Realidad virtual reduce tiempos de planificación quirúrgica

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 03 May 2016

Las nuevas tecnologías de realidad virtual que utilizan imágenes médicas y datos de diversas fuentes tienen el potencial de mejorar dramáticamente los resultados de los pacientes.

Imagen: Un representación en realidad virtual en 3D de los órganos para la planificación quirúrgica puede mejorar dramáticamente los resultados de los pacientes (Fotografía cortesía de iData Research).

Un ensayo clínico reciente llevado a cabo por cirujanos pediátricos en el Centro Médico de la Universidad de Stanford (SUMC; Stanford, CA, EUA), les ha permitido a los cirujanos y radiólogos desarrollar planes quirúrgicos más exactos en un 40% menos de tiempo. El ensayo también cambió el papel de los radiólogos, que empezaron a participar más en la planificación del tratamiento y prepararon los conjuntos de datos para los cirujanos. Los cirujanos en el ensayo en el SUMC utilizaron una plataforma de realidad virtual, desarrollada por EchoPixel (Mountain View, CA, EUA). Otros ensayos han demostrado también que la exactitud quirúrgica se puede aumentar en un 10%.

Las nuevas tecnologías les permitirán a los médicos interactuar con representaciones de las imágenes en 3-D de Resonancia Magnética (RM) y ultrasonido, de un órgano. Unos lápices ópticos inteligentes y otros equipos pueden incluso proporcionar resistencia y retroalimentación táctil similar a una operación real. La realidad virtual podría ser especialmente útil en la formación médica, a pesar de que la adopción generalizada de esta tecnología va a tomar varios años más, debido a que los profesionales médicos no están dispuestos a hacer cambios bruscos en su forma de trabajar.

Sandeep Gupta, gerente de Análisis de Imágenes Biomédicas, GE Global Research, dijo, “La realidad virtual da una forma muy práctica de ver todos estos datos, y se está trabajando para integrar la realidad virtual en sus equipos de formación de imágenes existentes. Los médicos pueden ser capaces de ver qué regiones del cerebro están afectadas por una enfermedad neurodegenerativa, por ejemplo, o que información y señales de las vías neuronales, están pasando”.

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