La anestesia regional ecoguiada constituye una de las aplicaciones más importantes de la ecografía en anestesiología porque permite visualizar en tiempo real nervios periféricos, plexos, músculos, fascias, vasos sanguíneos y otras estructuras anatómicas mientras se introduce la aguja y se deposita el anestésico local. Su precisión depende, sin embargo, de que el anestesiólogo sea capaz de adquirir una imagen adecuada, reconocer correctamente la sonoanatomía y mantener una visualización apropiada de la aguja durante todo el procedimiento. La inteligencia artificial está comenzando a incorporarse precisamente en estos puntos críticos, mediante sistemas capaces de analizar imágenes ecográficas en tiempo real, reconocer estructuras anatómicas y proporcionar información visual adicional durante la realización del bloqueo.
El fundamento tecnológico de esta integración se encuentra principalmente en el aprendizaje automático y, especialmente, en las redes neuronales profundas especializadas en análisis de imágenes. Estos sistemas reciben grandes cantidades de imágenes ecográficas previamente clasificadas y aprenden patrones relacionados con la apariencia de nervios, vasos, músculos, fascias y otras estructuras. Una vez entrenado el modelo, el algoritmo puede analizar nuevas imágenes y generar una predicción acerca de la localización de determinadas estructuras. En algunos sistemas, esta información aparece directamente sobre la imagen ecográfica mediante una superposición de color que señala al operador dónde se encuentran las estructuras relevantes.
La utilidad de esta tecnología se explica por una dificultad fundamental de la anestesia regional ecoguiada: la anatomía tridimensional debe interpretarse a partir de imágenes bidimensionales obtenidas en tiempo real. Un nervio puede cambiar de apariencia dependiendo del nivel anatómico, la orientación del transductor, la profundidad, la presión ejercida sobre los tejidos y las características individuales del paciente. La obesidad, el edema, las variaciones anatómicas, las cicatrices, la atrofia muscular y determinadas enfermedades pueden modificar aún más la calidad de la imagen. La inteligencia artificial intenta reducir parte de esta variabilidad proporcionando una interpretación automatizada y constante de la imagen.
Uno de los campos de investigación más desarrollados es el reconocimiento automatizado de nervios periféricos. Los modelos de inteligencia artificial pueden analizar características de textura, ecogenicidad, morfología y relación espacial para localizar estructuras neurales dentro de una imagen ecográfica. Esta capacidad es particularmente relevante porque la identificación de nervios suele ser más difícil que la identificación de estructuras de mayor contraste, como determinadas arterias. Un estudio que comparó la concordancia entre expertos y un sistema de inteligencia artificial encontró que la identificación de arterias presentó una concordancia mayor que la identificación de nervios, lo que demuestra que los nervios continúan siendo uno de los desafíos técnicos más complejos para estos sistemas.
La dificultad para identificar nervios tiene una explicación anatómica. Los nervios periféricos pueden presentar una apariencia fascicular y variable en función de su tamaño, orientación y profundidad. Además, estructuras anatómicas próximas pueden producir imágenes con características similares. Por esta razón, un algoritmo que identifica un nervio no solamente debe reconocer una determinada textura, sino también interpretar el contexto anatómico de la imagen. Las investigaciones actuales utilizan arquitecturas de aprendizaje profundo cada vez más sofisticadas precisamente para mejorar la segmentación y distinguir estructuras anatómicas próximas entre sí.
En 2026 se publicó un modelo denominado EFE-HCTNet, diseñado específicamente para la identificación automatizada de nervios en imágenes ecográficas. El sistema combina una red neuronal convolucional con componentes basados en transformadores y mecanismos destinados a mejorar el reconocimiento de los bordes y características espaciales de los nervios. El desarrollo de este tipo de arquitectura refleja una tendencia importante: la investigación está pasando de sistemas que simplemente clasifican imágenes hacia modelos capaces de segmentar y localizar con precisión estructuras anatómicas dentro de cada imagen.
