El manejo de una vía aérea difícil (VAD) representa aún una causa importante de lesiones relacionadas con la anestesia, cuyas complicaciones son potencialmente mortales. El notable interés en la predicción de VAD ha provocado el desarrollo de modelos de
predicción, algunos de los cuales ya incluyen algoritmos de Inteligencia Artificial a partir de imágenes.
Se realizó un estudio observacional, de cohortes prospectivo, en el que se tomaron imágenes de los pacientes sometidos a una anestesia general, recogiendo la información pre-anestésica así como la información post-intubación. Nuestro equipo desarrolló un
algoritmo automático de detección de puntos faciales de cara a la toma de medidas de variables ya validadas de predicción de VAD, que se integraron con el modelo predictivo de Naguib.
La incidencia estimada de VAD en nuestra muestra de 503 pacientes fue de un 6,36%. La valoración subjetiva (pre-intervención) de los clínicos obtuvo una sensibilidad de 25.00%, con una especificidad de 93.63%. En comparación, nuestra herramienta alcanzó una sensibilidad del 53.12% y una especificidad del 79.83%. El AUC obtenida, o área bajo la curva ROC, fue de 0.680.
Integrando nuestro sistema de medición IA-ML con el modelo de Naguib, los resultados muestran que estamos cerca de igualar la capacidad predictiva del clínico. El potencial del análisis facial en la predicción de VAD nos anima a seguir investigando y a desarrollar modelos propios. Creemos que proporcionará al anestesiólogo una herramienta de ayuda en la toma de decisiones automática, objetiva y accesible
