¿Qué es la cirugía ortopédica asistida por computadora (CAOS)?

¿Qué es la cirugía ortopédica asistida por ordenador (CAOS)?

La cirugía ortopédica asistida por computadora (CAOS) representa un avance significativo en el campo de la ortopedia, integrando tecnología informática sofisticada para mejorar la precisión y los resultados de los procedimientos quirúrgicos. Este campo interdisciplinario combina la práctica ortopédica con principios de ingeniería, informática y robótica, con el objetivo de mejorar diversos aspectos de la intervención quirúrgica, incluida la planificación preoperatoria, la orientación intraoperatoria y la evaluación posoperatoria [2] [3]. Si bien su implementación se remonta a la década de 1990, CAOS sigue siendo un área dinámica de investigación y desarrollo, en continua evolución para abordar los complejos desafíos de las enfermedades y lesiones musculoesqueléticas [4].

Objetivos y resultados previstos de CAOS

El objetivo fundamental de CAOS es optimizar los resultados operativos mediante la aplicación estratégica de la tecnología informática. En procedimientos como el reemplazo de articulaciones, donde la integración precisa de nuevos componentes en la anatomía del paciente es primordial, las tecnologías CAOS permiten a los cirujanos lograr varios objetivos críticos [2] [4]:

• **Planificación preoperatoria:** Facilitar la planificación precisa de la colocación de los componentes, incluida la determinación de los tamaños de implante adecuados adaptados a la anatomía de cada paciente.
• **Guía intraoperatoria:** Proporciona retroalimentación en tiempo real durante la operación, garantizando un estricto cumplimiento del plan quirúrgico predefinido y mejorando la precisión del posicionamiento de los componentes.
• **Evaluación postoperatoria:** Permite una evaluación integral del resultado quirúrgico, permitiendo la medición objetiva de los resultados obtenidos.

Al ofrecer visualización y control mejorados, CAOS tiene como objetivo reducir el error humano, mejorar la longevidad del implante y, en última instancia, conducir a mejores resultados funcionales para los pacientes.

Enfoques procesales en CAOS

Las metodologías CAOS están diseñadas para aumentar, en lugar de reemplazar, las técnicas quirúrgicas tradicionales. Los pacientes generalmente se someten a exámenes preoperatorios estándar, pero CAOS introduce herramientas adicionales, como plantillas específicas para cada paciente (modelos impresos en 3D de la estructura esquelética) para ayudar en una planificación preoperatoria meticulosa [4]. Los sistemas CAOS se clasifican en términos generales en dos tipos [2]:

• **Sistemas activos:** Se trata de sistemas robóticos que pueden ejecutar procedimientos quirúrgicos completos con una mínima intervención directa del cirujano.
• **Sistemas pasivos:** En estos sistemas, un programa informático o dispositivo robótico ayuda al cirujano a realizar el procedimiento, actuando como una guía en lugar de un operador autónomo.

Independientemente del tipo de sistema, una navegación precisa es crucial. En CAOS se emplean tres métodos de navegación principales [2] [4]:

• **Navegación basada en TC:** Este método utiliza imágenes de tomografía computarizada (CT) para crear un modelo 3D detallado de la anatomía del paciente. Este modelo guía al cirujano a través del procedimiento, ya sea mediante instrucciones paso a paso o retroalimentación en tiempo real, mejorando significativamente la visualización de puntos de referencia anatómicos y la precisión de la colocación de implantes protésicos [2] [4].
• **Navegación basada en fluoroscopia:** Los cirujanos utilizan múltiples imágenes fluoroscópicas, tomadas en varios ángulos, para establecer puntos de referencia para el posicionamiento de instrumentos y prótesis. Si bien proporciona imágenes estáticas en 2D o 3D y reduce la exposición a la radiación en comparación con las imágenes continuas, este método no ofrece retroalimentación de video en tiempo real [2] [4].
• **Navegación sin imágenes:** Este enfoque construye un modelo anatómico digitalizado sin imágenes preoperatorias. En cambio, hace referencia a datos de pruebas ortopédicas, como la rotación de las articulaciones y los ángulos de flexión/extensión. Esto elimina la exposición a la radiación y puede reducir el tiempo operatorio, aunque su precisión depende en gran medida de la habilidad del cirujano para ingresar valores precisos [2] [4].