La segmentación automatizada tiene una importancia especial porque permite señalar no solamente que un nervio está presente, sino también delimitar dónde se encuentra. Esto puede generar una representación visual más intuitiva para el anestesiólogo y reducir la carga cognitiva asociada con la interpretación de imágenes complejas. En teoría, un sistema de este tipo podría identificar simultáneamente el nervio objetivo, los vasos cercanos, la fascia y otras estructuras que deben evitarse durante la trayectoria de la aguja. Sin embargo, la precisión obtenida en un entorno experimental no equivale automáticamente a seguridad clínica, por lo que la validación en pacientes reales continúa siendo fundamental.
Una de las aplicaciones más interesantes es el reconocimiento automático del plexo braquial. Una investigación de validación externa publicada en 2026 evaluó un sistema que genera una superposición de color mediante inteligencia artificial para identificar estructuras neurales correspondientes a las raíces C5 y C6 en el nivel interescalénico. El sistema mostró una sensibilidad de 93.8 %, una especificidad de 88.9 % y una exactitud de 93.5 % en las estructuras evaluadas. Estos resultados muestran un desempeño elevado en el escenario estudiado, aunque los propios investigadores plantean que la tecnología debe utilizarse como apoyo a la interpretación clínica y no como sustituto del juicio del anestesiólogo.
La identificación de estructuras anatómicas no es el único objetivo. La inteligencia artificial también puede utilizarse para analizar la trayectoria de la aguja. Mantener la punta de la aguja continuamente visible durante su avance es una de las habilidades técnicas más importantes de la anestesia regional ecoguiada. Cuando la punta desaparece del plano ecográfico, el operador puede perder información sobre su posición exacta y aumentar el riesgo de contacto inadvertido con estructuras neurales, vasculares u otras estructuras vulnerables. Los sistemas de seguimiento automatizado intentan solucionar este problema mediante la detección continua de la aguja dentro de la imagen.
En 2026 se evaluó experimentalmente un sistema basado en You Only Look Once versión 5 para realizar seguimiento de la aguja durante el entrenamiento de anestesia regional ecoguiada. El sistema registraba de manera cuantitativa la trayectoria de la aguja y proporcionaba retroalimentación visual y auditiva cuando se producía desviación respecto de una trayectoria ideal. El estudio encontró que la amplitud de las oscilaciones de la aguja podía diferenciar procedimientos clasificados como seguros de aquellos considerados inseguros dentro del modelo experimental. Sin embargo, el entrenamiento breve con el prototipo no produjo una mejoría demostrable en la seguridad de la punción, lo que demuestra que disponer de inteligencia artificial no garantiza automáticamente una mejor ejecución técnica.
Este hallazgo es importante porque permite distinguir entre dos conceptos que frecuentemente se confunden: la capacidad tecnológica del algoritmo y el beneficio clínico para el paciente. Un sistema puede detectar una estructura con elevada precisión en una imagen y, aun así, no demostrar que su utilización disminuya complicaciones en pacientes. Para establecer un verdadero beneficio clínico se requieren estudios prospectivos que comparen resultados relevantes, como éxito del bloqueo, número de intentos, tiempo de procedimiento, incidencia de punción vascular, lesión neural, toxicidad sistémica por anestésicos locales y otras complicaciones. Las revisiones disponibles señalan precisamente que una parte considerable de la evidencia actual continúa concentrándose en exactitud de imagen, reconocimiento anatómico y variables de procedimiento, mientras que los desenlaces clínicos definitivos todavía están menos estudiados.
La literatura disponible hasta ahora sí proporciona señales de utilidad durante el procedimiento. Una revisión exploratoria de la evidencia publicada sobre inteligencia artificial y anestesia regional ecoguiada identificó estudios en los que la asistencia automatizada se relacionó con una mejor identificación de estructuras, una visualización más correcta del plano del bloqueo, menor necesidad de reajustar la trayectoria de la aguja, menor número de contactos óseos y reducción del tiempo medio de inyección. No obstante, la misma revisión señaló heterogeneidad metodológica y una calidad de evidencia todavía limitada, por lo que estos resultados deben interpretarse como evidencia de potencial y no como demostración definitiva de superioridad clínica.
