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Realidad Virtual y Aumentada en la Formación Quirúrgica Veterinaria: Tecnologías, Aplicaciones y Retos para la Educación del Futuro

De la promesa al quirófano de aprendizaje 

La educación quirúrgica veterinaria está dando un salto cualitativo. La realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA) ya no son demos aisladas: hoy sostienen prácticas, debriefings y evaluación objetiva de competencias, con menos riesgos, menos costos y mayor trazabilidad del progreso. La evidencia científica en veterinaria crece —y la de humana es amplia y transferible— mostrando que la simulación acelera curvas de aprendizaje y mejora la seguridad del paciente, siempre que exista un currículo bien diseñado y métricas claras.  

El valor se multiplica cuando estas tecnologías conversan con el ecosistema digital de la clínica: software para clínicas, sistema de historias clínicas electrónicas, software médico y herramientas de gestión de clínicas. Integrar RV/RA con la historia clínica software permite cerrar el ciclo “práctica → evidencia → mejora”: lo que el/la estudiante hace en el simulador o en telementoría RA queda registrado, se visualiza en el LMS y, cuando corresponde, alimenta indicadores asistenciales en la HCE mediante estándares modernos. 

Capítulo 1 — Tecnologías y equipos: del visor al simulador validado 

1.1 RV, RA y realidad mixta en dos líneas 

  • RV: inmersión total para practicar tareas y procedimientos (p. ej., laparoscopía), con métricas de tiempo, trayectoria, errores y haptics.
     

1.2 Plataformas representativas (y por qué importan) 

  • Simuladores de procedimiento (Surgical Science)
     
  • Contenidos RV 360 para preparación cognitiva
     
  • Visores RA/MR para colaboración y guía
     

1.3 Estándares que hacen posible la trazabilidad 

  • HL7 FHIR para intercambiar datos clínicos de manera segura con la HCE cuando hay casos reales (p. ej., telementoría en cirugía).  

Capítulo 2 — Aplicaciones en cirugía veterinaria: simuladores, anatomía 3D y telementoría 

2.1 Simulación de habilidades y procedimientos 

La RV permite partir de destrezas básicas (cámara, triangulación, corte, sutura) y avanzar hacia casos complejos con complicaciones controladas. En veterinaria ya existen módulos específicos —como ovariectomía canina— y proyectos con universidades para adaptar currículos. Beneficio inmediato: práctica ilimitada, feedback objetivo y estandarización de lo que significa “ser competente”.  

En endoscopía, la evidencia (sobre todo en humana) es robusta: simuladores como GI Mentor aceleran el aprendizaje inicial, mejoran el desempeño y discriminan niveles de pericia. Estos principios metodológicos son transferibles al entrenamiento veterinario (diagnóstico/terapéutico) con diseño instruccional adecuado.  

2.2 Anatomía 3D y planificación con XR 

Un caso reciente documenta el primer uso de “realidad extendida” para planificar y ejecutar la corrección de un defecto vascular complejo en un perro, combinando RV para planificar y RA para asistir en quirófano. Más allá de lo anecdótico, muestra el potencial de ver la anatomía del paciente en 3D, planear abordajes y navegar estructuras críticas.  

2.3 Teleasistencia quirúrgica (telementoría) con RA 

Plataformas como RISP y sistemas de holographic telementoring permiten que una persona experta remota vea el campo operatorio, añada anotaciones 3D y comparta imágenes o videos dentro del entorno estéril. Para hospitales docentes y clínicas con equipos distribuidos, esto acelera la transferencia de pericia y acerca especialistas a contextos donde no están físicamente.  

Capítulo 3 — Beneficios educativos: seguridad, repetición y ética 

Seguridad sin compromisos. La simulación evita exponer pacientes durante la curva de aprendizaje y reduce el uso de animales en docencia, alineándose con los 3R (reemplazo, reducción, refinamiento). Las revisiones sistemáticas en veterinaria señalan potencial clínico y educativo; las de humana muestran mejoras en desempeño y confianza.  

Repetición inteligente. La práctica ilimitada con métricas objetivas acelera el dominio de habilidades y favorece el “constructive alignment”: objetivos claros → actividades pertinentes → evaluación coherente.  

