{{{sourceTextContent.title}}}

La robótica podría ayudar a los cirujanos con una cosa más: el entrenamiento en tiempo real

{{{sourceTextContent.subTitle}}}

Los avances en robótica quirúrgica, así como el análisis de datos, la infraestructura de nubes y las redes de alta velocidad podrían revolucionar la instrucción quirúrgica.

{{{sourceTextContent.description}}}

Enseñar a los residentes de cirugía ha sido una práctica que se ha mantenido relativamente inalterada a lo largo de décadas e incluso, quizás, siglos. La instrucción mediante la observación y la eventual práctica supervisada constituyen la base de la transferencia de conocimientos y habilidades entre un cirujano experimentado y un principiante. Estas prácticas han producido cirujanos competentes que, idealmente, perfeccionan sus técnicas y enfoques a lo largo de los años.

La formación está limitada en última instancia por los límites perceptivos de lo que un residente puede observar y por la forma en que un cirujano puede criticar los esfuerzos prácticos de los residentes. El entorno del quirófano también pone algunos límites a lo que pueden asimilar los residentes. La presión, la velocidad y la participación de un equipo quirúrgico completo crean desafíos y limitaciones para la pura observación y aprendizaje. Además, hay otros factores que han influido en la enseñanza y el aprendizaje de las técnicas quirúrgicas. En un artículo del Journal of the Society of Laparoendoscopic Surgeons, "Teaching and Training Surgery to the Next Generation of Surgeons", el Dr. Michael Kavic describe la reducción de las horas de residencia, la falta de disponibilidad de mentores, en particular de médicos privados, y la amplitud y complejidad de los procedimientos quirúrgicos y sus matices.

El aprendizaje basado en la observación y la vista se limita a la comprensión de las habilidades motoras del corredor. Las habilidades finas y matizadas son difíciles de enseñar o aprender, excepto en un juicio personal. Además, como se señala en un artículo de MedEd Publish, una revista oficial de la AMEE, "Assessing Surgical Residents; Challenges and Future Options" (Evaluación de los residentes de cirugía; desafíos y opciones futuras), estos métodos carecen de mecanismos de evaluación detallados y exhaustivos para ayudar a perfeccionar las prácticas aprendidas.

Ahora, este modo de instrucción y tutela está al borde de un cambio sustancial. Mediante el uso de nuevos robots microquirúrgicos, los movimientos precisos de la mano de los cirujanos pueden ser capturados, almacenados, analizados y refinados para proporcionar una guía altamente efectiva en tiempo real para las cirugías y un nivel de transferencia de habilidades que de otra manera no sería posible. Ahora el aprendizaje ya no puede ser limitado por lo que el ojo puede absorber. La memoria muscular real de los cirujanos expertos puede ser transferida y asimilada eficazmente por los residentes.

Los robots tienen la capacidad no sólo de observar sino también de sentir y experimentar o participar en procedimientos quirúrgicos con una fidelidad que de otro modo no sería posible. Hasta la fecha no se ha materializado el aprovechamiento de los robots para la captura de datos con fines de instrucción y orientación. La mayoría de los beneficios de los robots quirúrgicos se han centrado en su capacidad de aumento para los cirujanos y en su habilidad para prevenir o minimizar los efectos del temblor de las manos. Ambos valores son sumamente importantes, pero estos robots también pueden ser utilizados para mucho más.

Los desafíos para la captura y el uso de datos robóticos han implicado cuatro factores. El primero implica mecanismos específicos para captar los movimientos de la mano y al mismo tiempo transmitir el contexto de esos datos y movimientos posicionales y darles un significado. La segunda ha sido en la transmisión de tales datos. Cada procedimiento genera potencialmente grandes cantidades de datos y plantea el problema de cómo transmitirlos a algún tipo de almacenamiento centralizado. El tercero se refiere a la economía, la capacidad y la escalabilidad de ese almacenamiento. La cuarta consiste en convertir los datos en información útil mediante el uso de la analítica y, potencialmente, la aplicación del aprendizaje automático o la inteligencia artificial.

El Silicon Valley de alta tecnología ha resuelto esencialmente los problemas de transmisión, almacenamiento y análisis como se ejemplifica en tantos mercados y aplicaciones diferentes. Los grandes datos, la infraestructura de nubes y las redes de alta velocidad y capacidad hacen que sea factible reunir grandes volúmenes de datos, enviarlos a los centros de datos basados en nubes y aplicar el análisis y la inteligencia artificial para obtener información significativa y productiva. La unión de estos avances con los nuevos avances en robótica quirúrgica produce un sistema que ofrece enormes posibilidades.

Ahora, la formación de los residentes de cirugía puede adquirir una nueva y poderosa dimensión que contrarrestará algunos de los desafíos identificados con la instrucción y proporcionará una transferencia de conocimientos y técnicas en formas que antes no eran posibles. Además, al ofrecer la "mejor" asistencia comprobada o una guía sugerente, los robots quirúrgicos pueden ayudar a los cirujanos en tiempo real a perfeccionar sus prácticas, evitar errores e incorporar los conocimientos técnicos de cirujanos experimentados de primer nivel.

A medida que esta posibilidad se acerca a la realidad, el futuro de la formación de los residentes, así como la garantía de una mejora continua para los cirujanos en ejercicio, parece especialmente brillante.