La seguridad constituye uno de los motivos principales por los que esta tecnología resulta atractiva. Durante un bloqueo periférico, la aguja puede encontrarse cerca de nervios, arterias, venas, pleura, peritoneo u otras estructuras cuya lesión puede producir complicaciones. Un estudio de validación de un sistema de inteligencia artificial que superpone estructuras anatómicas sobre la ecografía encontró que los expertos consideraron que la visualización asistida podría reducir el riesgo percibido de traumatismo de nervios, arterias, pleura y peritoneo en una proporción importante de las imágenes analizadas. Sin embargo, se trató de una evaluación de imágenes y percepción de riesgo, no de una demostración directa de reducción de complicaciones clínicas.
Esta distinción es fundamental. Identificar correctamente un nervio no significa necesariamente que la aguja vaya a permanecer en una trayectoria segura. Tampoco significa que el anestésico local vaya a distribuirse adecuadamente. El procedimiento continúa dependiendo de la coordinación entre el transductor, la aguja, la imagen ecográfica, la anatomía del paciente y la experiencia del operador. La inteligencia artificial puede actuar como una capa adicional de información, pero no elimina la necesidad de conocimientos anatómicos ni de habilidades manuales.
Otro campo relevante es la asistencia durante el aprendizaje de la anestesia regional. La interpretación de la sonoanatomía requiere experiencia y una gran cantidad de práctica deliberada. Los estudiantes deben aprender a reconocer estructuras anatómicas en diferentes pacientes, orientar correctamente el transductor, identificar la trayectoria de la aguja y comprender cómo cambia la imagen cuando se modifica la profundidad o el ángulo. Un sistema de inteligencia artificial puede proporcionar retroalimentación inmediata durante este proceso y señalar estructuras que el estudiante no ha identificado correctamente.
La evidencia educativa, sin embargo, es más compleja de lo que podría sugerir una primera impresión. Un ensayo aleatorizado prospectivo publicado en septiembre de 2026 evaluó el seguimiento de nervios asistido por inteligencia artificial durante el entrenamiento. En 78 participantes, la asistencia no produjo una diferencia estadísticamente significativa en la identificación independiente inicial del nervio mediano ni del plexo braquial después de retirar la ayuda automatizada. Sí se observó una mayor confianza para identificar el plexo braquial después de entrenamiento adicional en el grupo que había utilizado inteligencia artificial. Esto indica que la tecnología puede modificar la percepción de seguridad y apoyar determinados aspectos del aprendizaje, pero todavía no demuestra que una exposición breve produzca una transferencia automática de la habilidad hacia la realización independiente del procedimiento.
La confianza del operador merece una consideración particular. Una herramienta que identifica estructuras mediante colores o indicadores visuales puede hacer que una imagen compleja resulte más comprensible, especialmente para operadores con menor experiencia. Sin embargo, un aumento de confianza no necesariamente significa un aumento equivalente de precisión. Si el sistema genera una predicción incorrecta y el usuario confía excesivamente en ella, la tecnología podría introducir un nuevo tipo de error. Por esta razón, la inteligencia artificial debe diseñarse como asistencia y no como una autoridad diagnóstica autónoma. La literatura reciente señala como problemas importantes el sesgo de los datos, la cobertura anatómica limitada y la ausencia de suficientes estudios basados en desenlaces clínicos.
El problema del sesgo de los datos es especialmente importante en ecografía. Un algoritmo aprende de los ejemplos que recibe durante su entrenamiento. Si la base de datos contiene predominantemente imágenes de determinados grupos de edad, índices de masa corporal, características anatómicas, dispositivos ecográficos o centros hospitalarios, el rendimiento puede disminuir cuando el sistema se utiliza en pacientes diferentes. Por esta razón, la validación externa en poblaciones independientes constituye una condición esencial antes de generalizar los resultados de un algoritmo.
La variabilidad entre ecógrafos representa otro desafío. Las imágenes producidas por diferentes equipos pueden presentar diferencias en resolución, contraste, frecuencia del transductor, procesamiento de la señal y configuración del dispositivo. Incluso con el mismo equipo, la imagen puede modificarse mediante ajustes de profundidad, ganancia, enfoque y orientación. Un algoritmo que funciona correctamente bajo determinadas condiciones puede presentar un rendimiento diferente cuando esas condiciones cambian. Por ello, la generalización del modelo constituye uno de los principales obstáculos para la implementación clínica amplia.
