La inteligencia artificial entra en el quirófano de reemplazo de cadera: el sistema de navegación VELYS se lanza en EE. UU.

La artroplastia total de cadera es desde hace tiempo una cirugía consolidada, pero aún depende en gran medida de la interpretación y el posicionamiento intraoperatorios: el ángulo pélvico, la longitud de la pierna y la posición del implante. Cada detalle puede influir en la movilidad posoperatoria, el riesgo de luxación y la percepción del paciente sobre si “ambas piernas tienen la misma longitud”. En este contexto, donde importan los milímetros y los ángulos, para que la inteligencia artificial tenga sentido debe aplicarse a tareas concretas, no quedarse en imaginarios diagnósticos abstractos.

DePuy Synthes, de Johnson & Johnson, anunció el 9 de junio que VELYS Hip Navigation with AI Assistance ya está disponible comercialmente en Estados Unidos. Este software se utiliza durante la artroplastia total de cadera para ayudar a interpretar imágenes de forma automática e identificar marcadores anatómicos, de modo que los médicos obtengan referencias de navegación más consistentes al implantar una cadera artificial.

Según la compañía, esta función asistida por IA puede automatizar la interpretación de imágenes y la landmark identification que antes debían realizarse manualmente, es decir, localizar puntos anatómicos específicos en las imágenes quirúrgicas. Estos puntos son una base importante para calcular la orientación pélvica, evaluar la posición del cotilo y seguir los cambios en la longitud de la pierna; si el método de identificación es más estable, en teoría podría reducir las diferencias entre distintos operadores.

Los datos citados por DePuy Synthes muestran que el sistema puede ofrecer una identificación reproducible de marcadores y reducir en un 57% el tiempo del flujo de trabajo en comparación con el proceso manual. Es un indicador de eficiencia relativamente concreto, pero la información pública disponible aún no es suficiente para evaluar el diseño del estudio, el tamaño de la muestra, las condiciones de comparación ni los criterios de valoración clínicos, por lo que no debe interpretarse directamente como una mejora equivalente en el pronóstico de los pacientes.

Más precisamente, el valor central de este tipo de IA quirúrgica está en reducir la carga cognitiva intraoperatoria y la variabilidad del proceso, no en tomar decisiones médicas por sí sola. El cirujano aún debe integrar las diferencias anatómicas del paciente, el estado óseo, la planificación preoperatoria y la sensación táctil en tiempo real; el sistema de navegación aporta asistencia para medición y alineación, pero la responsabilidad final sigue recayendo en el equipo clínico.

Este lanzamiento también muestra que la IA médica se está extendiendo gradualmente desde la radiología y la interpretación patológica hacia las plataformas de cirugía ortopédica. En comparación con la incertidumbre de los grandes modelos de lenguaje en las preguntas y respuestas médicas, la navegación intraoperatoria tiene tareas más acotadas y entradas más controladas, lo que facilita su ingeniería y validación; pero también debe enfrentar diferencias derivadas de los equipos de distintos hospitales, los hábitos quirúrgicos, la complexión de los pacientes y la calidad de las imágenes.

Lo que realmente debe completarse a continuación son datos clínicos más transparentes: cómo alerta el sistema cuando falla la identificación por IA, qué grupos o condiciones anatómicas son más propensos a errores, y si la mejora de eficiencia se traducirá en menos complicaciones o en una posición del implante más estable. Para el quirófano ortopédico, el umbral de la IA no está en si el nombre resulta novedoso, sino en si puede ofrecer de forma sostenida respuestas fiables y corregibles por el médico dentro de un proceso repetitivo, tenso e imposible de repetir.