Comment l'IA est utilisée dans l'éducation chirurgicale

Au cours des deux dernières décennies, l'éducation chirurgicale a connu une transformation profonde.

Les apprentissages traditionnels ont évolué vers une formation basée sur les compétences, adaptée aux exigences du XXIe siècle. Le volume de connaissances a augmenté de manière exponentielle, défiant les stagiaires chirurgicaux à se maintenir à jour.

Simultanément, les techniques chirurgicales ont progressé, passant des procédures ouvertes aux méthodes minimales invasives et guidées par l'image.

Ces innovations nécessitent une formation extensive et prolongée pour atteindre la maîtrise.

Récemment, l'IA est apparue comme une force puissante capable de remodeler les soins de santé et l'éducation chirurgicale.

Acquisition de compétences

L'évolution rapide de l'innovation chirurgicale a dépassé les avancées de la formation chirurgicale. La réduction de l'expérience opératoire pendant la résidence, due à la limitation des heures de travail et à l'augmentation des responsabilités administratives, pose un défi important.

La formation basée sur la réalité virtuelle (VR), complétée par l'IA et l'apprentissage automatique, peut combler ce fossé.

Les plateformes VR offrent des expériences de formation pratiques, tandis que l'IA fournit des retours personnalisés et impartiaux pour améliorer l'acquisition de compétences.

Simulation chirurgicale

L'apprentissage automatique, une sous-catégorie de l'IA, peut analyser les données de simulation VR pour offrir des retours en temps réel et faciliter le développement des compétences.

Cette combinaison crée des expériences de formation immersives et garantit que les stagiaires sont bien préparés avant d'entrer dans la salle d'opération.

Guidance peropératoire

L'évaluation précise des performances est essentielle pour que les stagiaires chirurgicaux deviennent des chirurgiens compétents et sûrs.

Les plateformes de chirurgie robotique, équipées d'IA, peuvent analyser les données générées pendant la chirurgie, fournissant des évaluations objectives des compétences et des retours constructifs. Ces plateformes peuvent suivre les mouvements, les vitesses et d'autres métriques pour évaluer la compétence du chirurgien.

L'IA peut également analyser les vidéos chirurgicales pour soutenir la prise de décision, améliorer la qualité chirurgicale et renforcer les résultats pour les patients. Par exemple, les modèles d'IA peuvent identifier efficacement si des vues chirurgicales critiques spécifiques ont été atteintes.