Une IA qui coache les étudiants en suture ^{CEFR B2}

Une équipe de Johns Hopkins University a développé une intelligence artificielle explicable pour coacher les étudiants en gestes chirurgicaux de base, comme la suture. Le système a été entraîné à partir de vidéos de chirurgiens experts et des trajectoires de leurs mains lors de la fermeture d'incisions. Il fournit un retour immédiat et personnalisé sous la forme d'un message texte, comparant les mouvements de l'étudiant à ceux des experts et indiquant des changements précis pour améliorer la technique.

Pour évaluer l'approche, les chercheurs ont réalisé une étude randomisée avec 12 étudiants ayant déjà une certaine expérience de la suture. Tous ont pratiqué la même tâche: refermer une incision avec des points. Un groupe a reçu le coaching immédiat de l'IA; l'autre s'est appuyé sur des vidéos enregistrées avant de s'entraîner à nouveau.

Les résultats varient selon le niveau initial: les étudiants disposant d'une base solide ont appris beaucoup plus vite avec l'IA, tandis que les débutants ont montré moins de bénéfice pour l'instant. Le coauteur Mathias Unberath a souligné le rôle de l'IA explicable: « La meilleure chose suivante pourrait être notre IA explicable qui montre aux étudiants en quoi leur travail s'écarte de celui des chirurgiens experts. » La première auteure Catalina Gomez a précisé que l'équipe peut mesurer la performance avant et après l'intervention pour vérifier la progression.

L'équipe prévoit d'affiner le modèle pour le rendre plus simple d'utilisation et plus largement disponible, et espère construire une version que les étudiants pourraient utiliser à domicile avec un kit de suture et un smartphone. D'autres coauteurs sont affiliés à Johns Hopkins et à l'University of Arkansas. Le travail a été soutenu par le Johns Hopkins DELTA Grant IO 80061108 et par la Link Foundation Fellowship in Modeling, Simulation, and Training.