Nova IA ajuda estudantes de medicina a praticar sutura ^{CEFR B2}

Hospitais e escolas de medicina enfrentam uma escassez crescente de cirurgiões, o que dificulta a formação prática necessária para procedimentos básicos. Para ampliar as oportunidades de treino, pesquisadores da Johns Hopkins University desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial explicável que orienta estudantes de medicina durante tarefas cirúrgicas básicas, como a sutura.

O sistema foi apresentado na International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention e foi treinado com vídeos de cirurgiões experientes juntamente com o rastreamento dos movimentos das mãos durante o fechamento de incisões. A abordagem de inteligência artificial explicável permite avaliar a técnica do estudante e indicar, de forma específica, como melhorar. O feedback é imediato e personalizado: após a sessão de prática, o aluno recebe uma mensagem de texto que compara seus movimentos com os dos especialistas e aponta mudanças concretas para refinamento.

Para testar a eficácia, os pesquisadores conduziram um estudo pioneiro com 12 estudantes de medicina que tinham alguma experiência em sutura. Eles foram designados aleatoriamente a dois métodos de treinamento; um grupo recebeu feedback imediato da IA e o outro aprendeu com vídeos gravados e depois praticou novamente. Os resultados mostraram que estudantes com uma base sólida em cirurgia aprenderam muito mais rápido com a IA, enquanto iniciantes obtiveram menos benefício nesse estágio.

A equipe, incluindo coautores da Johns Hopkins e da University of Arkansas, planeja aperfeiçoar o modelo para torná-lo mais fácil de usar e mais amplamente disponível. Esperam criar uma versão utilizável em casa, com um kit de sutura e um smartphone, para ampliar o treino fora da clínica. O trabalho foi financiado pelo Johns Hopkins DELTA Grant IO 80061108 e pelo Link Foundation Fellowship in Modeling, Simulation, and Training.