Una scansione cerebrale potrebbe essere il modo migliore per dirlo a un chirurgo di prim'ordine? Beh, più o meno. I ricercatori del Rensselaer Polytechnic Institute e dell'Università di Buffalo hanno sviluppato Brain-NET, a apprendimento profondo I.A. strumento in grado di prevedere con precisione i punteggi di certificazione di un chirurgo in base ai dati di neuroimaging.
Questo punteggio di certificazione, noto come programma Fondamenti di chirurgia laparoscopica (FLS), viene attualmente calcolato manualmente utilizzando una formula che richiede estremamente tempo e manodopera. L'idea alla base è quella di fornire una valutazione obiettiva delle competenze chirurgiche, dimostrando così una formazione efficace.
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“Il programma Fondamenti di chirurgia laparoscopica è stato adottato a livello nazionale per specializzandi chirurgici, ricercatori e praticanti i medici ad apprendere e praticare le abilità laparoscopiche per avere l'opportunità di misurarle e documentarle in modo definitivo competenze,"
Saverio Intes, professore di ingegneria biomedica alla Rensselaer, ha detto a Digital Trends. "Un aspetto chiave di tale [un] programma è una metrica di punteggio calcolata in base al tempo di esecuzione dell'attività chirurgica, nonché alla stima dell'errore."Il team di ricercatori di questo progetto voleva vedere se potevano prevedere il punteggio FLS dei chirurghi utilizzando l'imaging ottico del cervello. Grazie a una rete neurale simultanea, hanno dimostrato di essere in grado di farlo con un elevato livello di precisione. Questo lavoro si basa su ricerche precedenti in cui è stato dimostrato che la spettroscopia funzionale del vicino infrarosso (fNIRS) efficace nel classificare diversi tipi di attività motorie, fornendo così un potenziale mezzo per le prestazioni delle abilità manuali livello. In quest’ultimo progetto, i ricercatori hanno utilizzato gli stessi dati fNIRS per prevedere i punteggi finali delle prestazioni utilizzati nella certificazione chirurgica.
“Questi risultati rappresentano un trampolino di lancio verso lo sfruttamento del neuroimaging e del deep learning neurofeedback per migliorare l’acquisizione, il mantenimento e il processo di certificazione delle competenze chirurgiche”, - ha continuato Intes. “Il vantaggio di questi approcci è che dovrebbero consentire un regime di allenamento più personalizzato con feedback al posto letto per un’acquisizione ottimale delle competenze. Gli approcci attuali si concentrano esclusivamente sulla ripetizione delle attività senza possibilità di feedback rapido e obiettivo”.
Questo lavoro fa parte di uno sforzo continuo per migliorare il modo in cui le competenze chirurgiche vengono insegnate e valutate. Di per sé, quest’ultima ricerca non cambierà radicalmente la situazione. Tuttavia, in futuro potrebbe gettare le basi per nuovi modi per migliorare l’esecuzione delle attività chirurgiche – e approcci personalizzati alla formazione – utilizzando la valutazione del neuroimaging.
"Attualmente stiamo utilizzando il punteggio FLS come mezzo per valutare le capacità chirurgiche", ha affermato Intes. “Speriamo che, con ulteriori studi, saremo in grado anche di andare oltre questa metrica e scoprire [a] nuova serie di neurobiomarcatori che forniranno informazioni più precise sull’apprendimento delle abilità chirurgiche e esecuzione."
È disponibile un documento che descrive la ricerca leggi sulla rivista IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
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