Inteligencia artificial y simulación en urología

Juan Gómez Rivas; Carlos Toribio Vázquez; C. Ballesteros Ruiz; Mark Taratkin; J.L. Marenco; Giovanni Enrico Cacciamani; E. Checcucci; Z. Okhunov; Dmitry Enikeev; Francesco Esperto; R. Grossmann; B. Somani; Domenico Veneziano

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Inteligencia artificial y simulación en urología

J. Gómez Rivas ^[1] ; C. Toribio Vázquez ^[2] ; C. Ballesteros Ruiz ^[2] ; M. Taratkin ^[3] ; J.L. Marenco ^[4] ; G.E. Cacciamani ^[5] ; E. Checcucci ^[6] ; Z. Okhunov ^[7] ; D. Enikeev ^[8] ; F. Esperto ^[9] ; R. Grossmann ^[10] ; B. Somani ^[11] ; D. Veneziano ^[12]
1. [1] Hospital Clínico San Carlos de Madrid
  
  Hospital Clínico San Carlos de Madrid
  
  Madrid, España
2. [2] Hospital Universitario La Paz
  
  Hospital Universitario La Paz
  
  Madrid, España
3. [3] Young Academic Urologist-Urotechnology Working Party (ESUT-YAU), European Association of Urology, Arnhem, Países Bajos. Institute for Urology and Reproductive Health, Sechenov University, Moscú, Rusia
4. [4] Young Academic Urologist-Urotechnology Working Party (ESUT-YAU), European Association of Urology, Arnhem, Países Bajos. Departamento de Urología, Instituto Valenciano de Oncología, Valencia, España
5. [5] Young Academic Urologist-Urotechnology Working Party (ESUT-YAU), European Association of Urology, Arnhem, Países Bajos
6. [6] Young Academic Urologist-Urotechnology Working Party (ESUT-YAU), European Association of Urology, Arnhem, Países Bajos. Catherine and Joseph Aresty Department of Urology, USC Institute of Urology, Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, California, Estados Unidos.Division of Urology, Department of Oncology, School of Medicine, San Luigi Hospital, University of Turin, Orbassano, Italia
7. [7] Young Academic Urologist-Urotechnology Working Party (ESUT-YAU), European Association of Urology, Arnhem, Países Bajos. Department of Urology, University of California, Irvine, California, Estados Unidos
8. [8] Institute for Urology and Reproductive Health, Sechenov University, Moscú, Rusia
9. [9] Department of Urology, Campus Biomedico, University of Rome, Roma, Italia
10. [10] Young Academic Urologist-Urotechnology Working Party (ESUT-YAU), European Association of Urology, Arnhem, Países Bajos .Eastern Maine Medical Center, Bangor, Maine, Estados Unidos
11. [11] Department of Urology, University Hospital Southhampton, Southampton, Reino Unido
12. [12] Young Academic Urologist-Urotechnology Working Party (ESUT-YAU), European Association of Urology, Arnhem, Países Bajos. Department of Urology and Kidney Transplant, Grande Ospedale Metropolitano, Reggio Calabria, Italia
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Localización: Actas urológicas españolas: Organo oficial de difusión de la Asociación Española de Urología, ISSN 0210-4806, Vol. 45, Nº. 8, 2021, págs. 524-529
Idioma: español
Títulos paralelos:
- Artificial intelligence and simulation in urology
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Resumen
- español
  Introducción y objetivo La inteligencia artificial (IA) está en pleno desarrollo, y su implementación en la medicina ha supuesto una mejora en la práctica clínica y quirúrgica. Una de sus múltiples aplicaciones es el entrenamiento quirúrgico, con la creación de programas que permiten evitar complicaciones y riesgos para el paciente. El objetivo de este artículo es analizar las ventajas de la IA aplicada al entrenamiento quirúrgico en urología.
  
  Material y métodos Se realiza una revisión de la literatura de los artículos publicados en inglés sobre la IA aplicada a la medicina, especialmente a la cirugía y a la adquisición de habilidades quirúrgicas.
  
  Resultados El entrenamiento quirúrgico ha evolucionado con el tiempo gracias a la IA. Se ha creado un modelo de aprendizaje quirúrgico en el que las habilidades se adquieren de forma gradual, evitando complicaciones al paciente. El uso de simuladores permite un aprendizaje progresivo en el que la cantidad y la complejidad de los procedimientos aumentan progresivamente. Adicionalmente, la IA se utiliza en pruebas de imagen para planificar cirugías o tratamientos.
  
  Conclusión Actualmente el uso de la IA en la práctica clínica diaria supone un avance en la medicina, y en particular en la formación quirúrgica.
- English
  Introduction and objective Artificial intelligence (AI) is in full development and its implementation in medicine has led to an improvement in clinical and surgical practice. One of its multiple applications is surgical training, with the creation of programs that allow avoiding complications and risks for the patient. The aim of this article is to analyze the advantages of AI applied to surgical training in urology.
  
  Material and methods A literary research is carried out to identify articles published in English regarding AI applied to medicine, especially in surgery and the acquisition of surgical skills.
  
  Results Surgical training has evolved over time thanks to AI. A model for surgical learning where skills are acquired in a progressive way while avoiding complications to the patient, has been created. The use of simulators allows a progressive learning, providing trainees with procedures that increase in number and complexity. On the other hand, AI is used in imaging tests for surgical or treatment planning.
  
  Conclusion Currently, the use of AI in daily clinical practice has led to progress in medicine, specifically in surgical training.