Ventajas de la cirugía ortopédica asistida por ordenador

La principal ventaja de CAOS radica en su capacidad para mejorar significativamente la **exactitud y precisión** de los procedimientos ortopédicos [6] [7] [8] [9]. Esta precisión mejorada puede generar varios beneficios:

• **Colocación óptima de implantes:** Posicionamiento más preciso de los implantes protésicos, lo que puede contribuir a una mejor biomecánica y potencialmente extender la vida útil del implante.
• **Complicaciones reducidas:** Al minimizar los errores en los cortes óseos y la alineación de los componentes, CAOS puede reducir el riesgo de complicaciones posoperatorias.
• **Capacitación mejorada:** CAOS sirve como una herramienta invaluable para capacitar a nuevos cirujanos, brindando guía visual y retroalimentación en tiempo real que ayuda a comprender puntos de referencia anatómicos complejos y pasos de procedimiento [12] [13].

Limitaciones y desafíos

A pesar de sus ventajas, CAOS enfrenta varias limitaciones que han dificultado su adopción generalizada dentro de la comunidad ortopédica [5] [3]:

• **Aumento de costos:** La integración de tecnología informática y equipos especializados genera mayores gastos hospitalarios, que a menudo se trasladan al paciente. Además, la cobertura del seguro para los procedimientos CAOS puede ser inconsistente debido a su estado de investigación en curso [3].
• **Exposición a la radiación:** Los sistemas de navegación basados en TC implican inherentemente una mayor exposición a la radiación para el paciente [2]. Si bien los sistemas basados en fluoroscopia reducen esto, pueden prolongar la duración del procedimiento cuando los cirujanos hacen una pausa para adquirir imágenes [2].
• **Curva de aprendizaje:** Los cirujanos requieren capacitación especializada para utilizar eficazmente los sistemas CAOS, lo que puede representar una barrera para la adopción.
• **Datos de resultados a largo plazo:** Si bien los estudios indican una mayor exactitud y precisión, todavía está surgiendo evidencia concluyente sobre mejoras significativas a largo plazo en los resultados operativos o tasas de revisión consistentemente más bajas debido al desarrollo relativamente reciente de estas tecnologías [10] [11].

Estado de desarrollo actual y perspectivas futuras

CAOS se aplica predominantemente en la cirugía de implantes de rodilla, donde los cortes precisos del hueso femoral y tibial son críticos, y en la colocación del componente acetabular en la cirugía de cadera, donde la inclinación correcta de la copa es crucial [3] [4]. Las investigaciones en curso se centran en reducir los costos y la exposición a la radiación, con avances prometedores en imágenes por ultrasonido para orientación quirúrgica [14]. Si bien aún no se ha aceptado universalmente, CAOS es reconocido por su potencial para revolucionar la formación ortopédica y mejorar los estándares quirúrgicos.

Conclusión

La cirugía ortopédica asistida por computadora representa una poderosa fusión de experiencia médica e innovación tecnológica. Al ofrecer precisión mejorada, capacidades de planificación mejoradas y orientación en tiempo real, CAOS encierra una inmensa promesa para mejorar la atención ortopédica. Abordar los desafíos actuales relacionados con los costos, la radiación y los datos de resultados a largo plazo será crucial para su integración más amplia en la práctica clínica. A medida que la tecnología continúa evolucionando, CAOS está preparado para desempeñar un papel cada vez más vital en la configuración del futuro de la cirugía ortopédica, beneficiando en última instancia a los pacientes a través de tratamientos más precisos y eficaces.

