Come l’AI sta trasformando l’addestramento dei futuri chirurghi
La carenza di professionisti in ambito chirurgico rappresenta oggi una delle sfide più pressanti per il sistema sanitario globale. Proprio mentre la domanda di interventi aumenta vertiginosamente, il numero di chirurghi qualificati non riesce a tenere il passo. In questo scenario complesso, l’intelligenza artificiale si sta affermando come un alleato inaspettato, capace di colmare almeno in parte questo divario attraverso metodologie di formazione innovative.
Alla Johns Hopkins University, un team di ricercatori ha sviluppato un sistema basato su intelligenza artificiale che promette di rivoluzionare il modo in cui gli studenti di medicina apprendono le tecniche chirurgiche. Non si tratta del solito strumento che si limita a fornire un punteggio, ma di un vero e proprio tutor digitale che guida gli studenti in tempo reale mentre praticano le suture.
L’explainable AI: quando l’intelligenza artificiale spiega sé stessa
Il cuore di questa innovazione risiede in un concetto relativamente recente nel panorama dell’intelligenza artificiale: l’explainable AI, o AI spiegabile. Mentre i sistemi tradizionali si limitano a dire se una prestazione è buona o cattiva, questo nuovo approccio va oltre, spiegando nel dettaglio cosa funziona e cosa deve essere migliorato.
“Siamo in un momento cruciale”, spiega Mathias Unberath, il ricercatore che ha guidato il progetto. “La carenza di personale sanitario è in continuo aumento e dobbiamo trovare nuovi modi per fornire più e migliori opportunità di pratica. Attualmente, un chirurgo che già è a corto di tempo deve venire e osservare gli studenti mentre praticano, valutarli e fornire loro un feedback dettagliato – questo semplicemente non è scalabile”.
Il funzionamento del sistema
Il modello è stato addestrato analizzando minuziosamente i movimenti delle mani di chirurghi esperti durante la chiusura di incisioni. Quando uno studente esegue lo stesso compito, l’intelligenza artificiale confronta in tempo reale i suoi gesti con quelli del benchmark esperto, fornendo indicazioni precise su come perfezionare la tecnica.
Gli elementi chiave del sistema includono:
- Tracciamento preciso dei movimenti delle mani durante le procedure di sutura
- Confronto istantaneo con database di tecniche eseguite da chirurghi esperti
- Feedback personalizzato che identifica deviazioni specifiche dalla tecnica ottimale
- Suggerimenti attuabili per il miglioramento immediato della performance
I risultati della sperimentazione: chi beneficia maggiormente dell’AI
Il team ha condotto uno studio innovativo coinvolgendo 12 studenti di medicina con esperienza di sutura. I partecipanti sono stati divisi casualmente in due gruppi: alcuni hanno ricevuto feedback dall’intelligenza artificiale, altri hanno seguito il metodo tradizionale basato sull’osservazione di video di chirurghi esperti.
I risultati hanno rivelato un aspetto interessante: l’efficacia dell’AI varia significativamente in base al livello di esperienza dello studente. Gli studenti con una solida base in chirurgia hanno mostrato miglioramenti notevoli grazie al feedback dell’intelligenza artificiale. Catalina Gomez, prima autrice dello studio e dottoranda in informatica, sottolinea: “Gli studenti vogliono che qualcuno dica loro oggettivamente come sono andati. Possiamo calcolare le loro prestazioni prima e dopo l’intervento e vedere se si stanno avvicinando alla pratica esperta”.
Il paradosso dell’apprendimento guidato dall’AI
Emerge però un paradosso: proprio coloro che potrebbero beneficiare maggiormente di un tutoraggio automatizzato – gli studenti principianti – faticano ancora a trarre pieno vantaggio dal sistema. Questo suggerisce che l’intelligenza artificiale non sostituisce completamente la supervisione umana nelle fasi iniziali dell’apprendimento, ma diventa uno strumento potentissimo per chi ha già acquisito le basi fondamentali.
La crisi della chirurgia: numeri e prospettive preoccupanti
Per comprendere l’urgenza di soluzioni innovative nella formazione chirurgica, basta guardare ai numeri. L’Association of American Medical Colleges prevede che entro il 2036 si verificherà una carenza di medici tra 13.500 e 86.000 unità. I chirurghi rappresenteranno fino al 74% di questo deficit, con una mancanza stimata tra 10.000 e 19.900 professionisti.
Axel Krieger, professore associato di ingegneria meccanica alla Johns Hopkins, dipinge uno scenario ancora più allarmante: “Entro il 2035, il numero di interventi chirurgici eseguiti negli Stati Uniti dovrebbe raddoppiare, eppure il nostro paese affronta già una grave carenza di chirurghi. Se non facciamo qualcosa, tra 10 anni ogni chirurgo dovrà eseguire il doppio degli interventi che sta già eseguendo”.
Le radici del problema
Questa crisi non è emersa dal nulla. Diversi fattori storici hanno contribuito alla situazione attuale:
- Un moratorium sulle iscrizioni alle scuole di medicina dal 1980 al 2005
- Il tetto sui posti di residenza finanziati dal Medicare imposto nel 1996
- L’invecchiamento della popolazione con crescente incidenza di malattie croniche
- Il progressivo aumento della complessità degli interventi richiesti
Il riconoscimento della comunità scientifica internazionale
Il lavoro del team della Johns Hopkins non è passato inosservato. La ricerca è stata presentata alla 28ª International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), tenutasi nel settembre 2025 a Daejeon, in Corea del Sud, dove ha ricevuto un premio. Questo evento rappresenta uno dei forum più prestigiosi per le innovazioni nell’ambito dell’intelligenza artificiale applicata alla medicina.
La conferenza ha dedicato particolare attenzione all’explainable AI, con workshop specifici come l’iMIMIC che hanno esplorato come rendere i sistemi di machine learning più trasparenti per i professionisti medici. Il fatto che il progetto della Johns Hopkins sia stato premiato sottolinea il suo potenziale innovativo nel panorama della formazione medica.
Verso una formazione chirurgica accessibile ovunque
L’obiettivo a lungo termine del team va ben oltre il laboratorio universitario. “Vorremmo offrire tecnologie di visione artificiale e IA che consentano a qualcuno di esercitarsi comodamente a casa con un kit di sutura e uno smartphone”, afferma Unberath. Questa visione potrebbe democratizzare l’accesso alla formazione chirurgica di alta qualità, indipendentemente dalla posizione geografica o dalla disponibilità di supervisori esperti.
Le sfide da superare
Prima di raggiungere questo traguardo, rimangono alcune sfide tecniche e metodologiche da affrontare. Il sistema deve diventare più intuitivo e user-friendly, garantendo al contempo che gli studenti principianti ricevano comunque la supervisione umana necessaria nelle fasi iniziali del loro percorso formativo.
Il team sta già lavorando per perfezionare il modello, rendendolo più facile da usare e potenzialmente integrabile in una app per smartphone. L’idea è quella di creare un ecosistema di apprendimento dove tecnologia e supervisione umana si complementano, piuttosto che escludersi a vicenda.
L’AI in chirurgia: un ecosistema in rapida evoluzione
Il progetto di formazione guidata dall’intelligenza artificiale si inserisce in un contesto più ampio di innovazioni che stanno trasformando la chirurgia alla Johns Hopkins. L’università è all’avanguardia in diverse iniziative che integrano AI e robotica nelle pratiche chirurgiche.
Nel 2022, il robot STAR (Smart Tissue Autonomous Robot) ha eseguito il primo intervento chirurgico robotico autonomo al mondo su un animale vivo. Più recentemente, nel luglio 2025, il sistema SRT-H ha completato autonomamente 17 minuti di un’operazione di rimozione della cistifellea, gestendo anche imprevisti simulati per replicare emergenze mediche reali.
Una rete di innovazione
La Johns Hopkins collabora anche con altre istituzioni per sviluppare piattaforme di valutazione delle competenze chirurgiche. Circlage, sviluppato in collaborazione con l’University of Maryland, utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare video chirurgici e fornire feedback automatizzato, ricevendo finanziamenti significativi dalla Maryland Innovation Initiative.
Prospettive per il futuro della formazione medica
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella formazione chirurgica rappresenta molto più di un semplice miglioramento tecnologico. Si tratta di un cambio di paradigma che potrebbe ridefinire come le competenze mediche vengono trasmesse alle nuove generazioni di chirurghi.
Il successo di questi sistemi dipenderà dalla capacità di bilanciare automazione e supervisione umana, garantendo che la tecnologia amplifichi le capacità dei formatori senza sostituire gli elementi insostituibili dell’apprendimento tradizionale. Come sottolinea Unberath, “Si tratta davvero di come possiamo usare questa tecnologia per risolvere i problemi” – in questo caso, uno dei problemi più urgenti che il sistema sanitario sta affrontando.
La strada verso una formazione chirurgica scalabile, accessibile e di alta qualità è ancora lunga, ma i primi risultati suggeriscono che l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo cruciale in questo percorso. Mentre la carenza di chirurghi continua ad aggravarsi, innovazioni come questa potrebbero fare la differenza tra un sistema sanitario in crisi e uno capace di rispondere efficacemente alle esigenze crescenti della popolazione.
