Les chercheurs du mont Sinaï ont démontré l'efficacité de l'enseignement des stagiaires chirurgicaux une procédure difficile à l'aide d'algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et d'un casque de réalité prolongée sans la présence d'un instructeur. Tous les 17 stagiaires de l'étude ont connu un succès chirurgical.
La nouvelle étude, publiée dans Journal of Medical Extended Realitya dessiné des critiques très favorables des étudiants participants qui ont testé le modèle d'apprentissage en profondeur. Les résultats ont des implications importantes pour la formation future des résidents et des chirurgiens, ainsi que pour le domaine encore plus large de l'apprentissage autonome en médecine.
Pour la première fois, nous avons créé un modèle d'IA lié à un casque de réalité prolongée pour prouver qu'une étape critique dans une procédure de cancer du rein pourrait être effectuée avec une précision de 99,9%. Nous pensons que notre étude offre une preuve précoce que les programmes d'IA qui remplacent les surveillants, qui enseignent les médecins résidents, peuvent réduire les coûts de formation et finalement améliorer la qualité, l'efficacité et la normalisation de cette instruction. «
Nelson Stone, MD, professeur clinique d'urologie, radiothérapie et sciences oncologiques à l'École de médecine ICAHN du mont Sinaï, et auteur correspondant de l'étude
La formation chirurgicale des résidents a traditionnellement nécessité la présence d'un proctor d'enseignement aux côtés du médecin étudiant dans la salle d'opération, ce qui peut entraîner une acquisition de compétences incohérentes. Le Dr Stone et son équipe, qui comprenaient des chercheurs du Département de neurochirurgie du Centre médical de l'Université de Rochester dans le nord de New York, ont exploré un système de formation alternatif utilisant des programmes d'IA qu'ils ont développés, y compris ESIST (Système éducatif pour une formation chirurgicale sans enseignement). Ce modèle a couplé la méthodologie d'apprentissage en profondeur avec un casque de réalité étendue conçu sur mesure porté par les 17 participants pour diffuser des instructions chirurgicales et du contenu vidéo sous leurs yeux, tout en permettant à leurs mains de rester libres de pratiquer la procédure complexe.
L'opération a simulé une procédure de néphrectomie partielle conçue pour éliminer une partie cancéreuse d'un rein, notamment en plaçant une pince sur l'artère rénale. Pour cette réplication, les chercheurs ont créé un rein « Phantom » à partir de moulages imprimés en 3D des scans de tomographie informatisée (CT) d'un patient anonymisé. Les moulages ont été remplis de polymères à base d'eau et assemblés pour créer un modèle de néphrectomie partiel avec des tumeurs rénales. Alors que les étudiants pratiquaient, la caméra sophistiquée à la première personne du système a suivi en permanence leur formation, fournissant des commentaires en temps réel et projetant des invites correctives dans le cadre de sa capacité d'évaluation des compétences.
« Surtout, notre étude a prouvé qu'une procédure complexe comme une néphrectomie partielle pourrait être enseignée efficacement aux stagiaires chirurgicaux en utilisant un modèle simulé, sans la présence d'un instructeur », a noté le Dr Stone. « Cette constatation répond à un besoin urgent résultant de la pénurie de formateurs et de superviseurs pour éduquer les médecins sur de nouveaux dispositifs et techniques médicaux, et des contraintes de temps graves sur les médecins participants pour former des résidents qui poursuivent des carrières chirurgicales. »
Un autre avantage majeur de la technologie pédagogique avancée, a ajouté le Dr Stone, est qu'elle permet aux futurs chirurgiens de devenir compétents dans les procédures en dehors de la salle d'opération, contribuant ainsi à réduire le risque d'erreurs chirurgicales. « Du point de vue du patient, nous espérons que cette étude rassurera que la technologie peut être exploitée pour améliorer considérablement la compétence chirurgicale, tout en réduisant les erreurs chirurgicales », a déclaré le Dr Stone.
La prochaine étape pour les chercheurs du mont Sinaï consiste à utiliser la technologie de l'algorithme AI qu'ils ont développé pour construire des modèles de cadavres synthétiques plus complexes pour former les étudiants dans des procédures entières, plutôt qu'un seul composant, comme indiqué dans l'étude. L'équipe a été encouragée par une enquête qu'elle a menée après la formation, qui a constaté que 100% des participants pensaient que le programme avait une grande valeur éducative.
« Notre enquête suggère que les systèmes d'IA pourraient en effet jouer un rôle complémentaire important dans la formation de l'avenir de l'éducation chirurgicale dans ce pays », affirme le Dr Stone. « Le public devrait être rassuré que la voie de l'apprentissage autonome que nous avons étudié dans cette petite étude pourrait éventuellement conduire à des économies de coûts importantes et à l'amélioration des résultats des patients et, surtout, à la culture d'une nouvelle génération de chirurgiens hautement qualifiée. »
Les auteurs de l'étude, répertoriés dans le Journal, sont Jonathan J. Stone, Nelson N. Stone, Steven H. Griffith, Kyle Zeller et Michael P. Wilson.
Tous les auteurs, à l'exception de Kyle Zeller, détiennent des capitaux propres à Viomerse.
La recherche a été financée par l'Institut national d'imagerie biomédicale et de bio-ingénierie (subvention 1R41EB026358-01A1) et la National Science Foundation (subvention 1913911).
