La enseñanza de la cirugía tanto en grado como en posgrado es un área compleja de la educación médica; está compuesta de la interacción entre el conocimiento científico, las habilidades técnicas y no técnicas, el acompañamiento teórico-práctico, la práctica deliberada del estudiante, y la experiencia del profesor que le ha permitido identificar puntos críticos en un procedimiento y crear “tips” para sus estudiantes^{1, 2,3, 4}, de tal manera que estos puedan aplicarlos cuando continúen su quehacer médico individual, es decir, una delicada combinación entre arte y ciencia, con el fin de formar a través de la mentoría en el profesionalismo y el arte de la cirugía^{5, 6,7, 8}. Esta estrecha relación entre el profesor y el estudiante cumple con los estándares académicos y técnicos, pero cuenta con ese aprendizaje que un artesano enseña a su aprendiz; un aprendizaje que requiere un alto conocimiento científico, autodirigido y deliberado, pero nutrido por el saber de la motricidad con un matiz fenomenológico^9,10.

En este sentido, la educación quirúrgica persigue disminuir las curvas de aprendizaje, mejorar la toma de decisiones, desarrollar el pensamiento crítico y la alerta situacional, así como mejorar el desempeño técnico y, por ende, los desenlaces clínicos. Para alcanzar este nivel de experticia se sigue un esquema de adquisición de habilidades, como el propuesto por Dreyfus ^11,12 en el que se transita desde principiante hasta experto, mediante instrucción formal y habilidad en un sistema de práctica deliberada¹³. En consecuencia, se han desarrollado estrategias educativas como la simulación^{14, 15,16, 17}, que, con el desarrollo de nuevas tecnologías, como el entrenamiento quirúrgico, el aumento del rendimiento intraoperatorio, la cirugía robótica y el telecoaching, permiten el seguimiento a los eventos en tiempo real y anticipación para replantear la conducta quirúrgica o alternativas técnicas haciendo intervenciones in situ.

De igual manera, el uso de la inteligencia artificial (IA) ha logrado una popularidad exponencial. Como consecuencia de la optimización del estudio de algoritmos que permiten, en situaciones específicas, representar e incluso perfeccionar diferentes procesos cognitivos de los seres humanos, tales como la toma de decisiones y la resolución de problemas ^18,19, la IA, visión computarizada, realidad aumentada, navegación, visualización 3D y machine learning (ML) emergen como alternativas educativas, facilitando el análisis multimodal en desempeño técnico, fisiológico y funcional ^{20, 21, 22}.

Todo ello se logra conuna relación entre la educación quirúrgica, la innovación y la tecnología, sin perder de vista el objetivo final: la formación integral del estudiante y mejores desenlaces clínicos. Consecuentemente, sus beneficios han sido aprovechados en una importante variedad de áreas, incluyendo la medicina, hasta el punto de que diversos expertos manifiestan que la IA está transformando el cuidado de la salud moderna ^{23, 24, 25}. Específicamente en el campo de la cirugía, el uso de estas tecnologías emergentes podría mejorar la eficiencia y los resultados de los tratamientos quirúrgicos al recopilar y procesar grandes cantidades de datos, así como proporcionar información útil a lo largo de la atención del paciente, desde la consulta inicial hasta el tratamiento posoperatorio²⁶.

Así como puede ser de utilidad para cirujanos experimentados, el uso de la IA en el aprendizaje quirúrgico representa un antes y un después en la forma como se adquieren dichas habilidades, permite a los estudiantes desarrollar competencias en entornos controlados y personalizados, adaptarse a las necesidades individuales incluso desde la formación en grado de medicina^{27, 28, 29} y mejorar la precisión, eficiencia y seguridad en la práctica clínica. En ese sentido, según Global Surgical AI Collaborative, ocurren 3-5% eventos adversos por año relacionados con procedimientos quirúrgicos, de los cuales 75% eran prevenibles, lo que representa un segmento de lo informado en la publicación Errar es humano, en el que los eventos relacionados con la atención médica corresponden a la tercera causa de muerte en Estados Unidos, lo que ha motivado el cambio en políticas de calidad asistencial y seguridad del paciente³⁰. Por ende, la educación médica tiene un alto impacto, específicamente en este caso la educación quirúrgica ²²; y en el caso de los países con medios o bajos ingresos, es una alternativa segura. Dependiendo de la estrategia, también puede ser de utilidad en la formación de los estudiantes ante las limitaciones de disponibilidad de personal formado³¹ o el acceso a centros de práctica por capacidad instalada limitada.

De este modo, la IA permite la retroalimentación personalizada y brinda una experiencia quirúrgica inmersiva para la visualización de la anatomía del paciente³², la ejecución de procedimientos quirúrgicos de diferentes niveles de complejidad, y la medicina robótica ³³ que se usa en la actualidad en centros de alto nivel de complejidad. Pero la planificación académica debe considerar la inclusión de la IA dentro del currículo ^{19,34, 35, 36}, de una forma estructurada, transversal e integral, que permita a los estudiantes ser retroalimentados y asesorados sincrónica y asincrónicamente, tanto en ambientes simulados como en escenarios clínicos reales.

