Predicción mediante Aprendizaje Automático del Dolor Postoperatorio en Cirugía Ambulatoria Pediátrica

El dolor postoperatorio en la primera infancia sigue siendo un desafío clínico significativo, especialmente en la práctica quirúrgica ambulatoria. Los niños de entre uno y tres años representan una población vulnerable, ya que su capacidad limitada para comunicarse hace que la evaluación y el manejo del dolor sean más complejos. El dolor no reconocido o insuficientemente tratado en esta etapa del desarrollo puede prolongar la recuperación y las estancias hospitalarias.

Las evaluaciones convencionales del riesgo perioperatorio están limitadas por su dependencia de un número reducido de predictores clínicos y del juicio subjetivo. Los avances recientes en ciencias computacionales y aprendizaje automático han brindado nuevas oportunidades para mejorar el modelado predictivo en medicina perioperatoria. Al integrar datos demográficos, psicosociales, quirúrgicos, anestésicos y fisiológicos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar relaciones complejas y no lineales que superan la capacidad predictiva de los métodos estadísticos tradicionales.

En este estudio, se recopilarán datos prospectivamente de niños sometidos a procedimientos quirúrgicos ambulatorios. Las variables preoperatorias incluirán características demográficas y el estado psicológico de los padres (STAI). Las variables intraoperatorias consistirán en el tipo de cirugía, duración y manejo anestésico. Los resultados postoperatorios se centrarán en la evaluación del dolor (puntuación FLACC) y la monitorización fisiológica (saturación y presión de pulso). Todos los datos se anonimizarán y registrarán en una base de datos electrónica segura.

Para el procesamiento de datos, se aplicará un control de calidad riguroso para minimizar las entradas faltantes o inconsistentes. El conjunto de datos se dividirá aleatoriamente en subconjuntos de entrenamiento y prueba. Luego se implementarán múltiples algoritmos de aprendizaje automático supervisado para construir modelos predictivos, evaluando su rendimiento mediante métricas de clasificación estándar como precisión, sensibilidad, especificidad y área bajo la curva ROC (ROC-AUC). Se emplearán técnicas de validación cruzada para garantizar la generalización del modelo y mitigar el sobreajuste.

El objetivo final de esta investigación es establecer un modelo predictivo confiable y basado en datos para el dolor postoperatorio en niños pequeños, que pueda incorporarse en marcos de apoyo a la decisión clínica. Dicho modelo podría facilitar la planificación perioperatoria individualizada, optimizar las estrategias analgésicas, reducir la incidencia de resultados adversos no anticipados y, en última instancia, mejorar tanto la seguridad del paciente como la satisfacción de los padres.