La tecnología se convierte en el mejor 'examinador' de neurocirujanos

Un estudio publicado por el Journal of the American Medical Association ha demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático pueden evaluar con precisión las capacidades de los neurocirujanos durante la cirugía virtual antes de ingresar a una sala de operaciones real.

El trabajo, elaborado por un sistema desarrollado por el Consejo Nacional de Investigación de Canada, ha comparado las habilidades de 50 profesionales en cuatro etapas de entrenamiento neuroquirúrgico y ha conseguido evaluar con precisión en qué punto de su aprendizaje se encontraban y, correspondientemente, si podían operar.

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El algoritmo podría clasificar a los participantes usando solo seis medidas de desempeño

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Los profesionales sometidos al estudio eran neurocirujanos, becarios y residentes mayores, residentes menores y estudiantes de medicina y realizaron, según los datos, 250 resecciones complejas de tumores usando NeuroVR, un simulador quirúrgico de realidad virtual.

Utilizando sus datos sin procesar, el algoritmo de aprendizaje automático desarrolló medidas de rendimiento, evaluó la posición del instrumento y la fuerza aplicada, así como resultados relacionados con la cantidad de tumor extirpado y la pérdida de sangre. Todos estos datos, según el estudio, son los  que podrían predecir el nivel de experiencia de cada participante con un 90% de precisión.

De esta forma, los resultados muestran que la fusión de la inteligencia artificial y los simuladores neuroquirúrgicos de realidad virtual “pueden evaluar de manera precisa y eficiente el desempeño de los cirujanos en formación”.

Una solución a la falta de tiempo del tutor

Esto significa que los científicos pueden desarrollar sistemas de profesorado asistidos por este tipo de inteligencia artificial (IA) que se centren en mejorar la seguridad del paciente guiando a los alumnos a través de procedimientos quirúrgicos complejos. 
"Los educadores médicos se enfrentan a una mayor presión de tiempo para equilibrar su compromiso con los pacientes y los alumnos", ha manifestado el autor principal , Rolando Del Maestro de la Universidad McGill.

“Nuestro estudio demuestra que podemos diseñar sistemas que ofrecen evaluaciones quirúrgicas a pedido según la conveniencia del alumno y con menos aportes de los instructores. También puede conducir a una mejor seguridad del paciente al reducir la posibilidad de error humano tanto al evaluar a los cirujanos como en la sala de operaciones”, ha finalizado.