Un scanner cérébral pourrait-il être le meilleur moyen de le dire à un chirurgien de premier ordre? Bon type de. Des chercheurs du Rensselaer Polytechnic Institute et de l'Université de Buffalo ont développé Brain-NET, un IA d'apprentissage profond outil qui peut prédire avec précision les scores de certification d’un chirurgien en fonction de ses données de neuroimagerie.
Ce score de certification, connu sous le nom de programme Fondamentaux de la chirurgie laparoscopique (FLS), est actuellement calculé manuellement à l'aide d'une formule extrêmement longue et laborieuse. L'idée est de donner une évaluation objective des compétences chirurgicales, démontrant ainsi une formation efficace.
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« Le programme Fondamental de chirurgie laparoscopique a été adopté à l'échelle nationale pour les résidents en chirurgie, les boursiers et les praticiens. les médecins doivent acquérir et mettre en pratique les compétences laparoscopiques pour avoir la possibilité de mesurer et de documenter définitivement ces compétences. compétences,"
Xavier Intés, professeur de génie biomédical à Rensselaer, a déclaré à Digital Trends. "Un aspect clé d'un tel programme est une mesure de notation calculée en fonction du temps d'exécution de la tâche chirurgicale, ainsi que de l'estimation des erreurs."L'équipe de chercheurs de ce projet voulait voir s'ils pouvaient prédire le score FLS des chirurgiens en utilisant l'imagerie optique du cerveau. Grâce à un réseau neuronal concurrent, ils ont démontré qu’ils étaient capables de le faire avec un haut niveau de précision. Ce travail est basé sur des recherches antérieures dans lesquelles la spectroscopie fonctionnelle proche infrarouge (fNIRS) s'est avérée être efficace pour classer différents types de tâches motrices, fournissant ainsi un moyen potentiel de performance manuelle niveau. Dans ce dernier projet, les chercheurs ont utilisé les mêmes données fNIRS pour prédire les scores de performance ultimes utilisés dans la certification chirurgicale.
« Ces résultats constituent un tremplin vers l’exploitation de la neuroimagerie et de l’apprentissage profond pour neurofeedback pour améliorer l’acquisition, la rétention et le processus de certification des compétences chirurgicales », » continua Intes. « L’avantage de ces approches est qu’elles devraient permettre un programme de formation plus personnalisé avec un feedback au chevet du patient pour une acquisition optimale des compétences. Les approches actuelles se concentrent uniquement sur la répétition des tâches sans possibilité de retour rapide et objectif.
Ce travail fait partie d’un effort continu visant à améliorer la manière dont les compétences chirurgicales sont enseignées et évaluées. À elle seule, cette dernière recherche ne va pas fondamentalement changer cela. Cependant, à l’avenir, cela pourrait jeter les bases de nouvelles façons d’améliorer l’exécution des tâches chirurgicales – et d’approches personnalisées en matière de formation – en utilisant l’évaluation par neuroimagerie.
"Nous utilisons actuellement le score FLS comme moyen d'évaluer les compétences chirurgicales", a déclaré Intes. « Nous espérons qu’avec des études plus approfondies, nous pourrons également aller au-delà de cette mesure et découvrir [a] nouvel ensemble de neurobiomarqueurs qui fourniront un aperçu plus précis de l’apprentissage des compétences chirurgicales et exécution."
Un article décrivant la recherche est disponible pour lire dans la revue IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
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