Este artículo presenta un sistema novedoso para la detección automatizada de anomalías en el seguimiento de instrumentos quirúrgicos en tiempo real, basado en aprendizaje federado. SafeSurgTrack mejora la precisión frente a enfoques centralizados al aprovechar datos distribuidos de múltiples quirófanos sin compartir datos sensibles de pacientes, logrando en los ensayos iniciales una mejora del 35% en la exactitud de detección de anomalías.

Introducción y problema: El seguimiento fiable de instrumentos quirúrgicos es crítico para la seguridad del paciente y la eficiencia del flujo quirúrgico. Sistemas tradicionales basados en RFID o visión por computadora fallan con interferencias metálicas, oclusiones por campos y variaciones de iluminación. SafeSurgTrack aborda estas limitaciones integrando datos multimodales y preservando la privacidad mediante aprendizaje federado, lo que permite aprender de escenarios reales variados sin centralizar registros clínicos.

Arquitectura y metodología: El sistema propuesto se organiza en capas: capa de ingestión y normalización multimodal que integra etiquetas RFID, cámaras RGB y profundidad, y registros de flujo quirúrgico; módulo de descomposición semántica y estructural para extraer entidades y relaciones temporales; canal de evaluación multicapa para fusionar detecciones y gestionar umbrales; un bucle de metaautoevaluación para ajuste continuo y, finalmente, un bucle híbrido humano IA que valida alertas críticas. Además se incorporan manuales de instrumentos convertidos automáticamente a formatos estructurados para enriquecer interpretabilidad y reglas de negocio.

Técnica de detección: La detección de anomalías se realiza mediante modelos secuenciales, por ejemplo LSTM u otras arquitecturas de series temporales, que aprenden patrones de comportamiento normal de los instrumentos a partir de las secuencias RFID y visuales. La función de pérdida guía el ajuste de parámetros mediante optimizadores como Adam. En el contexto federado se aplica Federated Averaging para agregación de actualizaciones locales, permitiendo que cada centro mejore el modelo global sin compartir datos brutos. Se combinan métricas clásicas de clasificación como precisión, recall y F1 para evaluar el rendimiento.

Experimentos y resultados: El sistema fue evaluado en despliegues multicéntricos que simularon escenarios reales y anomalías introducidas, midiendo detección en tiempo real. SafeSurgTrack mostró una mejora del 35% en la exactitud de detección de anomalías frente a modelos centralizados entrenados con conjuntos de datos limitados. Las pruebas incluyeron estudios de ablación para cuantificar el aporte de cada sensor y pruebas estadísticas para validar significancia de resultados.

Verificación y robustez: Para garantizar fiabilidad se ejecutaron validaciones con anomalías simuladas y datos reales, análisis de sensibilidad a pérdida temporal de señal RFID y oclusiones visuales, y pruebas de latencia en condiciones de operación. El bucle de metaautoevaluación permite actualizar umbrales y reentrenar localmente cuando cambian las condiciones del quirófano, reduciendo falsos positivos y negativos en entornos dinámicos.

Impacto práctico: En un caso de uso típico, cuando un instrumento se desplaza fuera de la trayectoria esperada o queda oculto, el sistema genera una alerta contextual que el equipo quirúrgico puede validar, evitando retrasos o riesgos por instrumentos extraviados. La solución resulta aplicable a otros entornos de seguimiento de activos en tiempo real, ofreciendo beneficios en seguridad, trazabilidad y costes operativos.

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Conclusión: La combinación de datos multimodales, modelos secuenciales y aprendizaje federado aporta una mejora sustancial en la detección de anomalías en el seguimiento de instrumentos quirúrgicos, sin comprometer la privacidad del paciente. Q2BSTUDIO está preparada para diseñar, implementar y desplegar soluciones personalizadas que integren estas capacidades, optimizando seguridad, cumplimiento y eficiencia operativa.