El Infanta Leonor lidera un estudio sobre prevenir la lesión renal con IA

El Servicio de Anestesiología del Hospital Universitario Infanta Leonor, perteneciente a la red sanitaria pública de la Comunidad de Madrid, lidera un ensayo clínico multicéntrico que evalúa si el tratamiento hemodinámico guiado por el Índice de Predicción de la Hipotensión (HPI, por sus siglas en inglés) reduce la incidencia de lesión renal aguda moderada a grave en pacientes sometidos a cirugía abdominal. Se trata del primer ensayo clínico aleatorizado que analiza los resultados clínicos de esta tecnología, consolidando el papel del Hospital Universitario Infanta Leonor en la vanguardia de la investigación en Anestesiología y cuidados perioperatorios. Los resultados han sido recientemente publicados en la revista número 1 de la especialidad a nivel mundial, ‘Anesthesiology’.

El índice de predicción de la hipotensión es una herramienta novedosa que permite anticipar y prevenir episodios hipotensivos con hasta 15 minutos de antelación, permitiendo una intervención temprana con fluidos o fármacos vasodilatadores, y pudiendo ayudar en la disminución de complicaciones postoperatorias graves, entre las que se encuentra la lesión renal aguda (AKI). Múltiples estudios han demostrado que la hipotensión intraoperatoria es un factor clave en su desarrollo. Tradicionalmente, la corrección de estos episodios ha dependido de la observación directa del anestesiólogo. Sin embargo, con la llegada del HPI, esta estrategia ha evolucionado hacia un enfoque predictivo basado en inteligencia artificial.

El potencial de esta herramienta ha sido confirmado en estudios previos, pero su impacto en la lesión renal aguda en comparación con la atención estándar no se había descrito anteriormente en un diseño multicéntrico. Primero, el estudio PREDICT-H, realizado por el mismo grupo investigador, demostró que el uso del HPI reduce significativamente la incidencia y duración de la hipotensión intraoperatoria. Posteriormente, el estudio EUHYPROPECT, en un entorno más pragmático, confirmó que el HPI podía mejorar la gestión hemodinámica en la práctica clínica real.

Metodología del estudio

En este estudio participan un total de 28 hospitales. Además del Infanta Leonor, participan cuatro hospitales de la Comunidad de Madrid: Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Hospital Clínico San Carlos, Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda, y Hospital Universitario Ramón y Cajal, hospitales españoles como el Hospital Clínic o el Hospital Universitario de Bellvitge (Barcelona), y centros hospitalarios de Estados Unidos, Arabia Saudí o Jordania, y la Universidad Complutense de Madrid.

Se incluyeron 917 pacientes sometidos a cirugía abdominal mayor que fueron asignados aleatoriamente a dos grupos. Un grupo recibió manejo hemodinámico guiado por HPI, ajustando fluidos y vasopresores en función de sus predicciones, y el otro grupo fue tratado con el manejo convencional sin acceso a HPI, basado en la práctica clínica habitual. El objetivo principal era evaluar si el uso de esta tecnología reducía la incidencia de AKI moderada o grave en los siete días posteriores a la cirugía.

Resultados de la investigación

Los resultados del estudio demuestran que, a pesar de la precisión del HPI para anticipar la hipotensión, su uso no redujo la incidencia de lesión renal aguda ni de complicaciones generales (duración de la estancia hospitalaria, mortalidad a 30 días, tratamiento renal sustitutivo) en comparación con la atención convencional.

La inteligencia artificial es una herramienta con un enorme potencial en Anestesiología y cuidados perioperatorios. Sin embargo, este estudio demuestra que su implementación debe ir más allá de la predicción: se necesita un enfoque que combine la anticipación con una estrategia terapéutica efectiva, en la que el anestesiólogo desempeña un papel crucial en cada etapa de los procedimientos quirúrgicos, asegurando la seguridad y el bienestar del paciente.