Es allí donde la IA trasciende el tecnicismo y permite que la información recolectada mediante grabaciones de simulaciones, y acompañamiento intraoperatorio e imágenes radiológicas del paciente facilite el análisis de datos para dar retroalimentación y desarrollar tecnologías que aportan información valiosa al aprendiz, tanto en casos simulados, como reales. De igual manera, esta información puede ser validada y estructurada para su implementación académica y clínica, e incluso hacer redes interinstitucionales que permitan alcanzar el consenso en la utilidad y aplicabilidad de la IA, así como la estandarización para trasladar estos datos a la educación quirúrgica en áreas como la evaluación y retroalimentación entre la simulación y el quirófano, como por ejemplo el uso de OSATS o la base de datos JIGSAWS. De este modo, la IA puede ayudar a eliminar los sesgos en la educación médica ³⁷; más allá de los temores que la IA pueda suscitar, es una nueva herramienta con la capacidad de integrar enormes cantidades de datos, reconocer patrones y crear modelos que permitan resolver las limitaciones humanas, disminuir la carga médica, acelerar la atención, brindar tratamientos más personalizados y optimizar recursos ^{38, 39,40, 41}.

Si bien los estudiantes de grado apenas se aventuran en el mundo quirúrgico, el unir la enseñanza tradicional con las herramientas tecnológicas actuales representa un gran avance en cuanto a su formación y en el desempeño profesional quirúrgico que decidan tomar. La IA facilita que la educación y la información sean precisas al tener acceso a miles de bases de datos y a las fuentes bibliográficas más fiables en la actualidad, con lo que los estudiantes puedan responder a todas las dudas de los pacientes y mejorar su confianza. Por otra parte, se deben tomar en cuenta los aspectos bioéticos relacionados con la IA en la formación profesional, y la información e imágenes de los pacientes. Es importante mantener un equilibrio entre el uso de la IA y la educación médica integral, previniendo la deshumanización de la medicina. En este sentido, un gran reto para enfrentar es considerar el profesionalismo, la humanización y la empatía⁴² en la educación quirúrgica mediada por IA ^39,43.

Teniendo en cuenta lo anteriormente expuesto, Fazlollahi y cols. ⁴⁴ realizaron el primer estudio que comparó la eficacia de una tutoría quirúrgica guiada por inteligencia artificial frente a la instrucción REMOTA de un experto en cirugía, encontrando una mejoría del rendimiento durante la práctica y los escenarios de simulación de alta fidelidad, cuando fueron guiados por un programa de IA. Sin embargo, los sujetos que pertenecían al grupo del instructor humano experimentaron mayor tranquilidad y confianza durante el entrenamiento al compararse con el grupo de la IA, aunque no se evidenciaron demandas cognitivas más altas ni peor rendimiento durante el procedimiento⁴⁴. Este estudio demostró que la supervisión y la evaluación formativa requirieron 53 horas menos al utilizar IA, en comparación con el modelo de instrucciones por un humano experto. A pesar de que los resultados fueron a favor del uso de la IA como método de aprendizaje, la mayoría de la población respondió que preferiría aprender tanto de la IA como de la instrucción tradicional. Con lo anterior se evidencia la importancia de considerar la IA como una herramienta adicional, que no sustituye en su totalidad los métodos tradicionales de enseñanza.

Por otro lado, la implementación de un modelo basado en IA para la educación presenta ciertas limitaciones. Para empezar, en la actualidad no existe un consenso sobre los diferentes modelos basados en IA aprobados para su implementación en un sistema de entrenamiento estandarizado, por lo que su distribución y uso en grandes escalas todavía representa un reto ^{45, 46, 47}, aunque en general hay una actitud positiva de los cirujanos hacia la IA⁴⁸. Además, los métodos tradicionales para análisis de casos y transmisión de conocimiento pueden superar a los modelos de aprendizaje automático basados en la IA ⁴⁹. Lo anterior se sustenta además en que el análisis de una situación en particular está condicionado por los datos previamente disponibles, por lo que se pueden presentar sesgos sistemáticos que modifiquen la solidez de determinada respuesta y/o conducta ⁵⁰. También es importante mencionar la imposibilidad de los modelos basados en IA actuales para evaluar otras competencias cruciales como el trabajo en equipo interdisciplinario. Finalmente, se debe reconocer el valor de tener bases técnicas y no técnicas sólidas ^4,51,52, ya que la pobre estandarización de dichos sistemas de análisis de datos puede verse reflejada en un error y tener consecuencias catastróficas³⁸.

Para concluir, el uso de la IA como herramienta para la adquisición de habilidades quirúrgicas está ganando popularidad en los últimos años, ya que ofrece retroalimentación personalizada con posibilidad de creación de estrategias que se enfoquen en la mejoría de aspectos débiles del sujeto, inmersión a partir de modelos 3D, facilidad en la planificación preoperatoria, mejoría del rendimiento frente a métodos tradicionales de tutoría, y optimización del tiempo necesario para obtener resultados satisfactorios, y en este sentido, es útil de muchas maneras. Sin embargo, es importante recalcar que presenta limitaciones considerables, como la falta de estandarización, la no superioridad con respecto a modelos de enseñanza tradicionales en situaciones particulares, y la necesidad de disponer una gran cantidad de datos sobre el caso que se va a tratar, para obtener una retroalimentación fehaciente y sólida. Todo ello evidencia la necesidad de realizar más estudios que evalúen los métodos tradicionales de aprendizaje y toma de decisiones, así como el impacto de los algoritmos basados en IA en la práctica quirúrgica a fin de proponer modelos futuros de aprendizaje que aprovechen al máximo los beneficios que esta herramienta ofrece y reduzcan las limitaciones que puedan surgir a partir de su uso, así como las repercusiones éticas, lo cual otorga un papel protagónico al Cirujano Profesor y revele cómo la IA sirva a su enseñanza como una herramienta y no como un objetivo.