En cirugía cerebral, unos pocos milímetros pueden marcar una diferencia enorme. Por eso cualquier herramienta capaz de mejorar la precisión dentro del quirófano tiene un valor especial. Un equipo de investigadores con participación de la Universidad Politécnica de Madrid ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial que consigue una reconstrucción más precisa del rostro del paciente y la utiliza como referencia para combinar distintos tipos de imágenes médicas durante la operación. La propuesta no sustituye al cirujano, pero sí le ayuda a trabajar con una guía más fiable en una zona del cuerpo donde el margen de error es mínimo. Y ahí está la buena noticia: la tecnología no solo promete más exactitud, sino que además podría implantarse con un coste relativamente bajo.

La idea central del proyecto es capturar con mucho detalle la forma del rostro del paciente y usar esa información para alinear correctamente imágenes procedentes de distintas fuentes, como resonancias magnéticas, tomografías o imágenes hiperespectrales. Ese proceso de alineación, conocido como registro, es clave para que toda la información visual coincida con la posición real del paciente en el quirófano.

Para lograrlo, el sistema combina una cámara estéreo comercial con una red neuronal diseñada específicamente para rasgos faciales. El trabajo se centró en mejorar una arquitectura existente, HITNet, mediante la incorporación de un mecanismo de atención facial que hace que el sistema se fije especialmente en las zonas del rostro más relevantes para la reconstrucción geométrica.

El investigador de la UPM Jaime Sancho resumió así su utilidad: “La investigación tiene una aplicación directa en el quirófano. Durante una intervención neuroquirúrgica, los médicos necesitan combinar información proveniente de distintas fuentes de imagen (…) para guiar sus decisiones con la mayor precisión posible”. Y añadió que “la reconstrucción facial precisa que ofrece este sistema facilita precisamente ese paso, reduciendo los márgenes de error en una fase crítica de la intervención”.

Una herramienta con IA logra una reconstrucción facial más precisa para cirugía cerebral

Los resultados fueron especialmente claros en la parte técnica. En entornos simulados, el error medio se redujo de 2,29 milímetros a 2,02 milímetros, con mejoras especialmente visibles en áreas como la nariz y la boca. En condiciones reales, el error pasó de 16,91 milímetros a 14,39 milímetros, y bajó aún más, hasta 13,85 milímetros, cuando el sistema aprovechó entrenamiento previo con datos sintéticos.

Además, la herramienta es capaz de procesar cada imagen en apenas 10 milisegundos, lo que la hace compatible con entornos clínicos donde la rapidez también importa. Los investigadores destacan asimismo que el uso de cámaras comerciales de bajo coste y datos sintéticos abre la puerta a que la solución pueda llegar también a hospitales con menos recursos.

El proyecto se ha desarrollado dentro de dos iniciativas financiadas con fondos públicos: Stratum, de ámbito europeo, y Oasis, de ámbito nacional. En ellas participan, además de la UPM, centros y hospitales de España, Países Bajos, Suecia e Italia, entre otros.

Este avance no se queda en una idea futurista, sino que apunta a una mejora muy concreta en una de las cirugías más delicadas que existen. Y cuando la tecnología consigue reducir errores, abaratar costes y ayudar a tomar decisiones más precisas en el cerebro, no solo estamos hablando de innovación: también estamos hablando de más seguridad para los pacientes.