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#Actualités du secteur
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La robotique pourrait aider les chirurgiens sur un point supplémentaire : la formation en temps réel
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Les progrès de la robotique chirurgicale ainsi que de l'analyse des données, de l'infrastructure en nuage et des réseaux à haut débit pourraient révolutionner l'enseignement de la chirurgie.
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L'enseignement aux résidents en chirurgie est une pratique qui a relativement peu évolué au cours des décennies et même, peut-être, des siècles. L'enseignement par l'observation et, éventuellement, la pratique supervisée constituent la base du transfert de connaissances et de compétences entre un chirurgien expérimenté et un débutant. Ces pratiques ont produit des chirurgiens compétents qui, idéalement, perfectionnent leurs techniques et leurs approches au fil des ans.
La formation est finalement limitée par les limites perceptuelles de ce qu'un résident peut observer et par la façon dont un chirurgien peut critiquer les efforts pratiques des résidents. La configuration de la salle d'opération impose également certaines limites à ce qui peut être entièrement pris en charge par les résidents. La pression, la rapidité et l'implication d'une équipe chirurgicale complète créent des défis et des limites pour l'observation et l'apprentissage purs. En outre, d'autres facteurs ont eu un impact sur l'enseignement et l'apprentissage des compétences chirurgicales. Dans un article du Journal of the Society of Laparoendoscopic Surgeons, "Teaching and Training Surgery to the Next Generation of Surgeons", le Dr Michael Kavic souligne la réduction des heures de résidence, le manque de disponibilité des mentors, en particulier chez les praticiens privés, ainsi que l'ampleur et la complexité des procédures chirurgicales et leurs nuances.
L'apprentissage basé sur l'observation et la vue se limite à la compréhension des capacités motrices du cours. Les compétences fines et nuancées sont difficiles à enseigner ou à apprendre autrement que par un procès personnel. De plus, comme le souligne un article de MedEd Publish, une revue officielle de l'AMEE, "Assessing Surgical Residents ; Challenges and Future Options", ces méthodes manquent de mécanismes d'évaluation détaillés et complets pour aider à perfectionner les pratiques apprises.
Aujourd'hui, ce mode d'instruction et de tutelle est sur le point de subir des changements substantiels. Grâce à l'utilisation de nouveaux robots microchirurgicaux, les mouvements précis de la main des chirurgiens peuvent être saisis, stockés, analysés et affinés pour fournir un guidage en temps réel très efficace pour les opérations et un niveau de transfert de compétences impossible autrement. Aujourd'hui, l'apprentissage ne peut plus être limité par ce que l'œil peut assimiler. La mémoire musculaire réelle des chirurgiens qualifiés peut être efficacement transférée et assimilée par les résidents.
Les robots ont la capacité non seulement d'observer, mais aussi de ressentir et d'expérimenter ou de participer à des procédures chirurgicales avec une fidélité impossible autrement. L'utilisation de robots pour la saisie de données à des fins d'instruction et d'orientation ne s'est pas concrétisée à ce jour. La plupart des avantages des robots chirurgicaux se sont limités à leur capacité d'augmenter les capacités des chirurgiens et à leur capacité de prévenir ou de minimiser les effets des tremblements de la main. Ces deux valeurs sont extrêmement importantes, mais ces robots peuvent aussi être utilisés pour bien plus encore.
Les défis de la saisie et de l'utilisation des données robotisées ont impliqué quatre facteurs. La première implique des mécanismes spécifiques pour capturer les mouvements de la main tout en transmettant le contexte de ces données et mouvements de position et en leur donnant une signification. La seconde concerne la transmission de ces données. Chaque procédure génère potentiellement de grandes quantités de données et pose un défi quant à la manière de les transmettre à une sorte de stockage centralisé. Le troisième concerne l'économie, la capacité et l'extensibilité de ce stockage. La quatrième consiste à transformer les données en informations utiles grâce à l'utilisation d'analyses et, éventuellement, à l'application de l'apprentissage machine ou de l'intelligence artificielle.
La Silicon Valley de la haute technologie a essentiellement résolu les problèmes de transmission, de stockage et d'analyse, comme en témoignent tant de marchés et d'applications différents. Les données volumineuses, l'infrastructure en nuage et les réseaux à haut débit et à grande capacité permettent de rassembler de gros volumes de données, de les envoyer vers des centres de données en nuage et d'appliquer l'analyse et l'intelligence artificielle pour en tirer des informations significatives et productives. Le mariage de ces progrès avec les nouvelles avancées de la robotique chirurgicale produit un système qui offre d'énormes possibilités.
Désormais, la formation des résidents en chirurgie peut prendre une dimension nouvelle et puissante qui permettra de relever certains des défis identifiés avec l'enseignement et d'assurer un transfert de connaissances et de savoir-faire d'une manière qui n'était pas possible auparavant. De plus, en offrant une assistance éprouvée ou des conseils suggestifs, les robots chirurgicaux peuvent aider les chirurgiens à perfectionner leurs pratiques en temps réel, à éviter les erreurs et à intégrer le savoir-faire de chirurgiens expérimentés de haut niveau.
Alors que cette possibilité se rapproche de la réalité, l'avenir de la formation des résidents ainsi que de l'amélioration continue des chirurgiens en exercice semble particulièrement prometteur.