También existe una limitación relacionada con la anatomía individual. Los modelos entrenados para reconocer patrones anatómicos típicos pueden encontrar dificultades cuando existen variantes anatómicas, deformaciones, cirugía previa, traumatismos, edema o cambios producidos por enfermedades neurológicas y musculoesqueléticas. La inteligencia artificial puede identificar patrones estadísticamente frecuentes, pero la medicina clínica exige reconocer también situaciones poco frecuentes. Esta diferencia entre el patrón promedio y la anatomía real de un paciente constituye una de las razones por las que la supervisión humana continúa siendo indispensable.
La inteligencia artificial también puede contribuir a optimizar la adquisición de la imagen y no únicamente su interpretación. Algunos sistemas pueden reconocer si el transductor se encuentra cerca de una posición adecuada y proporcionar indicaciones para obtener una vista anatómica más apropiada. Esto podría ser particularmente útil durante el entrenamiento porque transforma una actividad que tradicionalmente depende de la retroalimentación de un instructor en un proceso parcialmente asistido por tecnología. La investigación sobre sistemas de asistencia en tiempo real ha mostrado resultados prometedores para confirmar vistas anatómicas y reconocer estructuras, aunque todavía se necesitan estudios clínicos más amplios.
Otro aspecto interesante es la posibilidad de integrar simultáneamente varias fuentes de información. Un sistema avanzado podría reconocer el nervio objetivo, identificar vasos sanguíneos próximos, estimar la trayectoria de la aguja, analizar la profundidad y proporcionar información sobre la calidad de la imagen. En teoría, esta integración permitiría crear una especie de mapa anatómico dinámico que acompañara al anestesiólogo durante todo el procedimiento. Esta posibilidad forma parte de la evolución hacia sistemas de asistencia multimodal, aunque todavía representa principalmente una dirección de investigación y no una capacidad clínica universalmente establecida.
La predicción de complicaciones constituye otro campo potencial, pero requiere una diferenciación importante respecto de la identificación anatómica. Una inteligencia artificial que reconoce un nervio no está necesariamente prediciendo una complicación. Para realizar una verdadera predicción clínica sería necesario integrar variables anatómicas, características del paciente, trayectoria de la aguja, posición de estructuras vulnerables, cantidad de anestésico local, tipo de bloqueo y posiblemente parámetros fisiológicos. La evidencia disponible hasta 2026 es mucho más sólida para reconocimiento y asistencia durante la imagen que para modelos clínicos capaces de predecir de manera prospectiva complicaciones específicas.
La identificación de patología nerviosa mediante ecografía asistida por inteligencia artificial representa una extensión particularmente interesante. Un estudio prospectivo de 2026 realizado en 180 adultos sometidos a bloqueos nerviosos comparó ecografía convencional con ecografía asistida por inteligencia artificial para detectar alteraciones de nervios periféricos. El sistema asistido identificó una mayor proporción de casos y mostró valores elevados de sensibilidad y especificidad frente al estándar compuesto utilizado en la investigación. Además, las alteraciones detectadas mediante inteligencia artificial se asociaron con mayor frecuencia de fracaso del bloqueo y complicaciones posoperatorias. Estos resultados son prometedores, aunque proceden de un estudio observacional y deben ser reproducidos en diferentes centros y poblaciones antes de convertirlos en una estrategia clínica generalizada.
La identificación previa de una alteración nerviosa podría tener consecuencias importantes para la planificación anestésica. Un nervio con cambios estructurales o patológicos puede responder de manera diferente al bloqueo y puede presentar características ecográficas que dificulten su identificación. Si un sistema puede reconocer estas alteraciones antes de la inyección, potencialmente podría ayudar al anestesiólogo a modificar la estrategia, seleccionar una técnica alternativa o prestar especial atención a la distribución del anestésico. Sin embargo, todavía es necesario determinar si esta información mejora realmente los resultados clínicos y si cambia decisiones terapéuticas de manera beneficiosa.
La evolución tecnológica también está desplazando la investigación desde la simple detección hacia la interacción en tiempo real. Los primeros sistemas se concentraban en analizar imágenes almacenadas o proporcionar una interpretación después de obtenerlas. Los sistemas contemporáneos buscan procesar múltiples imágenes por segundo y proporcionar información durante el movimiento del transductor y la aguja. Esta capacidad resulta esencial para un procedimiento dinámico como la anestesia regional, porque una información correcta pero retrasada puede perder utilidad clínica.
