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L’intelligence artificielle (IA) et la réalité virtuelle (RV) peuvent permettre d’évaluer l’expertise d’un neurochirurgien avec un taux d’exactitude de 90 %

Selon une nouvelle étude, les simulateurs de réalité virtuelle (RV) assujettis à l’apprentissage automatique peuvent aider les neurochirurgiens à développer les compétences dont ils ont besoin avant leur entrée dans la salle d’opération.

Une recherche menée au Centre de simulation neurochirurgicale et d’apprentissage en intelligence artificielle à l’Institut et hôpital neurologiques de Montréal (Neuro) et l’Université ±«ÓãÖ±²¥ révèle que les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent évaluer avec précision les capacités des neurochirurgiens au cours d’interventions chirurgicales virtuelles et démontrent ainsi que les simulateurs de RV qui utilisent l’IA peuvent se révéler fort utiles comme outils de formation en chirurgie.

Quelque 50 participants - neurochirurgiens, boursiers, résidents séniors et juniors, et autres étudiants en médecine - ont été recrutés dans 4 stages de formation en neurochirurgie. Ils se sont livrés à 250 ablations complexes de tumeurs à l’aide du simulateur chirurgical en RV NeuroVR, qui a enregistré tous les mouvements des instruments à des intervalles de 20 millisecondes. NeuroVR a été mis au point par le Conseil national de recherches Canada et distribué par CAE.

À l’aide des données brutes obtenues, un algorithme d’apprentissage automatique a fourni des mesures des interventions telles que la position des instruments et la force appliquée, de même que les résultats comme la quantité de tumeur retirée et la perte de sang, qui peuvent prédire le niveau d’expertise de chaque participant avec un taux d’exactitude de 90 pour cent. L’algorithme le plus performant peut classer les participants en ne recourant qu’à 6 critères de rendement.

, qui sera publiée dans le Journal of the American Medical Association le 2 août 2019, démontre que la fusion de l’IA et des simulateurs de RV peuvent évaluer avec exactitude et efficacité le rendement des chirurgiens stagiaires. Il est donc possible de développer des systèmes de mentorat assistés par IA pour améliorer la sécurité du patient en guidant les stagiaires au cours d’interventions chirurgicales complexes. Ces systèmes peuvent cerner les lacunes et indiquer la manière dont le stagiaire peut développer les aptitudes importantes requises avant de procéder à des opérations en contexte réel.

« Les médecins formateurs subissent des contraintes de temps de plus en plus pressantes en vue d’équilibrer leurs engagements à l’endroit tant des patients que des apprenants, de dire l’auteur principal de l’étude, le Dr Rolando Del Maestro. Notre étude prouve que nous pouvons concevoir des systèmes qui fournissent des évaluations chirurgicales sur demande, au gré de l’apprenant, en réduisant l’apport des instructeurs. Ainsi, il devient possible d’améliorer la sécurité du patient et de diminuer les risques d’erreur humaine tout en évaluant les chirurgiens dans la salle d’opération. »

Le financement de cette étude provient du Fonds Franco Di Giovanni, de la Commission scolaire English-Montreal, de la Division de chirurgie orthopédique de l’Université ±«ÓãÖ±²¥, du Fonds de recherche du Québec – Santé et de la Bourse d’études Robert Maudsley en pédagogie médicale du Collège royal des médecins et chirurgiens du Canada.