Ante la escasez de cirujanos, investigadores de Johns Hopkins University presentaron en la International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention una herramienta de inteligencia artificial diseñada para orientar a estudiantes de medicina en prácticas de sutura. El sistema emplea un enfoque de IA explicable para evaluar la técnica y mostrar cómo mejorarla.
El modelo se entrenó con vídeos de cirujanos expertos y con el seguimiento de los movimientos de las manos mientras se cerraban incisiones. Tras una sesión de práctica, la IA envía un mensaje de texto que compara los movimientos del estudiante con los de expertos y señala cambios concretos para perfeccionar la técnica. Este método busca sustituir un proceso tradicional que consume mucho tiempo, en el que un cirujano a cargo revisa, puntúa y comenta las sesiones de práctica.
Para evaluar la idea, los investigadores llevaron a cabo un estudio pionero con 12 estudiantes que ya tenían algo de experiencia en suturas, asignados al azar a dos métodos de entrenamiento. Un grupo recibió retroalimentación inmediata de la IA y el otro aprendió observando vídeos grabados antes de practicar. Los resultados variaron según la experiencia: quienes tenían una base sólida aprendieron mucho más rápido con la IA, mientras que los principiantes tuvieron más dificultades y menos beneficio por ahora. La primera autora, Catalina Gomez, explicó que el equipo puede calcular el rendimiento de cada estudiante antes y después de la intervención para medir si se acercan a la práctica experta.
El equipo planea perfeccionar el modelo para hacerlo más accesible y espera crear una versión que los estudiantes puedan usar en casa con un kit de sutura y un teléfono inteligente, lo que podría ampliar la formación fuera de la clínica. Coautores adicionales son de Johns Hopkins y de la University of Arkansas. El trabajo contó con el apoyo del Johns Hopkins DELTA Grant IO 80061108 y de la Link Foundation Fellowship in Modeling, Simulation, and Training. Fuente: Johns Hopkins University.
Palabras difíciles
- escasez — falta de suficientes profesionales o recursos
- explicable — que puede entenderse y justificarse fácilmente
- seguimiento — observación continua de acciones o movimientos
- retroalimentación — comentarios para mejorar una actividad práctica
- asignar — dar una tarea o grupo a una personaasignados
- perfeccionar — mejorar algo hasta lograr mayor precisión
- rendimiento — calidad o resultado de una actuación o tarea
- ampliar — hacer algo más grande o extender su alcance
Consejo: pasa el cursor, enfoca o toca las palabras resaltadas en el artículo para ver definiciones rápidas mientras lees o escuchas.
Preguntas de discusión
- ¿Qué ventajas y limitaciones encuentras en usar una IA explicable para entrenar habilidades quirúrgicas, según el texto?
- ¿Cómo podría cambiar la formación médica si los estudiantes pueden practicar en casa con esta herramienta? Da razones.
- ¿Qué cambios propondrías para que los principiantes obtengan más beneficio del entrenamiento con IA, basándote en los resultados del estudio?
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