El Dr. Ferran Pellisé lidera un estudio que demuestra la reducción de las complicaciones después de la cirugía por escoliosis

Un nuevo estudio liderado por el Dr. Ferran Pellisé, jefe de la Unidad de Raquis del Servicio de Cirugía Ortopédica y Traumatología del Hospital Universitario Vall d’Hebron y responsable de la Unidad de Investigación en Columna Vertebral del Vall d’Hebron Instituto de Investigación (VHIR), ha analizado la más amplia base de datos de pacientes adultos con desviación de columna, a la que se aplicaron técnicas de inteligencia artificial para llevar a cabo la investigación. El análisis perseguía identificar tendencias en indicadores de calidad asistencial en el tratamiento quirúrgico de la escoliosis del adulto, como complicaciones, reintervenciones e impacto en la calidad de vida de los pacientes con desviación de columna, desde 2010. Los resultados se han publicado en The Journal of Neurosurgery, revista de referencia en el ámbito de la neurocirugía.

El estudio, llevado a cabo con 2286 pacientes, ha concluido que, además de haber aumentado un 100% el número de cirugías en la última década, la tasa de complicaciones se ha reducido a la mitad, pasando de un 40 a un 20 %.

El equipo internacional liderado por el Dr. Pellisé forma parte del European Spine Study Group (ESSG), con sede en Barcelona, y del International Spine Study Group (ISSG), con sede en Norteamérica. Desde hace una década, ambos grupos lideran la investigación y los avances en el tratamiento quirúrgico de las desviaciones de columna del adulto a nivel mundial. Los datos pertenecen a pacientes que han sido tratados por los especialistas miembros del ESSG o del ISSG, en alguno de los centros adscritos a estos grupos de investigación. En España, son personas intervenidas en el Hospital Universitario Vall d’Hebron, quien ha liderado esta iniciativa internacionalmente, y en el Hospital Universitario La Paz de Madrid. Estos dos centros lideran en España la práctica y el conocimiento entorno a las desviaciones de columna, fruto de 40 años de colaboración intensa para mejorar el conocimiento y tratamiento en esta área.

Es importante señalar que un número muy importante de estos pacientes (hasta un 85%), que ceden sus datos mediante un consentimiento ex profeso, muy a menudo deciden dar seguimiento a su participación en los estudios durante años. Las bases de datos presentan un enorme interés, particularmente en un entorno en el que el número de intervenciones ha crecido un 100% debido al envejecimiento de la población que, sufriendo condiciones invalidantes de la columna, reivindica mantener una vida activa a pesar de la edad. Para muchas de estas personas va a ser necesaria una cirugía compleja, no exenta de complicaciones, que se beneficiará de la información y estudios surgidos de estas bases de datos.

Cabe decir, asimismo, que los pacientes también se benefician de la mejora en la capacitación, los tratamientos y la medicación, y las técnicas anestésicas que se han producido en los últimos años. Todo este conjunto de factores ha conseguido que en la última década la tasa de complicaciones en estas cirugías se haya reducido a la mitad, pasando de un 40 a un 20%. “Las cirugías son complejas y, por tanto, la posibilidad de anticipar los riesgos de posibles complicaciones es clave”, asegura el Dr. Pellisé.

Las escoliosis o desviaciones de columna son padecidas por hasta un 30% de la población mayor de 60 años. Aunque no siempre presentan síntomas, cuando lo hacen tienden a afectar la calidad de vida de forma considerable, en forma de dolor y pérdida de función.

La enorme cantidad de información reunida de pacientes antes, durante y después de las intervenciones permite aplicar soluciones de inteligencia artificial y algoritmos para disponer de un conocimiento mucho más preciso sobre las cirugías, incluso antes de las intervenciones. Todos estos datos permiten conocer el origen de las posibles complicaciones y mejorar su prevención.

La aplicación de mecanismos de inteligencia artificial a estas ingentes cantidades de información permite llevar a cabo predicciones muy específicas e identificar los escenarios más beneficiosos. Asimismo, con el tiempo, se reconocen los datos que mejor predicen las complicaciones, de tal manera que aún con la incorporación de nuevos datos se simplifica el proceso y la medición de riesgo, y se perfecciona el resultado.