Como a IA pode ensinar a próxima geração de cirurgiões

Perante uma escassez crescente de cirurgiões, a Inteligência Artificial (IA) pode ajudar a colmatar a lacuna, orientando estudantes de medicina enquanto praticam técnicas cirúrgicas.

Nos Estados Unidos, com a falta de profissionais de saúde a agravar-se, é necessário encontrar novas formas de proporcionar mais e melhores oportunidades de prática.

Segundo um comunicado, publicado pela Universidade Johns Hopkins, um cirurgião responsável que já dispõe de pouco tempo precisa de estar presente para observar os estudantes a praticar, avaliá-los e dar feedback detalhado.

O autor do novo estudo, Mathias Unberath, especialista em medicina assistida por IA, esclareceu que, uma vez que esta tarefa não é escalável, a melhor alternativa pode passar pela IA.

Treinada com vídeos de cirurgiões especialistas em ação, uma nova ferramenta oferece aos estudantes conselhos personalizados em tempo real enquanto praticam suturas.

Conforme partilhado, no mesmo comunicado, ensaios iniciais sugerem que a tecnologia pode ser um substituto poderoso para alunos mais experientes.

Estudantes de cirurgia precisam de compreender os erros

Desenvolvida na Universidade Johns Hopkins, esta tecnologia pioneira foi apresentada e distinguida na recente conferência internacional de Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention.

Atualmente, muitos estudantes de medicina veem vídeos de cirurgiões especialistas e tentam imitar o que veem, existindo até modelos de IA que avaliam os estudantes.

Contudo, segundo Unberath, estes são insuficientes, porque não explicam o que o estudante está a fazer bem ou mal, ou seja, conseguem indicar se o desempenho é alto ou baixo, mas têm dificuldade em explicar o motivo.

Por isso, para permitir uma prática autónoma realmente útil, é necessário ajudar os estudantes a compreender no que precisam de se concentrar e porquê.

Modelo de IA para cirurgiões é "explicável"

Por via de um modelo descrito como "explicável", a nova ferramenta avalia a qualidade da sutura de uma ferida e indica de forma precisa como melhorar.

A equipa treinou o modelo seguindo os movimentos das mãos de cirurgiões especialistas enquanto fechavam incisões. Quando os estudantes realizam a mesma tarefa, a IA envia mensagens imediatas com a comparação relativamente a um especialista e com sugestões para aperfeiçoar a técnica.

Depois, realizou um estudo inédito para perceber se os estudantes aprendem melhor com a IA ou com vídeos: foram atribuídos aleatoriamente 12 estudantes de medicina com experiência em suturas a um dos dois métodos de treino.

Todos praticaram o encerramento de uma incisão com pontos. Alguns receberam feedback imediato da IA, outros tentaram comparar o próprio desempenho com o do cirurgião no vídeo. Depois, todos voltaram a realizar a tarefa.

Comparados com os estudantes que viram vídeos, alguns dos que foram orientados pela IA, especialmente os que tinham mais experiência, aprenderam muito mais rapidamente, segundo o comunicado.

De acordo com Unberath, o feedback da IA tem um grande efeito em alguns indivíduos. De facto, apesar de os principiantes terem continuado a sentir dificuldades, os estudantes com uma base sólida em cirurgia, que já estão numa fase em que conseguem integrar os conselhos, beneficiaram muito.

Segundo a equipa, o passo seguinte será aperfeiçoar o modelo para o tornar mais fácil de utilizar, tendo como objetivo criar uma versão que os estudantes possam usar em casa, praticando com um kit de suturas e uma smartphone.