Herramienta de Inteligencia Artificial Preparada para Mejorar la Formación Quirúrgica

Las investigadoras han desarrollado una herramienta de IA para la formación quirúrgica. Está diseñada para mejorar el proceso de aprendizaje de los cirujanos. La herramienta analiza grabaciones en video de técnicas quirúrgicas. Proporciona retroalimentación en tiempo real a los aprendices.

Liderado por la Decana Suvranu De, el equipo desarrolló una plataforma llamada VBA-Net. Esta herramienta utiliza el aprendizaje profundo para diferenciar entre cirujanos expertos y novatos a través del análisis de video. La IA proporciona una retroalimentación completa, incluyendo puntuaciones generales y áreas específicas para mejorar.

Más allá de una evaluación básica, VBA-Net ofrece retroalimentación personalizada adaptada a las fortalezas y debilidades de cada cirujano. Este enfoque está diseñado para optimizar el proceso de aprendizaje y acelerar el desarrollo de habilidades.

De explained, “Cuanto más entrenamiento y retroalimentación reciban los cirujanos en formación, más mejorarán sus habilidades”

Además, el sistema incorpora la Inteligencia Artificial Explicable (XAI, por sus siglas en inglés), que permite a los usuarios entender el proceso de toma de decisiones de la IA. Esta transparencia tiene como objetivo construir confianza en las evaluaciones de la IA. Además, VBA-Net funciona con requerimientos mínimos de hardware, utilizando una configuración de cámara estándar.

“Nuestro objetivo es agilizar el proceso de evaluación guiando a los aprendices hacia los aspectos más críticos de un procedimiento quirúrgico”, dijo De. “Nuestra aspiración final es mejorar los resultados de los pacientes, salvar vidas y cultivar más cirujanos bien formados en el futuro.”

Aunque la IA ofrece un inmenso potencial para revolucionar la formación quirúrgica, investigaciones anteriores resaltan algunas limitaciones clave a considerar.

Una preocupación es que la tecnología de IA podría encontrarse con situaciones imprevistas durante la cirugía, algo para lo que no habría sido entrenada. Esto subraya la importancia de la supervisión del médico. Los cirujanos necesitan ser capaces de evaluar críticamente las decisiones de la IA y tomar medidas correctivas cuando sea necesario.

Además, como destacó Eugene Kruglik, un experto en desarrollo de salud, los conjuntos de datos limitados e inconsistentes representan otro desafío significativo. La calidad y cantidad de datos utilizados para entrenar los modelos de IA afectan directamente su precisión y fiabilidad.

Reconociendo estas limitaciones, podemos garantizar una integración más responsable y efectiva de la IA en la formación quirúrgica.