El proyecto articula el trabajo de la Facultad de Medicina de la UNNE con profesionales del Hospital Escuela General José de San Martín, el Hospital de Campaña Escuela Hogar y la Clínica Colón. Los resultados fueron publicados en la revista internacional Surgical Innovation, donde se expone el funcionamiento del sistema aplicado a hernioplastias laparoscópicas TAPP y TEP.

Un desarrollo pionero en tiempo real

A diferencia de otros programas que solo delimitan áreas generales en pantalla, HernIA logra delinear con precisión los contornos de estructuras anatómicas sensibles, lo que favorece disecciones más seguras en procedimientos complejos.

El equipo, encabezado por el Dr. Jorge Ruiz Todone junto a los médicos Marcelo Franco, Pablo Zalazar y Ciro Hernández, entrenó el modelo con más de 21.000 imágenes obtenidas de 45 cirugías. El sistema alcanzó procesamiento en tiempo real con baja latencia y redujo en un 62% las identificaciones erróneas en comparación con métodos manuales.

Beneficios clínicos y académicos

Los investigadores destacan que la herramienta puede disminuir riesgos intraoperatorios, reducir la carga cognitiva del cirujano y mejorar la curva de aprendizaje de quienes se inician en la técnica laparoscópica. Además, se integra con equipamiento estándar, lo que la vuelve más accesible frente a plataformas robóticas de alto costo como el Da Vinci Surgical System.

De cara al futuro, el equipo prevé ampliar el estudio con más casos multicéntricos y avanzar en ensayos clínicos a mayor escala para consolidar la validación científica del modelo.

Con este avance, la UNNE se posiciona en la vanguardia nacional en la aplicación de Inteligencia Artificial a la cirugía mínimamente invasiva, consolidando una línea de investigación que ya proyecta nuevos desarrollos en otros procedimientos laparoscópicos.