Evaluación con datos. Simuladores como LAP/GI Mentor reportan tiempo, trayectorias, economía de movimiento y errores críticos; con xAPI, esos eventos quedan en el LRS y se visualizan en paneles del LMS, facilitando tutorías y decisiones. 

Aceptación por el estudiantado. En veterinaria, estudios con simuladores de anestesia e intubación en RV reportan buena usabilidad, mayor seguridad percibida y mejor aprendizaje de flujos de equipo.  

Capítulo 4 — Retos y limitaciones: lo que hay que resolver 

Costo total de propiedad. No es solo comprar un visor: hay licencias, mantenimiento, haptics y tiempo docente. Respuesta práctica: empezar con modelo híbrido (box trainer + RV), licencias por cohorte y escalamiento por fases. 

Infraestructura y soporte. Se requieren PCs gráficos, red estable para RA/telementoría, higiene del hardware y protocolos de préstamo/rotación. 

Capacitación docente. El éxito depende de un currículo competencial, rúbricas y de briefings consistentes. Capacitar al equipo en briefing–simulación–de briefing es tan importante como el hardware.  

Estandarización e interoperabilidad. Sin xAPI/LTI, los datos quedan en “islas”. Sin FHIR, no hay flujo confiable hacía/desde la HCE cuando intervienen casos reales (telementoría). Definir desde el inicio el mapa de datos evita “cables sueltos” a mitad de proyecto. 

Realismo y usabilidad. En RA/MR aún hay desafíos (oclusiones, latencia, calibración). Las guías y estudios actuales ayudan a establecer buenas prácticas para escenarios clínicos.  

Evidencia específica en veterinaria. Va en ascenso —casos de XR, anestesia/intubación, laparoscopía— pero aún es menor que en humana; hace falta investigación multicéntrica y estudios de transferencia al quirófano.  

Capítulo 5 — Roadmap de implementación: integrar RV/RA con software para clínicas y HCE 

Objetivo: pasar del “piloto bonito” a un circuito trazable de formación y calidad, conectado con tu software para clínicas, tu sistema de historias clínicas electrónicas y tus tableros de gestión de clínicas. 

5.1 Define el caso de uso y los KPI (primero la pedagogía) 

  • Competencias observables (ej.: “cierre intracorpóreo con ≤N errores críticos y tiempo ≤X”).
     
  • Métricas: tiempo, trayectorias, economía de movimiento, errores, tasa de éxito; evalúa con un marco tipo Kirkpatrick.
     
  • KPI de gestión: costo por competencia lograda, rotación del laboratorio, % de estudiantes aptos para asistir cirugías tras X horas de simulación.
     

5.2 Elige tu stack (hardware–software–contenidos) 

5.3 Arquitectura de datos y analítica (xAPI + LRS + LMS + HCE/FHIR) 

  1. El simulador/visor emite xAPI statements (“estudiante realizó sutura intracorpórea con 1 error en 7:30”).
     
  1. El LRS almacena eventos; el LMS muestra paneles de progreso y mapas de error.
     
  1. Si hay casos reales (telementoría RA), los datos clínicos que corresponda documentar fluyen a la HCE usando FHIR (con consentimiento y perfiles de acceso). Mantén separados datos académicos (LMS/LRS) de datos asistenciales (HCE).
    ﷟HYPERLINK «https://standards.ieee.org/ieee/9274.1.1/7321/?utm_source=chatgpt.com» 

5.4 Diseño instruccional con constructive alignment 

  • Objetivos por módulo (observables, medibles).
     
  • Actividades escalonadas (destrezas básicas → escenarios complejos).
     

5.5 Piloto controlado (6–12 semanas) 

  • Dos grupos: RV/RA vs control (video/box trainer).
     
  • Instrumenta SUS/usabilidad, pre-post de aprendizaje y transferencia (desempeño supervisado).
     
  • Ajusta currículo, umbrales y flujos de datos antes de escalar.
     

5.6 Operación y escalamiento 

  • Calendario por niveles (preclínico → clínico), open labs y guardias con telementoría.
     
