Cerrahi Eğitimi Geliştirecek Yapay Zeka Aracı Geliyor

Araştırmacılar, cerrahi eğitim için bir AI aracı geliştirdiler. Bu araç, cerrahların öğrenme sürecini iyileştirmek üzere tasarlandı. Araç, cerrahi tekniklerin video kayıtlarını analiz eder. Eğitim alanlara gerçek zamanlı geri bildirim sağlar.

Dean Suvranu De liderliğindeki ekip, VBA-Net adlı bir platform geliştirdi. Bu araç, video analizi aracılığıyla uzman ve acemi cerrahları ayırt etmek için derin öğrenme kullanır. AI, genel puanlar ve iyileştirilmesi gereken belirli alanlar da dahil olmak üzere kapsamlı geri bildirim sağlar.

Temel değerlendirmenin ötesinde, VBA-Net her cerrahın güçlü ve zayıf yönlerine göre kişiselleştirilmiş geri bildirim sunar. Bu yaklaşım, öğrenme sürecini optimize etmek ve beceri gelişimini hızlandırmak için tasarlanmıştır.

De açıkladı, “Cerrah adayları ne kadar çok eğitim ve geri bildirim alırlarsa, becerileri o kadar çok gelişir”

Ayrıca, sistem, kullanıcıların Yapay Zekâ’nın karar verme sürecini anlamasına izin veren Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) özelliklerini de içerir. Bu şeffaflığın amacı, Yapay Zekâ’nın değerlendirmelerine güven oluşturmaktır. Ayrıca, VBA-Net, standart bir kamera kurulumu kullanarak minimum donanım gereksinimleriyle çalışır.

“Amacımız, eğitim görenleri bir cerrahi işlemin en kritik yönlerine odaklanmaları konusunda yönlendirerek değerlendirme sürecini hızlandırmaktır,” dedi De. “Nihai hedefimiz, hasta sonuçlarını iyileştirmek, hayatları kurtarmak ve gelecekte daha çok iyi eğitimli cerrah yetiştirmektir.”

AI’nin cerrahi eğitimi devrimleştirme konusunda büyük bir potansiyele sahip olduğu doğru olmakla birlikte, geçmiş araştırmalar dikkate alınması gereken bazı önemli kısıtlamaları vurgulamaktadır.

Bir endişe cerrahi sırasında AI teknolojisinin önceden eğitimini almadığı beklenmedik durumlarla karşılaşabileceği yönündedir. Bu, doktor gözetiminin önemini vurgular. Cerrahların, AI’nin kararlarını eleştirel bir şekilde değerlendirebilmesi ve gerektiğinde düzeltici eylemler alabilmesi gerekmektedir.

Ayrıca, Sağlık Geliştirme Uzmanı Eugene Kruglik tarafından vurgulandığı gibi, sınırlı ve tutarsız veri setleri başka önemli bir meydan okuma oluşturuyor. AI modellerini eğitmek için kullanılan verinin kalitesi ve miktarı, onların doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrudan etkiler.

Bu sınırlamaları kabul ederek, AI’ın cerrahi eğitime daha sorumlu ve etkili bir şekilde entegrasyonunu sağlayabiliriz.