La toma de decisiones clínicas en cirugía gastrointestinal es compleja debido a la imprevisibilidad del comportamiento tumoral y las complicaciones posoperatorias.

La inteligencia artificial (IA) podría ayudar en la toma de decisiones clínicas al predecir estos resultados quirúrgicos. El estado actual de la toma de decisiones clínicas basada en IA en cirugía gastrointestinal es desconocido en la literatura reciente. Esta revisión tiene como objetivo proporcionar una descripción general de los modelos de IA utilizados para la toma de decisiones clínicas en cirugía gastrointestinal.

Se realizó una búsqueda sistemática de la literatura en las bases de datos PubMed, EMBASE, Cochrane y Web of Science. Para ser elegibles para su inclusión, los estudios debían utilizar modelos de IA para la toma de decisiones clínicas que involucraran a pacientes sometidos a cirugía gastrointestinal. Se excluyeron los estudios que informaban sobre revisiones, niños y resúmenes de estudios. Se utilizó la herramienta de riesgo de sesgo Probast para evaluar la calidad metodológica de los métodos de IA.

De 1073 estudios, 10 artículos fueron elegibles para su inclusión. Los modelos de IA se han utilizado para tomar decisiones clínicas entre procedimientos quirúrgicos, selección de quimioterapia, selección de programas de seguimiento posoperatorio e implementación de una ileostomía temporal. La mayoría de los estudios han utilizado un modelo de bosque aleatorio o de refuerzo de gradiente con AUC de hasta 0,97. Todos los estudios implicaron un diseño de estudio retrospectivo, en el que se realizó una validación externa en un estudio.

Esta revisión muestra que los modelos de IA tienen el potencial de seleccionar los tratamientos más óptimos para los pacientes sometidos a cirugía gastrointestinal. Se podrían obtener beneficios clínicos si se utilizaran modelos de IA para la toma de decisiones clínicas. Sin embargo, los estudios prospectivos y los ensayos controlados aleatorizados revelarán el papel definitivo de los modelos de IA en la toma de decisiones clínicas.