  • Gobernanza: comité (cirugía, anestesia, docencia, TI) con responsables de calidad y seguridad.
     
  • Mantenimiento: higiene de visores, actualizaciones, backups del LRS.
     
  • Seguridad de la información: control de accesos, cifrado de xAPI, perfiles FHIR y auditoría. 

Conclusiones: una educación veterinaria más segura, colaborativa y trazable 

La RV/RA no reemplaza la experiencia real; la prepara mejor. Permite practicar sin riesgo, reduce costos y fomenta la ética de los 3R. Casos recientes —como la corrección de un defecto vascular canino con RX— y estudios en anestesia/intubación señalan un camino sólido para veterinaria; la evidencia en humana añade metodologías y marcos de evaluación maduros. El siguiente salto para universidades y clínicas no es “comprar visores”, sino integrar estas herramientas con el software para clínicas, la HCE y los procesos de gestión de clínicas, apoyados en xAPI, LTI y FHIR. Así, cada práctica deja datos útiles para tomar decisiones, acreditar competencias y, en última instancia, operar de forma más segura.  

Referencias (APA 7ª) 

  • Aghapour, M., & Bockstahler, B. (2022). State of the Art and Future Prospects of Virtual and Augmented Reality in Veterinary Medicine: A Systematic Review. Animals, 12(24), 3517. https://doi.org/10.3390/ani12243517 MDPI
     
  • Kalbas, Y., Jung, H., Ricklin, J., et al. (2023). Remote Interactive Surgery Platform (RISP): Proof of Concept for an Augmented-Reality-Based Platform for Surgical Telementoring. Journal of Imaging, 9(3), 56. https://doi.org/10.3390/jimaging9030056 MDPI
     
  • Anabtawi, M., Salem, A., Alafif, N., et al. (2024). A holographic telementoring system depicting surgical maneuvers for remote trainees. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 250, 108121. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2024.108121 ScienceDirect
     
  • Cupido, S., Valeri, F., Nicoli, S., et al. (2025). A new technology for a novel clinical approach in a dog with a complex vascular anomaly: the “extended reality”. Veterinary Research Communications, 49(2). https://doi.org/10.1007/s11259-025-10668-1 PubMed
     
  • Keets, L., Zeytinoglu, E., et al. (2024). Interactive Virtual Reality with Educational Feedback Loops to Train and Assess Veterinary Students on the Use of Anesthetic Machine. Journal of Veterinary Medical Education, 51(3), 412-420. https://doi.org/10.3138/jvme-2022-0140 PubMed
     
  • Palumbo, A., et al. (2022). Microsoft HoloLens 2 in Medical and Healthcare Context: State of the Art and Future Prospects. Sensors, 22(24), 9517. https://doi.org/10.3390/s22249517 PMC
     
  • Surgical Science. (s. f.). LAP Mentor – A Comprehensive Simulator for Learners of All Levels. Recuperado el 18-Sep-2025. Surgical Science
     
  • Surgical Science. (s. f.). ENDO Suite – GI Mentor. Recuperado el 18-Sep-2025. Surgical Science
     
  • Surgical Science. (s. f.). Canine Ovariectomy Module (LapSim). Recuperado el 18-Sep-2025. Surgical Science
     
  • Exero Vet. (s. f.). Educational Veterinary Video Platform. Recuperado el 18-Sep-2025. Exero Vet
     
  • 1EdTech/IMS Global. (s. f.). Learning Tools Interoperability (LTI) 1.3. Recuperado el 18-Sep-2025. 1edtech.org
     
  • HL7. (s. f.). FHIR Overview. Recuperado el 18-Sep-2025. hl7.org
     
  • Finocchiaro, M. C., et al. (2021). Training Simulators for Gastrointestinal Endoscopy: Current and Future Perspectives. Cancers, 13(6), 1427. https://doi.org/10.3390/cancers13061427 MDPI
     
  • Triantafyllou, K., Lazaridis, L. D., & Dimitriadis, G. D. (2014). Virtual reality simulators for gastrointestinal endoscopy training. World Journal of Gastrointestinal Endoscopy, 6(1), 6–12. https://doi.org/10.4253/wjge.v6.i1.6 

 

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