AI poate fi un profesor substitut puternic pentru următoarea generație de studenți la medicină

AI poate fi un profesor substitut puternic pentru următoarea generație de studenți la medicină

Cu o penurie din ce în ce mai acută de chirurgi, inteligența artificială ar putea ajuta la umplerea acestei lacune prin instruirea studenților la medicină să practice tehnici chirurgicale.

Un nou instrument bazat pe videoclipuri cu chirurgi experimentați la locul de muncă oferă studenților sfaturi personalizate în timp real pe măsură ce practică sutura. Experimentele inițiale sugerează că AI poate fi un profesor substitut puternic pentru studenții mai experimentați.

"Ne aflăm într-un moment crucial. Lipsa de furnizori se înrăutățește și trebuie să găsim noi modalități de a oferi mai multe și mai bune oportunități de practică. În acest moment, un chirurg curant, care are deja puțin timp, trebuie să vină și să urmărească studenții care exersează, să-i evalueze și să le ofere feedback detaliat - care pur și simplu nu este scalabil", a spus autorul principal Mathias Unberath, un expert în medicina umană care interacționează cu AI-asistată. „Următorul cel mai bun lucru ar putea fi inteligența noastră explicabilă, care arată studenților cum diferă munca lor de munca chirurgilor cu experiență.”

Tehnologia revoluționară dezvoltată la Universitatea Johns Hopkins a fost recent prezentată și recunoscută la Conferința Internațională privind calculul imaginilor medicale și intervenția asistată de computer.

În prezent, mulți studenți la medicină urmăresc videoclipuri cu experți care efectuează intervenții chirurgicale și încearcă să imite ceea ce văd. Există chiar și modele existente de IA care evaluează studenții, dar Unberath spune că nu le spun, deoarece nu le spun studenților ce fac bine sau greșit.

„Aceste modele vă pot spune dacă aveți abilități mari sau scăzute, dar au dificultăți să vă spună de ce”, a spus el. „Dacă dorim să permitem o autoinstruire semnificativă, trebuie să îi ajutăm pe cursanți să înțeleagă pe ce trebuie să se concentreze și de ce.”

Modelul echipei implică așa-numita „IA explicabilă”, o abordare AI care – în acest exemplu – evaluează cât de bine un student închide o rană și apoi le spune exact cum se poate îmbunătăți.

Echipa și-a antrenat modelul urmărind mișcările mâinii chirurgilor experimentați în timp ce închideau inciziile. Atunci când studenții încearcă aceeași sarcină, AI le trimite imediat un mesaj text pentru a le spune cum s-au descurcat în comparație cu un expert și cum își pot perfecționa tehnica.

Cursanții doresc ca cineva să le spună în mod obiectiv cum au făcut-o. Putem calcula performanța lor înainte și după procedură și să vedem dacă se apropie de practica expertului.”

Catalina Gomez, autor principal, doctorand în informatică la Universitatea Johns Hopkins

Echipa a efectuat un studiu inițial de acest fel pentru a afla dacă studenții învață mai bine prin intermediul inteligenței artificiale sau prin vizionarea videoclipurilor. Ei au repartizat aleatoriu doisprezece studenți la medicină cu experiență în sutura folosind una dintre cele două metode.

Toți participanții au exersat închiderea unei incizii cu suturi. Unii au primit feedback instant AI, în timp ce alții au încercat să-și compare munca cu un chirurg într-un videoclip. Apoi toată lumea a încercat să coasă din nou.

În comparație cu studenții care au vizionat videoclipuri, unii studenți instruiți în inteligența artificială au învățat mult mai repede cu mai multă experiență.

„Pentru unii oameni, feedback-ul AI are un efect mare”, a spus Unberath. „Începătorii au avut încă dificultăți cu sarcina, dar studenții cu cunoștințe chirurgicale solide, care sunt în punctul în care pot implementa sfatul, au avut un impact mare.”

În continuare, echipa plănuiește să perfecționeze modelul pentru a-l face mai ușor de utilizat. Ei speră să creeze în cele din urmă o versiune pe care elevii să o poată folosi acasă.

„Vrem să oferim viziune computerizată și tehnologie AI care să permită cuiva să exerseze din confortul propriei case cu un kit de cusut și un smartphone”, a spus Unberath. „Acest lucru ne va ajuta să extindem educația în domeniul medical. Este într-adevăr despre cum putem folosi această tehnologie pentru a rezolva probleme”.

Printre autori se numără Lalithkumar Seenivasan, Xinrui Zou; Jeewoo Yoon; Sirui Chu; Ariel Leon; Patrick Kramer; Yu Chun Ku; Jose L. Porras; și Masaru Ishii, toți de la Johns Hopkins, și Alejandro Martin-Gomez de la Universitatea din Arkansas.

Surse: