Une avancée technologique pourrait transformer la formation chirurgicale. Grâce à l’Intelligence Artificielle, les étudiants en médecine bénéficient de conseils personnalisés en temps réel, améliorant leur apprentissage et leur compréhension des techniques de suture.
Face à une pénurie croissante de chirurgiens, l’Intelligence Artificielle (IA) peut combler cette lacune en guidant les étudiants en médecine dans la pratique de leurs compétences chirurgicales.
Aux États-Unis, la montée des difficultés d’accès aux professionnels de santé nécessite de nouvelles méthodes pour offrir davantage d’opportunités de pratique. Un communiqué de l’Université Johns Hopkins souligne que lorsque les chirurgiens disposent de peu de temps, leur rôle d’observation et de retour d’information sur les étudiants est crucial.
Mathias Unberath, expert en médecine assistée par IA, a indiqué que cette tâche, n’étant pas extensible, pourrait trouver une alternative en l’IA. Entraînée avec des vidéos de chirurgiens experts, une nouvelle technologie fournit des conseils personnalisés en temps réel aux étudiants lors de l’entraînement aux sutures.
Selon les premiers essais partagés dans le même communiqué, cette technologie démontre un potentiel significatif en tant qu’outil de formation pour les étudiants plus expérimentés.
Comprendre les erreurs : essentiel pour les étudiants en chirurgie
Cette technologie innovante, développée par l’Université Johns Hopkins, a été présentée lors d’une conférence internationale sur l’imagerie médicale et l’intervention assistée par ordinateur. Actuellement, de nombreux étudiants de médecine regardent des vidéos de chirurgiens pour imiter leurs techniques, et il existe également des modèles d’IA qui évaluent les étudiants.
Cependant, Unberath affirme que ces modèles sont insuffisants, car ils ne permettent pas d’expliquer aux étudiants ce qu’ils font correctement ou incorrectement. Ces outils peuvent évaluer les performances, mais peinent à fournir des explications détaillées.
Pour qu’une pratique autonome soit réellement bénéfique, les étudiants doivent comprendre sur quoi concentrer leurs efforts et pourquoi.
Un modèle IA « explicable » pour les chirurgiens
Ce nouveau dispositif repose sur un modèle qualifié d’ »explicable », permettant d’évaluer la qualité d’une suture et de fournir des recommandations précises pour s’améliorer. L’équipe a formé le modèle en observant les gestes de chirurgiens experts lors de la fermeture d’incisions. Quand un étudiant effectue la même tâche, l’IA envoie des retours immédiats, comparant sa technique à celle d’un spécialiste et proposant des pistes de perfectionnement.
Un étude novatrice a été menée pour déterminer si les étudiants apprenaient mieux avec l’IA ou via des vidéos. Douze étudiants en médecine ayant une expérience en sutures ont été assignés aléatoirement à l’une des deux méthodes de formation.
Tous ont pratiqué la fermeture d’incisions. Certains ont bénéficié de retours instantanés de l’IA, tandis que d’autres ont tenté de comparer leur performance avec celle d’un chirurgien dans une vidéo. Après cette phase, chaque participant a de nouveau réalisé l’exercice.
Les étudiants ayant reçu des conseils de l’IA, notamment ceux possédant déjà une expérience, ont montré une progression d’apprentissage significativement plus rapide par rapport à leur collègues se formant avec l’option vidéo, selon le communiqué.
Unberath a noté que le retour d’information fourni par l’IA a un impact important sur certains étudiants. Bien que les débutants continuent à éprouver des difficultés, ceux ayant une base solide en chirurgie ont pu tirer des bénéfices significatifs, intégrant plus facilement les recommandations données.
Les prochaines étapes consisteront à affiner ce modèle afin qu’il soit plus accessible, avec l’objectif de créer une version que les étudiants pourraient utiliser à domicile, en s’exerçant avec un kit de sutures et un smartphone.