在外科医生短缺日益严重的情况下，人工智能可以帮助填补这一空缺，指导医学生练习外科手术技巧。

一款新工具，通过专家外科医生的工作录像进行训练，在学生练习缝合时提供实时个性化建议。初步试验表明，人工智能可以成为经验更丰富学生的强大替代教师。

“我们正处于一个重要的时刻。医疗服务提供者短缺的问题越来越严重，我们需要找到新的方法来提供更多更好的实践机会。现在，一位本就时间紧迫的主治外科医生需要进来观察学生的练习，评估他们，并给予详细反馈——这根本无法满足需求，”资深作者马提亚斯·昂贝拉斯（Mathias Unberath）表示，他是一位专注于人们如何与人工智能互动的人工智能辅助医学专家。

“下一个最佳方案可能是我们的可解释人工智能，它向学生展示他们的工作与专家外科医生的差距。”

这项开创性技术在约翰霍普金斯大学开发，并在国际医学图像计算与计算机辅助干预会议上展示并受到表彰。

目前，许多医学生观看专家进行手术的视频，并试图模仿他们所看到的。甚至已经存在一些人工智能模型可以对学生的表现进行评分，但根据Unberath的说法，它们的不足之处在于没有告诉学生他们做得对或错在哪里。

“这些模型可以告诉你技能是高还是低，但它们在解释原因时有困难，”他说。“如果我们想要实现有意义的自我训练，我们需要帮助学习者理解他们应该关注什么，以及原因是什么。”

该团队的模型结合了“可解释的人工智能”这一概念，这是一种人工智能的方法——在这个例子中——会评估学生缝合伤口的表现，并告诉他们具体如何改进。

该团队通过跟踪专家外科医生缝合切口时的手部动作来训练模型。当学生进行同样的任务时，人工智能会立即发短信告诉他们与专家的差距，以及如何改进他们的技巧。

“学习者希望有人客观地告诉他们的表现如何，”第一作者卡塔利娜·戈麦斯（Catalina Gomez）说，她是约翰霍普金斯大学计算机科学的博士生。“我们可以计算他们在干预前后的表现情况，看看他们是否更接近专家的实践。”

该团队进行了一项首创研究，以观察学生是通过人工智能学习得更好，还是通过观看视频学习更有效。他们随机分配了12名具有缝合经验的医学生，使用这两种方法中的一种进行训练。

所有参与者都练习用缝线缝合切口。有些人得到了即时的人工智能反馈，而其他人则尝试把自己的操作和视频中的外科医生进行对比。然后每个人又尝试了一次缝合。

与观看视频的学生相比，一些接受AI辅导的学生，那些经验更丰富的学生，学习得更快一些。

“在某些个体身上，AI的反馈效果显著，”Unberath说。“初学者在任务上仍然感到困难，但那些在外科手术方面有扎实基础的学生，能够采纳建议，这对他们产生了很大的影响。”

接下来，团队计划改进模型，使其更易于使用。他们希望最终能开发出一个学生在家也能使用的版本。

“我们希望提供计算机视觉和人工智能技术，让人们可以在家中舒适地进行缝合工具包和智能手机的练习，”Unberath说。“这将帮助我们在医学领域扩大培训。关键是我们如何利用这项技术来解决问题。”