AI môže byť silným náhradným učiteľom pre ďalšiu generáciu študentov medicíny

AI môže byť silným náhradným učiteľom pre ďalšiu generáciu študentov medicíny

Pri čoraz akútnejšom nedostatku chirurgov by umelá inteligencia mohla pomôcť vyplniť túto medzeru tým, že bude študentov medicíny trénovať, aby precvičovali chirurgické techniky.

Nový nástroj založený na videách skúsených chirurgov pri práci ponúka študentom personalizované rady v reálnom čase pri nácviku šitia. Počiatočné experimenty naznačujú, že AI môže byť silným náhradným učiteľom pre skúsenejších študentov.

"Nachádzame sa v kritickom období. Nedostatok poskytovateľov sa zhoršuje a musíme nájsť nové spôsoby, ako poskytnúť viac a lepších príležitostí pre prax. Práve teraz musí prísť ošetrujúci chirurg, ktorý má už teraz málo času, a musí sledovať študentov, ako cvičia, hodnotiť ich a poskytovať im podrobnú spätnú väzbu - to jednoducho nie je škálovateľné," povedal hlavný autor Mathias Unberath, odborník na umelú umelú inteligenciu, odborník na humánnu medicínu. "Ďalšou najlepšou vecou môže byť naša vysvetliteľná AI, ktorá študentom ukáže, ako sa ich práca líši od práce skúsených chirurgov."

Prevratná technológia vyvinutá na Univerzite Johnsa Hopkinsa bola nedávno predstavená a ocenená na medzinárodnej konferencii Medical Image Computing a Computer Assisted Intervention.

V súčasnosti mnohí študenti medicíny sledujú videá odborníkov, ktorí vykonávajú operácie a snažia sa napodobňovať to, čo vidia. Existujú dokonca modely AI, ktoré hodnotia študentov, ale Unberath hovorí, že zaostávajú, pretože nehovoria študentom, čo robia dobre alebo zle.

"Tieto modely vám môžu povedať, či máte vysokú alebo nízku schopnosť, ale je pre nich ťažké povedať prečo," povedal. "Ak chceme umožniť zmysluplné autoškolenie, musíme pomôcť študentom pochopiť, na čo sa musia zamerať a prečo."

Model tímu zahŕňa takzvanú „vysvetliteľnú AI“, prístup umelej inteligencie, ktorý – v tomto príklade – hodnotí, ako dobre študent uzavrie ranu, a potom mu presne povie, ako sa môže zlepšiť.

Tím trénoval svoj model sledovaním pohybov rúk skúsených chirurgov pri uzatváraní rezov. Keď sa študenti pokúsia o rovnakú úlohu, AI im okamžite pošle textovú správu, aby im dala vedieť, ako sa im darilo v porovnaní s odborníkom a ako môžu vylepšiť svoju techniku.

Študenti chcú, aby im niekto objektívne povedal, ako to urobili. Vieme vypočítať ich výkon pred a po zákroku a zistiť, či sa blížia k znaleckej praxi.“

Catalina Gomez, vedúca autorka, doktorandka informatiky na Univerzite Johnsa Hopkinsa

Tím uskutočnil prvú štúdiu svojho druhu, aby zistil, či sa študenti učia lepšie prostredníctvom AI alebo sledovaním videí. Náhodne pridelili dvanásť študentov medicíny so skúsenosťami so šitím jednou z dvoch metód.

Všetci účastníci si precvičili uzavretie rezu stehmi. Niektorí dostali okamžitú spätnú väzbu AI, iní sa pokúsili porovnať svoju prácu s chirurgom vo videu. Potom sa všetci pokúsili opäť šiť.

V porovnaní so študentmi, ktorí pozerali videá, sa niektorí študenti vyškolení v AI učili oveľa rýchlejšie s väčšími skúsenosťami.

„Pre niektorých ľudí má spätná väzba AI veľký vplyv,“ povedal Unberath. "Začiatočníci mali s touto úlohou stále problémy, ale študenti so solídnymi chirurgickými znalosťami, ktorí sú v bode, kde môžu implementovať rady, mali veľký vplyv."

Ďalej tím plánuje vylepšiť model, aby sa dal ľahšie používať. Dúfajú, že nakoniec vytvoria verziu, ktorú budú môcť študenti používať doma.

„Chceme poskytnúť počítačové videnie a technológiu AI, ktorá niekomu umožní cvičiť z pohodlia vlastného domova so súpravou na šitie a smartfónom,“ povedal Unberath. "Pomôže nám to rozšíriť vzdelanie v oblasti medicíny. Je to skutočne o tom, ako dokážeme využiť túto technológiu na riešenie problémov."

Autormi sú Lalithkumar Seenivasan, Xinrui Zou; Jeewoo Yoon; Sirui Chu; Ariel Leon; Patrik Kramer; Yu Chun Ku; José L. Porras; a Masaru Ishii, všetci od Johnsa Hopkinsa, a Alejandro Martin-Gomez z University of Arkansas.

Zdroje: