Inovações no treinamento cirúrgico: explorando o papel da inteligência artificial e dos grandes modelos de linguagem (LLM)

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dc.catalogadorjlo
dc.contributor.authorVaras Cohen, Julián Emanuel
dc.contributor.authorValencia Coronel, Brandon
dc.contributor.authorVillagrán Gutiérrez, Ignacio Andrés
dc.contributor.authorEscalona Vivas, Gabriel Enrique
dc.contributor.authorHernández Román, Rocío Belén
dc.contributor.authorSchuit Condell, Gregory Kees
dc.contributor.authorDuran Espinoza, Valentina Alexandra
dc.contributor.authorLagos Villaseca, Antonia Elisa
dc.contributor.authorJarry Trujillo, Cristián Ignacio
dc.contributor.authorNeyem, Hugo Andrés
dc.contributor.authorAchurra Tirado, Pablo Andrés
dc.date.accessioned2024-05-23T21:02:21Z
dc.date.available2024-05-23T21:02:21Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractO cenário do treinamento cirúrgico está evoluindo rapidamente com o surgimento da inteligência artificial (IA) e sua integração na educação e simulação. Este artigo explora as aplicações e benefícios potenciais do treinamento cirúrgico assistido por IA, em particular o uso de modelos de linguagem avançados (MLAs), para aprimorar a comunicação, personalizar o feedback e promover o desenvolvimento de habilidades. Discutimos os avanços no treinamento baseado em simulação, ferramentas de avaliação impulsionadas por IA, sistemas de avaliação baseados em vídeo, plataformas de realidade virtual (RV) e realidade aumentada (RA), e o papel potencial dos MLAs na transcrição, tradução e resumo do feedback. Apesar das oportunidades promissoras apresentadas pela integração da IA, vários desafios devem ser abordados, incluindo precisão e confiabilidade, preocupações éticas e de privacidade, viés nos modelos de IA, integração com os sistemas de treinamento existentes, e treinamento e adoção de ferramentas assistidas por IA. Ao abordar proativamente esses desafios e aproveitar o potencial da IA, o futuro do treinamento cirúrgico pode ser remodelado para proporcionar uma experiência de aprendizado mais abrangente, segura e eficaz para os aprendizes, resultando em melhores resultados para os pacientes.
dc.fechaingreso.objetodigital2024-05-23
dc.format.extent9 páginas
dc.fuente.origenORCID
dc.identifier.doi10.1590/0100-6991e-20233605
dc.identifier.issn0100-6991
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1590/0100-6991e-20233605
dc.identifier.urihttps://repositorio.uc.cl/handle/11534/85785
dc.information.autorucEscuela de Medicina; Varas Cohen, Julián Emanuel; 0000-0002-5828-9623; 134158
dc.information.autorucEscuela de Medicina; Valencia Coronel, Brandon; 0000-0003-4231-4465; 1273927
dc.information.autorucDepartamento de Ciencias de la Salud; Villagrán Gutiérrez, Ignacio Andrés; 0000-0003-3130-8326; 1039444
dc.information.autorucEscuela de Medicina; Escalona Vivas, Gabriel Enrique; 0000-0001-8733-3614; 1073665
dc.information.autorucEscuela de Ingeniería; Hernández Román, Rocío Belén; 0000-0003-4677-2519; 1025899
dc.information.autorucEscuela de Ingeniería; Schuit Condell, Gregory Kees; S/I; 1026270
dc.information.autorucEscuela de Medicina; Duran Espinoza, Valentina Alexandra; 0000-0002-0476-7415; 1162520
dc.information.autorucEscuela de Medicina; Lagos Villaseca, Antonia Elisa; 0000-0002-2579-5474; 185024
dc.information.autorucEscuela de Medicina; Jarry Trujillo, Cristián Ignacio; 0000-0003-3548-4909; 205691
dc.information.autorucEscuela de Ingeniería; Neyem, Hugo Andrés; 0000-0002-5734-722X; 1007638
dc.information.autorucEscuela de Medicina; Achurra Tirado, Pablo Andrés; 0000-0001-6803-423X; 156236
dc.language.isopt
dc.nota.accesocontenido completo
dc.revistaRevista do Colégio Brasileiro de Cirurgiões
dc.rightsacceso abierto
dc.subjectInteligência Artificial
dc.subjectEducação Médica
dc.subjectCurva de Aprendizado
dc.subject.ods04 Quality education
dc.subject.odspa04 Educación de calidad
dc.titleInovações no treinamento cirúrgico: explorando o papel da inteligência artificial e dos grandes modelos de linguagem (LLM)
dc.typeartículo
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sipa.codpersvinculados1007638
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sipa.trazabilidadORCID;2024-05-20
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