El daño vascular no intencionado puede resultar de los movimientos bruscos de un instrumento quirúrgico durante la cirugía mínimamente invasiva (laparoscópica o robótica). Se propone un novedoso algoritmo de procesamiento de imágenes en tiempo real basado en la entropía local que puede detectar movimientos bruscos de los instrumentos quirúrgicos y predecir la ocurrencia de sangrado. La naturaleza uniforme de la textura de las herramientas quirúrgicas se utiliza para segmentar las herramientas del fondo. Al comparar los cambios en la entropía a lo largo del tiempo, el algoritmo determina cuándo los instrumentos quirúrgicos se mueven de manera brusca. Probamos el algoritmo utilizando 17 videos de cirugía mínimamente invasiva, 11 de los cuales presentaron sangrado inducido por herramientas. Nuestros ensayos preliminares muestran que el algoritmo es 88% preciso y 90% exacto en la predicción de sangrado. El tiempo promedio de advertencia anticipada para los 11 videos es de 0.662 s, con una desviación estándar de 0.427 s. El enfoque propuesto tiene el potencial de llevar eventualmente a un sistema de alerta temprana quirúrgica o incluso atenuar proactivamente el movimiento de las herramientas (para cirugía robótica) para evitar resultados quirúrgicos peligrosos.