ABSTRACT
ABSTRACT The landscape of surgical training is rapidly evolving with the advent of artificial intelligence (AI) and its integration into education and simulation. This manuscript aims to explore the potential applications and benefits of AI-assisted surgical training, particularly the use of large language models (LLMs), in enhancing communication, personalizing feedback, and promoting skill development. We discuss the advancements in simulation-based training, AI-driven assessment tools, video-based assessment systems, virtual reality (VR) and augmented reality (AR) platforms, and the potential role of LLMs in the transcription, translation, and summarization of feedback. Despite the promising opportunities presented by AI integration, several challenges must be addressed, including accuracy and reliability, ethical and privacy concerns, bias in AI models, integration with existing training systems, and training and adoption of AI-assisted tools. By proactively addressing these challenges and harnessing the potential of AI, the future of surgical training may be reshaped to provide a more comprehensive, safe, and effective learning experience for trainees, ultimately leading to better patient outcomes. .
RESUMO O cenário do treinamento cirúrgico está evoluindo rapidamente com o surgimento da inteligência artificial (IA) e sua integração na educação e simulação. Este artigo explora as aplicações e benefícios potenciais do treinamento cirúrgico assistido por IA, em particular o uso de modelos de linguagem avançados (MLAs), para aprimorar a comunicação, personalizar o feedback e promover o desenvolvimento de habilidades. Discutimos os avanços no treinamento baseado em simulação, ferramentas de avaliação impulsionadas por IA, sistemas de avaliação baseados em vídeo, plataformas de realidade virtual (RV) e realidade aumentada (RA), e o papel potencial dos MLAs na transcrição, tradução e resumo do feedback. Apesar das oportunidades promissoras apresentadas pela integração da IA, vários desafios devem ser abordados, incluindo precisão e confiabilidade, preocupações éticas e de privacidade, viés nos modelos de IA, integração com os sistemas de treinamento existentes, e treinamento e adoção de ferramentas assistidas por IA. Ao abordar proativamente esses desafios e aproveitar o potencial da IA, o futuro do treinamento cirúrgico pode ser remodelado para proporcionar uma experiência de aprendizado mais abrangente, segura e eficaz para os aprendizes, resultando em melhores resultados para os pacientes.
ABSTRACT
ABSTRACT Background: Pediatric procedures have the difficulty of being performed in reduced spaces. Training in reduced spaces has proven to be different in complexity compared to adult laparoscopic endotrainers. Aim: To develop and validate a new neonatal/reduced-space endotrainer. Methods: The simulator was tested and assessed by users with different skill levels and experience in laparoscopic pediatric surgery through an 8-item questionnaire. Construct validity was determined by evaluating the performance of each subject on nine exercises. Results: A 10.5 x 10 x 18 cm acrylic simulator was created, with an internal working surface of 9 x 9 cm. An HD camera was incorporated, with a 0-180° range of movement. All exercises of a Basic Laparoscopic Training Program were adapted on a scale of 1:0.5 to fit in. From 49 participants, 42 (85.71%) answered the survey; 80.5% considered that the simulator reproduces similar conditions to procedures performed in children under one year of age; 61.1% thought that the simulator represents a difficulty identical to procedures performed in newborns; 73.7% considered that the neonatal simulator is more complicated than the adult simulator. Experts showed significantly better performance in all proposed exercises. Conclusion: The simulator has a high-quality image and design that allows training with basic tasks. The endotrainer permitted to discriminate between these different skill levels and was well evaluated by users with diverse surgical experience.
RESUMO Racional: Os procedimentos pediátricos têm dificuldade de serem realizados em espaços reduzidos. O treinamento nesses espaços provou ser diferente em dificuldade em comparação aos endotrainers laparoscópicos adultos. Objetivo: Desenvolver e validar um novo endotrainer neonatal com espaço reduzido. Métodos: O simulador foi criado, testado e avaliado por usuários com diferentes níveis de habilidade e experiência em cirurgia pediátrica laparoscópica por meio de um questionário de oito itens. A validação do método foi determinada pela avaliação do desempenho de cada participante em nove exercícios. Resultados: Foi criado um simulador acrílico de 10,5 x 10 x 18 cm, com uma superfície de trabalho interna de 9 x 9 cm. Uma câmera HD foi incorporada com faixa de movimento de 0-180°. Todos os exercícios do Programa de Treinamento Laparoscópico Básico foram adaptados em escala de 1:0,5 para se ajustarem. Dos 49 participantes, 42 (85,71%) responderam à pesquisa; 80,5% consideraram que o simulador reproduz condições semelhantes às de procedimentos realizados em crianças menores de um ano; 61,1% consideraram que o simulador representa dificuldade semelhante aos procedimentos realizados em recém-nascidos; 73,7% consideraram que o simulador neonatal é mais difícil que o simulador adulto. Especialistas apresentaram desempenho significativamente melhor em todos os exercícios propostos. Conclusão: O simulador possui imagem de alta qualidade e design que permitem o treinamento com exercícios básicos. O aparelho permitiu discriminar entre os diferentes níveis de habilidade e foi bem avaliado por usuários com experiência cirúrgica diversificada.