Los investigadores de Caltech y los urólogos de Keck Medicine en la USC desarrollaron el Sistema de IA Quirúrgica (SAIS) para proporcionar evaluaciones objetivas del desempeño a los cirujanos con el objetivo de mejorar su trabajo y los resultados de los pacientes. El SAIS identifica el tipo de cirugía y evalúa la calidad de la actuación del cirujano a través del análisis de imágenes de video del procedimiento. El sistema de IA se entrenó utilizando datos de video anotados evaluados por profesionales médicos y brinda a los cirujanos orientación sobre cómo mejorar sus habilidades. El equipo también desarrolló la capacidad de la IA para justificar sus calificaciones de habilidades al proporcionar comentarios detallados y señalar clips de video específicos.
El Sistema Quirúrgico de IA (SAIS) desarrollado por Caltech y Keck Medicine de los urólogos de la USC proporciona evaluaciones objetivas del desempeño de los cirujanos con el objetivo de mejorar sus habilidades y los resultados de los pacientes. Mediante el análisis de secuencias de video, SAIS ofrece orientación para mejorar las habilidades y justifica sus evaluaciones con comentarios detallados. Los investigadores están abordando el sesgo no intencional al enfocar la IA en aspectos pertinentes del video quirúrgico.
Cuando los cirujanos están capacitados, a menudo necesitan la supervisión de médicos más experimentados que puedan guiarlos en su técnica. Eso puede estar cambiando debido a un nuevo sistema de inteligencia artificial desarrollado por investigadores de Caltech y urólogos de Keck Medicine en la USC, cuyo objetivo es brindar a los cirujanos comentarios valiosos sobre la calidad de su trabajo.
El objetivo del nuevo Surgical AI System (SAIS) es proporcionar a los cirujanos evaluaciones objetivas del desempeño que puedan mejorar su trabajo y, por extensión, los resultados de sus pacientes. Al recibir un video de un procedimiento quirúrgico, SAIS puede identificar qué tipo de cirugía se está realizando y la calidad con la que fue realizada por un cirujano.
El sistema se introdujo a través de una serie de artículos en las revistas Naturaleza Ingeniería Biomédica, medicina digital npjEs Medicina de la comunicaciónque se publicaron simultáneamente a finales de marzo de 2023.
«En entornos de alto riesgo como la cirugía robótica, no es realista que la IA reemplace a los cirujanos humanos a corto plazo», dice Anima Anandkumar, profesora de ciencias matemáticas e informáticas en Bren y autora principal de los estudios. «En cambio, preguntamos cómo la IA puede mejorar de manera segura los resultados quirúrgicos para los pacientes y, por lo tanto, nuestro enfoque en hacer que los cirujanos humanos sean mejores y más efectivos a través de la IA».
SAIS fue entrenado utilizando un gran volumen de datos de video anotados por profesionales médicos. El desempeño de los cirujanos se evaluó hasta el nivel de movimientos individuales discretos, es decir, sostener una aguja, conducirla a través del tejido y retirarla del tejido. Después de la capacitación, SAIS se encargó de revisar y evaluar el desempeño de los cirujanos durante una amplia gama de procedimientos utilizando videos de varios hospitales.
«SAIS tiene el potencial de proporcionar retroalimentación precisa, consistente y escalable al cirujano», dice Dani Kiyasseh, autor principal de los estudios, ex investigador postdoctoral en Caltech y ahora ingeniero senior de inteligencia artificial en Vicarious Surgical. La esperanza, según los investigadores, es que SAIS brinde a los cirujanos orientación sobre qué conjuntos de habilidades deben mejorar.
Para hacer que la herramienta sea más valiosa para los cirujanos, el equipo desarrolló la capacidad de la IA para justificar sus evaluaciones de habilidades. AI ahora puede informar a los cirujanos sobre su nivel de habilidad y proporcionar comentarios detallados sobre su justificación para realizar esta evaluación, señalando videoclips específicos.
“Pudimos demostrar que estas explicaciones basadas en IA generalmente se alinean con las explicaciones que los cirujanos proporcionarían de otro modo”, dice Kiyasseh. «Las explicaciones confiables basadas en IA podrían allanar el camino para proporcionar comentarios cuando los cirujanos no están disponibles de inmediato».
Al principio, los investigadores que probaron el SAIS notaron que un sesgo involuntario se introdujo en el sistema en el que la IA a veces clasificaba a los cirujanos como más o menos calificados de lo que indicaría su experiencia basándose únicamente en un análisis de sus movimientos generales. Para abordar este problema, los investigadores dirigieron el sistema de IA para que se enfocara exclusivamente en los aspectos pertinentes del video quirúrgico. Reducir el enfoque mitigó, aunque no eliminó, el sesgo, que los investigadores continúan abordando.
«La retroalimentación quirúrgica derivada de humanos actualmente no es objetiva ni escalable», dice Andrew Hung, urólogo de Keck Medicine de la USC y profesor asociado de urología en la Escuela de Medicina Keck de la USC. «La retroalimentación derivada de la IA, como la que proporciona nuestro sistema, presenta una gran oportunidad para brindar retroalimentación procesable a los cirujanos».
Los estudios se titulan «Un transformador de visión para decodificar la actividad del cirujano a partir de videos quirúrgicos», «Las explicaciones visuales humanas mitigan el sesgo en la evaluación basada en IA de las habilidades del cirujano» y «Un estudio multiinstitucional que utiliza inteligencia artificial para proporcionar comentarios confiables y justos a los cirujanos». ”. Esta investigación fue financiada por el Instituto Nacional del Cáncer.
Referencias:
“Un transformador de visión para decodificar la actividad del cirujano a partir de videos quirúrgicos” por Dani Kiyasseh, Runzhuo Ma, Taseen F. Haque, Brian J. Miles, Christian Wagner, Daniel A. Donoho, Animashree Anandkumar y Andrew J. Hung, 30 de marzo de 2023 , Naturaleza Ingeniería Biomédica.
DOI: 10.1038/s41551-023-01010-8
“Las explicaciones visuales humanas mitigan el sesgo en la evaluación basada en IA de las habilidades del cirujano” por Dani Kiyasseh, Jasper Laca, Taseen F. Haque, Maxwell Otiato, Brian J. Miles, Christian Wagner, Daniel A. Donoho, Quoc-Dien Trinh, Animashree Anandkumar y Andrew J. Hung, 30 de marzo de 2023, npj Digital Medicine.
DOI: 10.1038/s41746-023-00766-2
“Un estudio multiinstitucional que usa inteligencia artificial para brindar retroalimentación confiable y justa a los cirujanos” por Dani Kiyasseh, Jasper Laca, Taseen F. Haque, Brian J. Miles, Christian Wagner, Daniel A. Donoho, Animashree Anandkumar y Andrew J. Colgado, 30 de marzo de 2023, Medicina de las Comunicaciones.
DOI: 10.1038/s43856-023-00263-3
