Une nouvelle intelligence artificielle pourrait former la prochaine génération de chirurgiens.

Face à une pénurie de chirurgiens de plus en plus criante, l'intelligence artificielle pourrait contribuer à combler ce manque en guidant les étudiants en médecine lors de leurs exercices de techniques chirurgicales.

Un nouvel outil, entraîné sur des vidéos de chirurgiens experts en action, offre aux étudiants des conseils personnalisés en temps réel pendant leurs exercices de suture. Les premiers essais suggèrent que l'IA peut constituer un excellent substitut à l'enseignement pour les étudiants plus expérimentés.

« Nous sommes à un tournant décisif. La pénurie de praticiens ne cesse de s'aggraver et nous devons trouver de nouvelles façons d'offrir davantage et de meilleures opportunités de pratique. Actuellement, un chirurgien senior, déjà surchargé de travail, doit venir observer les étudiants en exercice, les évaluer et leur fournir un retour d'information détaillé ; une solution impossible à généraliser », explique Mathias Unberath , auteur principal de l'étude et expert en médecine assistée par l'IA, qui s'intéresse particulièrement à l'interaction entre les humains et l'IA. « La meilleure solution pourrait être notre IA explicable, qui montrerait aux étudiants en quoi leur travail diffère de celui des chirurgiens experts. »

Vidéocrédit Roy Henry / Université Johns Hopkins

Développée à l'Université Johns Hopkins, cette technologie novatrice a été présentée et mise à l'honneur lors de la récente Conférence internationale sur l'imagerie médicale et l'intervention assistée par ordinateur .

Actuellement, de nombreux étudiants en médecine visionnent des vidéos d'experts réalisant des interventions chirurgicales et tentent de reproduire leurs gestes. Il existe même des modèles d'IA capables d'évaluer les étudiants, mais selon Mathias Unberath, ces modèles sont insuffisants car ils n'indiquent pas aux étudiants ce qui fonctionne ou ce qui ne fonctionne pas.

« Ces modèles peuvent indiquer si vous avez un niveau de compétence élevé ou faible, mais ils peinent à expliquer pourquoi », a-t-il déclaré. « Si nous voulons permettre un apprentissage autonome efficace, nous devons aider les apprenants à comprendre sur quoi ils doivent se concentrer et pourquoi. »

Le modèle de l'équipe intègre ce que l'on appelle « l'IA explicable », une approche de l'IA qui — dans cet exemple — évaluera la qualité de la cicatrisation d'une plaie par un étudiant et lui indiquera ensuite précisément comment s'améliorer.

« La meilleure solution suivante serait peut-être notre IA explicable qui montre aux étudiants en quoi leur travail diffère de celui des chirurgiens experts. » Mathias Unberath, Professeur agrégé, Département d'informatique

L'équipe a entraîné son modèle en analysant les mouvements de la main de chirurgiens experts lors de la fermeture d'incisions. Lorsque des étudiants réalisent la même tâche, l'IA leur envoie immédiatement un message pour leur indiquer leur performance par rapport à celle d'un expert et comment améliorer leur technique. « Les apprenants souhaitent un retour objectif sur leurs résultats », explique Catalina Gomez, doctorante en informatique à l'université Johns Hopkins et première auteure de l'étude. « Nous pouvons ainsi évaluer leurs performances avant et après l'intervention et observer s'ils progressent vers une pratique plus experte. »

L'équipe a mené une étude inédite pour déterminer si les étudiants apprenaient mieux grâce à l'IA ou en visionnant des vidéos. Douze étudiants en médecine ayant une expérience en suture ont été répartis aléatoirement en deux groupes : l'un s'entraînait avec l'une des deux méthodes, l'autre avec l'IA.

Tous les participants se sont entraînés à suturer une incision. Certains ont reçu un retour d'information immédiat de l'IA, tandis que d'autres ont comparé leur geste à celui d'un chirurgien dans une vidéo. Ensuite, tous ont pratiqué la suture une nouvelle fois.

Comparativement aux étudiants ayant visionné des vidéos, certains étudiants plus expérimentés, accompagnés par l'IA, ont appris beaucoup plus vite. « Chez certains, le retour d'information de l'IA a un impact considérable », assureMathias Unberath. « Les étudiants débutants ont rencontré des difficultés, mais pour ceux qui possèdent de solides bases en chirurgie et qui sont capables d'intégrer les conseils, l'impact a été très positif. »

L'équipe prévoit ensuite d'améliorer le modèle afin de le rendre plus facile à utiliser. Elle espère à terme créer une version que les élèves pourraient utiliser à domicile.

« Nous souhaitons proposer des technologies de vision par ordinateur et d'intelligence artificielle permettant à chacun de s'exercer chez soi, avec un kit de suture et un smartphone », a déclaré Mathias Unberath. « Cela nous permettra de développer la formation dans le domaine médical. L'enjeu est de savoir comment utiliser cette technologie pour résoudre des problèmes. »

https://hub.jhu.edu/2025/12/01/artificial-intelligence-trains-surgeons