Red neural artificial para predecir factores de riesgo asociados a complicaciones postoperatorias secundarias al tratamiento del neumotórax

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.30944/20117582.2225

Palabras clave:

inteligencia artificial, redes neurales de la computación, neumotórax, toracoscopía, talco, complicaciones posoperatorias

Resumen

Introducción. Debido a la ausencia de modelos predictivos estadísticamente significativos enfocados a las complicaciones postoperatorias en el manejo quirúrgico del neumotórax, desarrollamos un modelo, utilizando redes neurales, que identifica las variables independientes y su importancia para reducir la incidencia de complicaciones.

Métodos. Se realizó un estudio retrospectivo en un centro asistencial, donde se incluyeron 106 pacientes que requirieron manejo quirúrgico de neumotórax. Todos fueron operados por el mismo cirujano. Se desarrolló una red neural artificial para manejo de datos con muestras limitadas; se optimizaron los datos y cada algoritmo fue evaluado de forma independiente y mediante validación cruzada, para obtener el menor error posible y la mayor precisión con el menor tiempo de respuesta.

Resultados. Las variables de mayor importancia según su peso en el sistema de decisión de la red neural (área bajo la curva 0,991) fueron el abordaje por toracoscopia video asistida (OR 1,131), el uso de pleurodesis con talco (OR 0,994) y el uso de autosuturas (OR 0,792; p<0,05).

Discusión. En nuestro estudio, los principales predictores independientes asociados a mayor riesgo de complicaciones fueron el neumotórax de etiología secundaria y el neumotórax recurrente. Adicionalmente, confirmamos que las variables asociadas a reducción de riesgo de complicaciones postoperatorias tuvieron significancia estadística.

Conclusión. Identificamos la toracoscopia video asistida, el uso de autosuturas y la pleurodesis con talco como posibles variables asociadas a menor riesgo de complicaciones. Se plantea la posibilidad de desarrollar una herramienta que facilite y apoye la toma de decisiones, por lo cual es necesaria la validación externa en estudios prospectivos.

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Biografía del autor/a

Saturnino Domínguez, Hospital Santo Tomás, Ciudad de Panamá, Panamá.

Médico, especialista en Cirugía General, magíster en Ciencias de la Salud con especialización en Cirugía General, en Cirugía laparoscópica y mínimamente invasiva y en Gerencia hospitalaria; Servicio de Cirugía General.

Rafael Andrade-Alegre, Hospital Santo Tomás, Ciudad de Panamá, Panamá.

Médico, especialista en Cirugía general y Cirugía de tórax; jefe, Servicio de Cirugía Torácica, Departamento de Cirugía.

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Publicado

2023-03-01

Cómo citar

(1)
Domínguez, S.; Andrade-Alegre, R. Red Neural Artificial Para Predecir Factores De Riesgo Asociados a Complicaciones Postoperatorias Secundarias Al Tratamiento Del neumotórax. Rev Colomb Cir 2023, 38, 439-446.

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