Perder de vista un escalón, una puerta o el rostro de alguien puede transformar una caminata cotidiana en un mapa lleno de obstáculos. Rhys Hibbert, un británico de 48 años, conocía esa incertidumbre hasta que una operación cerebral con inteligencia artificial cambió el rumbo de su visión.
El hallazgo ocurrió en mayo en el National Hospital for Neurology and Neurosurgery de Londres, parte de University College London Hospitals. Allí, un equipo de UCL utilizó por primera vez en un paciente real una IA que guio a los cirujanos mientras retiraban un tumor situado junto a los nervios ópticos.
Hibbert tenía una masa de unos 11 milímetros en la hipófisis, una pequeña glándula en la base del cerebro. El tumor podía parecer reducido, pero ocupaba una zona central: un error de apenas un milímetro podía provocar ceguera, un ictus o incluso la muerte.
Sus problemas habían comenzado en diciembre de 2024, cuando sufrió una convulsión durante uno de sus paseos. Primero recibió tratamiento sin cirugía, pero sus síntomas empeoraron: tuvo un fuerte desequilibrio hormonal y perdió visión periférica hasta necesitar bastones para no tropezar.
La intervención, realizada por el neurocirujano Hani Marcus y el médico residente Danyal Khan, no dejó las decisiones en manos de una máquina. La IA funcionó como un segundo apoyo visual, una pieza clave para detectar zonas de riesgo mientras el equipo operaba.
Un mapa luminoso dentro de una zona crítica
La IA actuó como un plano que se ilumina en tiempo real: analizó el vídeo de la cirugía y resaltó con colores los nervios y vasos que había que evitar. Así, el equipo no dependió solo de los escáneres tomados antes de entrar al quirófano.
Ese mecanismo es relevante porque el cerebro no es una estructura inmóvil. Durante una operación, los tejidos cambian de posición y la imagen previa puede no mostrar cada detalle del momento. La señal en directo ofreció una referencia inmediata para avanzar con más seguridad.
Para aprender esa tarea, el sistema fue entrenado con cientos de vídeos de cirugías endoscópicas, procedimientos que emplean una cámara delgada para observar el interior del cuerpo. En esas grabaciones, los especialistas habían marcado antes las distintas estructuras anatómicas.
Sophia Bano, profesora de Robótica e Inteligencia Artificial de UCL y responsable técnica del proyecto, señaló que la herramienta fue expuesta a una variedad de casos que un cirujano tardaría años en encontrar. El objetivo es que reconozca la anatomía crítica, los instrumentos y su contacto con los tejidos.
Una oportunidad para operaciones delicadas
Hibbert participó voluntariamente en el ensayo clínico y aceptó ser el primer paciente del mundo en usar esta tecnología durante una intervención real. Al despertar, pudo ver con claridad los objetos de la habitación. Una semana después caminaba sin gafas ni bastones.
El paciente ya volvió al trabajo y aumenta poco a poco la duración de sus paseos. Describió su mejora como recuperar una visión panorámica que no tenía desde hacía más de un año.
La tecnología fue desarrollada por el UCL Hawkes Institute y el ensayo recibió financiación del National Institute for Health and Care Research y Google. Ahora, los investigadores prevén que el sistema también siga los instrumentos quirúrgicos y analice cómo interactúan con los tejidos.
Hani Marcus subrayó que la herramienta, desarrollada en Reino Unido, busca reducir los riesgos de cirugías especialmente delicadas. A la vez, James Frith, secretario de Estado de Innovación Sanitaria, advirtió que su expansión debe mantener la seguridad como prioridad.
La IA no reemplazó las manos ni el criterio de los médicos. Pero en una zona donde un milímetro puede apagar la visión, añadió una luz al plano y una oportunidad para proteger lo que parecía a punto de perderse.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