Referencias

[1] Nolte Lutz P., Beutler Thomas (2004). "Principios básicos de CAOS". Lesión. 35: 6-16. doi:10.1016/j.injury.2004.05.005. PMID 15183698. [2] Mavrogenis, Andreas F.; Savvidou, Olga D.; Mimidis, George; Papanastasiou, John; Koulalis, Dimitrios; Demertzis, Nikolaos; Papagelopoulos, Panayiotis J. (1 de agosto de 2013). "Navegación asistida por ordenador en Cirugía Ortopédica". Ortopedía. 36 (8): 631–642. doi:10.3928/01477447-20130724-10. ISSN 0147-7447. PMID 23937743. S2CID 15590221. [3] Joskowicz, Leo; Hazán, Eric J. (2016). "Cirugía ortopédica asistida por computadora: ¿cambio incremental o cambio de paradigma?". Análisis de Imágenes Médicas. 33: 84–90. doi:10.1016/j.media.2016.06.036. PMID 27407004. [4] Zheng, Guoyan; Nolte, Lutz P. (2015). "Cirugía ortopédica asistida por computadora: estado actual y perspectiva de futuro". Fronteras en Cirugía. 2: 66. doi:10.3389/fsurgi.2015.00066. ISSN 2296-875X. PMC 4688391. PMID 26779486. [5] Gøthesen, Øystein; Slover, James; Havelin, Leif; Askildsen, Jan Erik; Malchau, Henrik; Furnes, Ove (6 de julio de 2013). "Un modelo económico para evaluar la rentabilidad de la cirugía de reemplazo de rodilla asistida por computadora en Noruega". Trastornos musculoesqueléticos del BMC. 14 (1): 202. doi:10.1186/1471-2474-14-202. ISSN 1471-2474. PMC 3722089. PMID 23829478. [6] Sidón, Eli; Steinberg, Ely L. (2012). "Estudio de precisión de un nuevo software de cirugía ortopédica asistida por ordenador". Revista europea de radiología. 81 (12): 4029–4034. doi:10.1016/j.ejrad.2012.07.016. PMID 22883531. [7] Du, Hailong; Hu, Lei; Li, Changsheng; Wang, Tianmiao; Zhao, Lu; Li, Yang; Mao, Zhi; Liu, Daohong; Zhang, revestimiento (1 de septiembre de 2015). "Avanzando en la cirugía ortopédica asistida por computadora utilizando un dispositivo hexápodo para la reducción cerrada de fracturas diafisarias". La Revista Internacional de Robótica Médica y Cirugía Asistida por Computadora. 11 (3): 348–359. doi:10.1002/rcs.1614. ISSN 1478-596X. PMID 25242630. S2CID 20076831. [8] Stiehl, James B.; Diablos, David A. (1 de enero de 2015). "¿Qué tan precisa es la evaluación de brechas navegada por computadora en la ATR?". Ortopedia clínica e investigaciones afines. 473 (1): 115-118. doi:10.1007/s11999-014-3785-5. ISSN 0009-921X. PMC 4390933. PMID 25034979. [9] Dubois-Ferrière, Victor; Gamulín, Axel; Chowdhary, Ashwin; Fasel, Jean; Popa, Richard; Assal, Mathieu (2016). "Reducción de la sindesmosis mediante cirugía ortopédica asistida por computadora con navegación: viabilidad y precisión en un estudio cadavérico". Lesión. 47 (12): 2694–2699. doi:10.1016/j.injury.2016.10.009. PMID 27810152. [10] Lüring, C.; Kauper, M.; Bäthis, H.; Perlick, L.; Beckmann, J.; Grifka, J.; Tingart, M.; Rath, B. (1 de marzo de 2012). "Un seguimiento de cinco a siete años que compara la TKR asistida por computadora con la de mano alzada con respecto a los parámetros clínicos". Ortopedia Internacional. 36 (3): 553–558. doi:10.1007/s00264-011-1297-4. ISSN 0341-2695. PMC 3291781. PMID 21674288. [11] Burnett, R. Stephen J.; Cuartel, Robert L. (1 de enero de 2013). "La artroplastia total de rodilla asistida por computadora actualmente no tiene ningún beneficio clínico comprobado: una revisión sistemática". Ortopedia clínica e investigaciones afines. 471 (1): 264–276. doi:10.1007/s11999-012-2528-8. ISSN 0009-921X. PMC 3528921. PMID 22948522. [12] Cobb, J.P. et al.: Navigation Reduces the Learning Curve in Resurfacing Total Hip Arthroplasty, página 90, Ortopedia clínica e investigaciones relacionadas (463) [13] Picard, Frederic; Moholkar, Kirti; Gregorio, Alberto; Profundo, Kamal; Kinninmonth, Andrew (2014). "(vii) Papel de la cirugía asistida por computadora (CAS) en la formación y los resultados". Ortopedia y Traumatología. 28 (5): 322–326. doi:10.1016/j.mporth.2014.08.006. [14] Facturaciones, Seth; Kang, Hyun Jae; Cheng, Alexis; Boctor, Emad; Kazanzides, Peter; Taylor, Russell (1 de junio de 2015). "Registro mínimamente invasivo para cirugía ortopédica asistida por computadora: combinación de ultrasonido rastreado y puntos de superficie ósea mediante el algoritmo P-IMLOP". Revista Internacional de Radiología y Cirugía Asistidas por Computadora. 10 (6): 761–771. doi:10.1007/s11548-015-1188-z. ISSN 1861-6410. PMID 25895079. S2CID 20127344.

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