La velocidad de procesamiento constituye, por tanto, una característica clínica relevante. En el sistema de seguimiento de aguja basado en You Only Look Once versión 5 utilizado durante el entrenamiento experimental, los modelos fueron capaces de funcionar aproximadamente a 30 imágenes por segundo en las condiciones estudiadas. Esta velocidad permitió generar retroalimentación prácticamente en tiempo real. Sin embargo, el rendimiento obtenido en un entorno experimental controlado no debe confundirse con el rendimiento esperado en una sala de operaciones, donde existen movimiento, variaciones de iluminación, interferencias, diferentes ángulos de exploración y condiciones anatómicas mucho más complejas.
Desde una perspectiva de seguridad, la función más apropiada de estos sistemas parece ser la asistencia. El anestesiólogo debe continuar interpretando la anatomía, verificando la trayectoria de la aguja y tomando las decisiones clínicas. La inteligencia artificial puede funcionar como una segunda capa de percepción que resalta información que podría ser difícil de detectar visualmente, pero no debe convertirse en sustituto del razonamiento anatómico. La evidencia disponible actualmente favorece una integración humano-máquina en la que el algoritmo amplía las capacidades perceptivas del operador sin desplazar la responsabilidad clínica.
El desarrollo de esta tecnología también puede modificar la enseñanza de la anestesia regional. En el modelo tradicional, el estudiante aprende mediante observación, práctica supervisada y retroalimentación del instructor. Con inteligencia artificial, parte de esa retroalimentación puede automatizarse y cuantificarse. La trayectoria de la aguja puede transformarse en datos, la precisión de identificación anatómica puede medirse y los errores pueden registrarse objetivamente. Esto abre la posibilidad de crear programas educativos basados no solamente en el número de procedimientos realizados, sino también en parámetros cuantitativos de desempeño.
No obstante, la automatización de la enseñanza presenta un riesgo conceptual. Aprender a reconocer una estructura porque una máquina la colorea no necesariamente equivale a aprender a reconocerla de manera independiente. El objetivo educativo debería ser que el estudiante comprenda la anatomía y desarrolle la capacidad de interpretar imágenes incluso cuando el sistema no esté disponible. El ensayo clínico publicado en 2026, en el que la asistencia no produjo una mejoría significativa en la identificación independiente después de retirarla, ilustra precisamente la necesidad de estudiar la transferencia del aprendizaje y no solamente el desempeño mientras la inteligencia artificial está activa.
La investigación actual también plantea cuestiones regulatorias y de responsabilidad profesional. Si un algoritmo señala incorrectamente un nervio o no detecta una estructura vascular, debe existir una comprensión clara de que su salida constituye una recomendación automatizada y no una confirmación anatómica definitiva. La interfaz debe comunicar incertidumbre de manera apropiada y evitar que el diseño visual genere una falsa impresión de certeza. La validación clínica, la transparencia del modelo, la trazabilidad de los errores y la evaluación del rendimiento en diferentes poblaciones son componentes esenciales antes de incorporar estos sistemas de manera generalizada.
Otro problema es la llamada deriva del modelo. La tecnología ecográfica cambia, las poblaciones de pacientes cambian y los modelos pueden utilizarse en escenarios diferentes de aquellos empleados durante su entrenamiento. Un sistema inicialmente validado para determinados bloqueos periféricos podría no presentar el mismo rendimiento en bloqueos de planos fasciales, procedimientos obstétricos, pacientes pediátricos o anatomías alteradas. Por ello, la implementación clínica debe acompañarse de vigilancia continua del rendimiento y de procesos de reevaluación cuando cambien las condiciones de utilización.
La evidencia científica muestra que la combinación de anestesia regional ecoguiada e inteligencia artificial ha evolucionado rápidamente desde una posibilidad experimental hacia sistemas capaces de realizar reconocimiento anatómico, superposición visual de estructuras, seguimiento de la aguja y asistencia educativa. Los resultados más consistentes hasta ahora corresponden a la identificación de estructuras y a la asistencia durante la adquisición e interpretación de imágenes. Existen señales favorables respecto de la reducción de determinados errores técnicos y del apoyo al aprendizaje, pero todavía falta evidencia clínica suficiente para afirmar que estos sistemas reduzcan de manera definitiva las complicaciones graves o mejoren todos los resultados relevantes para los pacientes.
