Anestesia general guiada por Inteligencia Artificial (IA) y su impacto sobre la seguridad del paciente quirúrgico: situación actual y perspectivas para la práctica clínica.

La inteligencia artificial (IA) aplicada a la anestesia general ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años, con un número creciente de modelos orientados a la predicción, la monitorización y el apoyo a la toma de decisiones clínicas. El objetivo de este estudio fue analizar de forma sistemática el estado actual de la evidencia sobre el impacto potencial de estas aplicaciones en la seguridad del paciente quirúrgico. Se realizó una revisión sistemática descriptiva siguiendo las recomendaciones PRISMA 2020. La búsqueda se efectuó en MEDLINE (PubMed) e incluyó estudios originales publicados entre 2023 y 2025, con una muestra final de 22 trabajos. Los trabajos se agruparon en dominios conceptuales y categorías funcionales de aplicación clínica. La calidad metodológica y el riesgo de sesgo se evaluaron mediante herramientas adaptadas al tipo de estudio, destacando el empleo de PROBAST+AI para los modelos predictivos. Los resultados muestran una marcada heterogeneidad en cuanto a poblaciones, tamaños muestrales, fuentes de datos y metodologías de IA empleadas. Si bien muchos estudios reportan métricas de rendimiento excelentes, la mayoría presentan limitaciones relevantes, en particular la ausencia de validación externa independiente, problemas de aplicabilidad clínica y una escasa evaluación del impacto sobre desenlaces de seguridad del paciente quirúrgico. En conjunto, la evidencia sugiere que la IA en anestesia general se encuentra en una fase avanzada de desarrollo técnico, pero aún inmadura para una integración clínica segura y generalizada en los flujos de trabajo del quirófano. Su principal valor añadido en el momento actual radica en el refuerzo de la anticipación del riesgo perioperatorio, más que en la automatización del acto anestésico. Serán necesarios estudios prospectivos, multicéntricos y orientados a resultados clínicamente relevantes para definir con mayor solidez su papel en la práctica anestésica.

Grantor dc:publisher

Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Year dc:date.issued

2026

Author dc:creator

• Barcala, Inge

• inteligencia artificial
• anestesiología
• anestesia general
• manejo intraoperatorio
• seguridad del paciente
• artificial intelligence
• anesthesiology
• general anesthesia
• patient safety
• intraoperative management

Statement dc:rights

• CC BY-NC-ND

Licence dc:rights.uri

• https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

https://hdl.handle.net/10609/155228

OAI identifier oai:identifier

oai:openaccess.uoc.edu:10609/155228