Am 16. Oktober 2024 betonte Dr. Luis Álvarez Galovich, Präsident der Spanischen Wirbelsäulengesellschaft und Direktor des Instituts für Fortgeschrittene Wirbelsäulenchirurgie, die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) und multidisziplinärer Ansätze zur Verbesserung der Wirbelsäulenchirurgie. Er erklärte, dass KI helfen könnte, unnötige Operationen zu reduzieren und die Patientenzufriedenheit zu verbessern.
Aktuelle Studien ergaben, dass 30 % der Patienten mit Rückenschmerzen fälschlicherweise an Chirurgen überwiesen wurden, aufgrund unzureichender Behandlungsoptimierung und falsch verschriebener Tests. Dieses Missmanagement führt zu Unzufriedenheit bei den Patienten und erhöht die Belastung der chirurgischen Dienste.
Dr. Álvarez Galovich stellte fest, dass ein multidisziplinärer Ansatz zuvor gezeigt hat, dass er die chirurgischen Raten optimiert und unnötige Konsultationen reduziert, sodass Spezialisten sich auf Patienten konzentrieren können, die am meisten von einer Operation profitieren würden. Er glaubt, dass diese Methode hilft, Hochrisikopatienten zu identifizieren und spezifische Protokolle umzusetzen, wodurch die Komplikationsraten gesenkt werden.
Trotz technologischer Fortschritte in den letzten 30 Jahren, einschließlich Navigation und Robotik, bleiben die langfristigen Erfolgsraten bei Wirbelsäulenchirurgien unverändert. Dr. Álvarez Galovich wies darauf hin, dass ein großes Problem die Segmentierung der Fachrichtungen und die schlechte Kommunikation zwischen den Spezialisten ist.
Er argumentierte, dass KI die Behandlungsergebnisse erheblich verbessern könnte, indem sie unterschiedliche Datenquellen analysiert, um personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Jedoch ist die Etablierung einer systematischen Datensammlungspolitik entscheidend, da dies derzeit nicht gängige Praxis ist.
Das Institut für Fortgeschrittene Wirbelsäulenchirurgie plädiert dafür, die Behandlungsergebnisse durch öffentliche Aufklärung über die Bedeutung der Vermeidung eines sitzenden Lebensstils, die Schaffung multidisziplinärer Einheiten und die Implementierung systematischer Datensammlungen zu verbessern, was alles nur geringe Investitionen erfordert.