El Servicio de Anestesiología del Hospital Universitario Infanta Leonor, integrado en la red pública de la Comunidad de Madrid, encabeza un ensayo clínico multicéntrico que investiga si la gestión hemodinámica guiada por el Índice de Predicción de la Hipotensión (HPI, por sus siglas en inglés) puede disminuir la aparición de lesiones renales agudas moderadas o graves en pacientes que se someten a cirugía abdominal. Este estudio marca un hito al tratarse del primer ensayo clínico aleatorizado centrado en los efectos clínicos de esta tecnología, lo que refuerza el papel del Hospital Infanta Leonor como referente en investigación en Anestesiología y cuidados perioperatorios. Los resultados del ensayo han sido publicados en Anesthesiology, la revista científica más reconocida de la especialidad a nivel internacional.
El HPI es una innovadora herramienta capaz de anticipar episodios de hipotensión con hasta 15 minutos de antelación. Esta capacidad predictiva permite al equipo médico actuar de forma preventiva, administrando fluidos o fármacos vasoactivos antes de que la bajada de presión arterial se produzca. Esta intervención temprana resulta clave para evitar complicaciones graves tras la operación, como la lesión renal aguda (AKI). Numerosas investigaciones han evidenciado que la hipotensión durante la cirugía es uno de los principales factores de riesgo para el desarrollo de esta afección. Hasta ahora, la detección y corrección de estos episodios se basaba en la experiencia directa del anestesiólogo. Sin embargo, con la incorporación del HPI y su base en algoritmos de inteligencia artificial, el enfoque ha evolucionado hacia una medicina más proactiva y precisa.
El potencial de esta herramienta ha sido confirmado en estudios previos, pero su impacto en la lesión renal aguda en comparación con la atención estándar no se había descrito anteriormente en un diseño multicéntrico. Primero, el estudio PREDICT-H, realizado por el mismo grupo investigador, demostró que el uso del HPI reduce significativamente la incidencia y duración de la hipotensión intraoperatoria. Posteriormente, el estudio EUHYPROPECT, en un entorno más pragmático, confirmó que el HPI podía mejorar la gestión hemodinámica en la práctica clínica real.
En este estudio participan un total de 28 hospitales. Además del Infanta Leonor, participan cuatro hospitales de la Comunidad de Madrid: Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Hospital Clínico San Carlos, Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda, y Hospital Universitario Ramón y Cajal, hospitales españoles como el Hospital Clínic o el Hospital Universitario de Bellvitge (Barcelona), y centros hospitalarios de Estados Unidos, Arabia Saudí o Jordania, y la Universidad Complutense de Madrid.
Se incluyeron 917 pacientes sometidos a cirugía abdominal mayor que fueron asignados aleatoriamente a dos grupos. Un grupo recibió manejo hemodinámico guiado por HPI, ajustando fluidos y vasopresores en función de sus predicciones, y el otro grupo fue tratado con el manejo convencional sin acceso a HPI, basado en la práctica clínica habitual. El objetivo principal era evaluar si el uso de esta tecnología reducía la incidencia de AKI moderada o grave en los siete días posteriores a la cirugía.
Los resultados del estudio demuestran que, a pesar de la precisión del HPI para anticipar la hipotensión, su uso no redujo la incidencia de lesión renal aguda ni de complicaciones generales (duración de la estancia hospitalaria, mortalidad a 30 días, tratamiento renal sustitutivo) en comparación con la atención convencional.
La inteligencia artificial es una herramienta con un enorme potencial en Anestesiología y cuidados perioperatorios. Sin embargo, este estudio demuestra que su implementación debe ir más allá de la predicción: se necesita un enfoque que combine la anticipación con una estrategia terapéutica efectiva, en la que el anestesiólogo desempeña un papel crucial en cada etapa de los procedimientos quirúrgicos, asegurando la seguridad y el bienestar del paciente.
