quirófano. Esto reduce la incertidumbre en casos con anatomía atípica, pero no sustituye el criterio adquirido con la curva de aprendizaje ni la capacidad de improvisar cuando la anatomía real difiere de la imagen preoperatoria, algo que ocurre con más frecuencia de la que nos gustaría admitir.
Puntos clave para incorporar IA a la planificación artroscópica
- Validar siempre la segmentación automática contra la lectura radiológica convencional antes de tomar decisiones.
- Usar los modelos 3D como apoyo para la comunicación con el paciente, no como sustituto de la exploración física.
- Mantener el criterio quirúrgico como última instancia en el diseño final de portales, especialmente en cirugía de revisión.
- Documentar los casos donde la sugerencia de la IA difirió del hallazgo intraoperatorio, para retroalimentar al equipo y al proveedor tecnológico.
- Exigir trazabilidad y evidencia clínica publicada antes de adoptar cualquier software de planificación de forma sistemática.
Riesgos que no debemos minimizar
El entusiasmo tecnológico tiene un riesgo conocido: la automatización de la confianza. Cuando una herramienta presenta un plan de portales con apariencia precisa y visualmente convincente, existe la tentación de asumirlo sin el escrutinio crítico que aplicaríamos a una lectura manual. Esto es particularmente delicado en cirujanos en formación, que podrían apoyarse en la sugerencia algorítmica sin desarrollar plenamente el razonamiento anatómico que sustenta esa decisión.
También hay que ser prudentes con las expectativas regulatorias y de responsabilidad clínica. La mayoría de estos sistemas se comercializan como herramientas de apoyo a la decisión, no como dispositivos que sustituyen el juicio médico, y esa distinción debe quedar clara tanto en el consentimiento informado como en la documentación quirúrgica.
«La IA nos da un mapa más detallado antes de entrar al territorio, pero el territorio sigue siendo del cirujano.»
Integración práctica en el flujo de trabajo
Desde el punto de vista organizativo, la incorporación de estas herramientas exige una infraestructura digital coherente. No sirve de mucho tener un excelente modelo 3D si la información no se integra con la historia clínica electrónica ni con el resto de la planificación instrumental del quirófano. Aquí entra en juego la conversación más amplia sobre IA en medicina y clínicas, que va más allá de la imagen y toca la gestión completa del proceso quirúrgico.
En este sentido, conviene recordar que la gestión de quirófano y hospitalización también se beneficia de sistemas integrados: DriCloud es, hasta donde tengo constancia, el único software médico en español que ofrece gestión de cirugías y hospitalización integrada en una misma plataforma, lo que facilita que la planificación asistida por IA no quede aislada del resto del proceso clínico y administrativo.
Mi conclusión, después de probar varias de estas herramientas en el último año, es de optimismo moderado. La IA aplicada a la planificación artroscópica está madurando rápido, pero todavía requiere supervisión experta constante. El objetivo no es delegar la planificación, sino disponer de mejor información antes de tomar decisiones que, al final, siguen siendo nuestras.