L'apprendimento della neurochirurgia richiede una lunga ripetizione di gesti molto precisi, resa possibile dall'addestramento su animali e cadaveri, ma sempre più spesso su simulatori di realtà virtuale.
I partecipanti di 4 università canadesi sono stati divisi in 2 gruppi in base al loro livello di formazione (junior e senior) e sono stati invitati ad eseguire una emilaminectomia virtuale. La procedura consiste nella rimozione di una lamina da una vertebra che comprime il midollo spinale, o in questo caso il nervo sciatico (emilaminectomia sinistra L3). Questa procedura non è particolarmente complessa, ma richiede una grande abilità tecnica. I chirurghi hanno dovuto rimuovere la lamina con la mano dominante mentre controllavano l'emorragia con uno strumento di aspirazione nella mano non dominante. Avevano a disposizione 5 minuti, che negli studi preliminari erano considerati tempo sufficiente, e gli è stata concessa una sola prova.
Mentre i chirurghi operavano su un simulatore, i ricercatori registravano ogni 20 ms i dati sulla precisione dei movimenti: posizioni, angoli, volumi di tessuto rimosso e forze applicate. Quest'ultimo è fondamentale, poiché una forza troppo elevata applicata alla dura madre può aumentare il rischio di lacerazione. Questi dati sono stati elaborati in modo da poter essere utilizzati per addestrare cinque algoritmi di machine learning. Sono stati selezionati dodici parametri relativi alla sicurezza procedurale, all'efficienza, al movimento degli utensili e al coordinamento.
Dal punto di vista della sicurezza, è stato il gruppo più anziano a limitare al meglio la forza applicata alla dura madre. Inoltre, hanno maneggiato i loro strumenti contemporaneamente più spesso dei chirurghi junior. Ciò dimostra l'importanza di acquisire competenze bimanuali nella chirurgia della colonna vertebrale. Infine, i chirurghi senior in particolare hanno mostrato meno scostamenti angolari quando hanno rimosso L3.
Questa è la prima indagine che impiega l'intelligenza artificiale per valutare le competenze chirurgiche in una procedura spinale in realtà virtuale. I metodi descritti in questo studio potrebbero essere applicati a qualsiasi scenario di simulazione chirurgica, a condizione che vengano raccolti molti dati sulle prestazioni. Si potrebbe immaginare che, una volta che gli algoritmi saranno rigorosamente convalidati per riconoscere i chirurghi esperti, gli enti di accreditamento chirurgico potrebbero utilizzare queste tecniche per garantire la competenza tecnica dei loro membri. L'importanza di questo studio risiede nella possibilità di combinare la simulazione della realtà virtuale e l'intelligenza artificiale per fornire una formazione più sicura e una valutazione obiettiva delle competenze chirurgiche, che potrebbe portare a una migliore cura del paziente.
Fonte: Bissonnette V, Mirchi N, Ledwos N, Alsidieri G, Winkler-Schwartz A, Del Maestro RF; Neurosurgical Simulation & Artificial Intelligence Learning Centre. Artificial Intelligence Distinguishes Surgical Training Levels in a Virtual Reality Spinal Task. J Bone Joint Surg Am. 2019 Dec 4;101(23):e127. doi: 10.2106/JBJS.18.01197.