La importancia de esta línea de investigación reside, finalmente, en que la anestesia regional es una disciplina en la que la percepción visual y la habilidad manual están estrechamente vinculadas. La ecografía permite observar el entorno anatómico de la aguja, mientras que la inteligencia artificial puede analizar esa información con una velocidad y una consistencia difíciles de reproducir de manera consciente durante cada segundo del procedimiento. El objetivo más plausible no es reemplazar al anestesiólogo, sino aumentar su capacidad de reconocer estructuras, mantener una trayectoria segura, aprender procedimientos complejos y detectar situaciones potencialmente problemáticas. La cuestión científica pendiente consiste en demostrar mediante estudios clínicos rigurosos cuánto de ese potencial tecnológico se transforma realmente en mayor seguridad, mayor eficacia y mejores resultados para los pacientes.
Fuente y lecturas recomendadas:
- Bowness, J., Varsou, O., Turbitt, L., & Burkett-St-Laurent, D. (2021). Identifying anatomical structures on ultrasound: Assistive artificial intelligence in ultrasound-guided regional anesthesia. Clinical Anatomy, 34(6), 802–809. https://doi.org/10.1002/ca.23742
- Bowness, J., Krawczyk, J., Higham, H., Noble, J. A., et al. (2024). Artificial intelligence for ultrasound scanning in regional anaesthesia: A scoping review of the evidence from multiple disciplines. British Journal of Anaesthesia, 132(5), 1049–1062. https://doi.org/10.1016/j.bja.2024.01.036
- Krawczyk, J., Bowness, J., Higham, H., Noble, J. A., et al. (2024). Variability between human experts and artificial intelligence in identification of anatomical structures by ultrasound in regional anaesthesia: A framework for evaluation of assistive artificial intelligence. British Journal of Anaesthesia.
- Marino, M., Hagh, R., Hamrin Senorski, E., Longo, U. G., Oeding, J. F., Nellgard, B., Szell, A., & Samuelsson, K. (2024). Artificial intelligence-assisted ultrasound-guided regional anaesthesia: An explorative scoping review. Journal of Experimental Orthopaedics, 11(3), e12104. https://doi.org/10.1002/jeo2.12104
- Harris, J., Kamming, D., & Bowness, J. S. (2025). Artificial intelligence in regional anesthesia. Current Opinion in Anaesthesiology. https://doi.org/10.1097/ACO.0000000000001505
- Jo, Y., Baek, S., Baek, D., Oh, C., Lee, D., & Hong, B. (2025). Artificial intelligence in ultrasound-guided regional anesthesia: Bridging the gap between potential and practice: A narrative review. Anesthesia and Pain Medicine, 20(4), 357–370. https://doi.org/10.17085/apm.25354
- Dost, B., & Ciftci, B. (2026). The intelligent needle: The role of artificial intelligence in ultrasound-guided regional anesthesia. Journal of PeriAnesthesia Nursing, 41(1), 242–245. https://doi.org/10.1016/j.jopan.2025.10.003
- Kurota, M., Kubota, K., Hayasaka, T., et al. (2026). Real-time artificial intelligence-based needle tracking for ultrasound-guided regional anesthesia training: A pilot prospective randomized controlled trial. BMC Anesthesiology, 26, 384. https://doi.org/10.1186/s12871-026-03867-z
- Kim, J., Nam, S. P., Yoo, J., Hong, Y., Joo, H., Yoo, Y., & Moon, J. Y. (2026). Real-time AI-assisted nerve tracking for ultrasound-guided nerve identification: A prospective randomized trial. Regional Anesthesia and Pain Medicine. https://doi.org/10.1136/rapm-2026-108180
- Tian, D., Zhu, B., Kong, L., Wang, J., Wang, Y., Zhang, R., Zhao, Q., & Yao, Y. (2026). EFE-HCTNet: An edge feature enhanced hybrid CNN-transformer network for the automated identification of nerves in ultrasound images. Knowledge-Based Systems, 342, 115858. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2026.115858
Aprende administración paso a paso
ADMINISTRACION DESDE CERO
