Investigadores de la Universidad Johns Hopkins han desarrollado una innovadora herramienta de IA que proporciona retroalimentación en tiempo real a estudiantes de medicina que practican técnicas quirúrgicas. Esta innovación busca mitigar la creciente escasez de cirujanos y mejorar significativamente la formación médica.
Ante la creciente escasez de cirujanos, un equipo de la Universidad Johns Hopkins ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial pionera diseñada para entrenar a los estudiantes de medicina en procedimientos quirúrgicos complejos.
Esta innovadora tecnología, diseñada para brindar retroalimentación personalizada en tiempo real, se presentó recientemente en la Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora. El sistema de IA, entrenado con videos de cirujanos expertos, ofrece orientación detallada a los estudiantes mientras practican la sutura.
Nos encontramos en un momento crucial. La escasez de profesionales sanitarios es cada vez mayor y necesitamos encontrar nuevas maneras de ofrecer más y mejores oportunidades de práctica. Actualmente, un cirujano asistente, que ya de por sí tiene poco tiempo, necesita asistir a los estudiantes para observar su práctica, evaluarlos y brindarles retroalimentación detallada; eso simplemente no es viable —declaró en un comunicado de prensa el autor principal, Mathias Unberath, experto en medicina asistida por IA—. La siguiente mejor opción podría ser nuestra IA explicable, que muestra a los estudiantes cómo su trabajo se desvía del de los cirujanos expertos.
Actualmente, los estudiantes de medicina dependen en gran medida de videos de expertos realizando cirugías para aprender nuevas técnicas. Si bien los modelos de IA existentes pueden evaluar el desempeño de los estudiantes, a menudo no brindan retroalimentación específica y práctica.
Según Unberath, estos modelos no logran explicar qué están haciendo bien o mal los estudiantes, lo cual es crucial para una autoformación eficaz.
“Estos modelos pueden indicar si tienes una habilidad alta o baja, pero les cuesta explicarte por qué”, añadió. “Si queremos facilitar una autoformación significativa, necesitamos ayudar a los estudiantes a comprender en qué deben centrarse y por qué”.
El equipo utilizó “IA explicable”, un método que no solo califica el desempeño de un estudiante sino que también proporciona instrucciones detalladas para mejorar.
La IA se entrenó analizando los movimientos de las manos de cirujanos expertos al cerrar incisiones. Cuando los estudiantes realizan la misma tarea, la IA ofrece retroalimentación inmediata, comparando su técnica con la de los expertos y sugiriendo maneras de perfeccionarla.
“Los estudiantes quieren que alguien les diga objetivamente cómo les fue”, añadió Catalina Gómez, primera autora y estudiante de doctorado en informática de Johns Hopkins. “Podemos calcular su rendimiento antes y después de la intervención y ver si se están acercando a la práctica experta”.
Los investigadores realizaron un estudio controlado para evaluar la eficacia del método de entrenamiento con IA frente al aprendizaje tradicional basado en vídeo. Asignaron aleatoriamente a 12 estudiantes de medicina con experiencia en sutura para que se capacitaran utilizando uno de los dos métodos. Los resultados iniciales mostraron que los estudiantes con más experiencia, entrenados con IA, aprendieron significativamente más rápido que quienes utilizaron vídeos.
“En algunas personas, la retroalimentación de la IA tiene un gran efecto”, añadió Unberath. “Los estudiantes principiantes aún tenían dificultades con la tarea, pero los estudiantes con una sólida formación en cirugía, que están en el punto de poder incorporar los consejos, experimentaron un gran impacto”.
En el futuro, el equipo pretende perfeccionar el modelo de IA para hacerlo más accesible y fácil de usar, permitiendo potencialmente a los estudiantes practicar en casa con equipos básicos y un teléfono inteligente.
“Nos gustaría ofrecer tecnología de visión artificial e inteligencia artificial que permita practicar desde la comodidad de casa con un kit de sutura y un teléfono inteligente”, añadió Unberath. “Esto nos ayudará a ampliar la formación en el ámbito médico. Se trata de cómo podemos usar esta tecnología para resolver problemas”.
Fuente: La Universidad Johns Hopkins