L’introduzione dell’intelligenza artificiale (IA) nella valutazione delle competenze chirurgiche rappresenta un passo avanti significativo nel miglioramento della sicurezza e delle abilità tecniche in sala operatoria. Un articolo pubblicato su JAMA Surgery da Erim Yanik, Steven Schwaitzberg e Suvranu De delinea come le reti neurali profonde (DNN) possano essere integrate nella valutazione video-based (VBA) per superare le limitazioni dei metodi tradizionali.
La valutazione video-based è già associata al miglioramento delle competenze tecniche e della sicurezza in sala operatoria, ma dipende fortemente dalle valutazioni umane, che possono essere soggette a bias e richiedono un impegno di tempo significativo. L’innovazione proposta dagli autori prevede l’integrazione di strumenti di valutazione automatizzati e oggettivi in tempo reale, utilizzando le DNN per ridurre il carico di lavoro degli esaminatori e migliorare l’accuratezza delle valutazioni.
Le DNN offrono diversi vantaggi rispetto agli approcci esistenti, tra cui la capacità di fornire feedback in tempo reale e retrospettivo, riducendo il tempo richiesto per le valutazioni e migliorando la concentrazione sostenuta e l’analisi simultanea di più input video. Inoltre, le DNN, addestrate con input da un gruppo diversificato di valutatori, possono ridurre il bias e fornire valutazioni più uniformi.
L’implementazione delle DNN nella VBA promette di ridurre significativamente le richieste di tempo e risorse, consentendo di concentrarsi maggiormente sulla cura clinica. Le DNN possono essere configurate per lavorare con i valutatori umani, migliorando il processo di valutazione e guidando i tirocinanti su azioni specifiche che possono influenzare le valutazioni, migliorando così l’apprendimento.
Tuttavia, l’adozione più ampia delle DNN nella VBA affronta significative barriere. La loro efficacia dipende dalla diversità e dal volume dei dati di addestramento, e attualmente il campo manca di set di dati diversificati e disponibili. Inoltre, l’uso efficace dei video chirurgici per l’addestramento delle DNN richiede un’annotazione meticolosa, e l’estrazione delle caratteristiche dai video, come i movimenti degli strumenti, rappresenta una sfida significativa.
Nonostante queste sfide, lo studio di Yanik et al. evidenzia il potenziale delle DNN per migliorare la valutazione delle competenze chirurgiche, promettendo di trasformare la formazione e la sicurezza in sala operatoria. Con ulteriori ricerche e sviluppi, queste tecnologie potrebbero essere integrate nelle sale operatorie e nei programmi di formazione nei prossimi 5-10 anni, rivoluzionando la chirurgia moderna.
