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  • 1Department of Plastic and Reconstructive Surgery, Baghdad Al-Russafa Health Directorate, Baghdad, Iraq. wmd.alaa2015@gmail.com.

NPJ digital medicine
|February 20, 2026
PubMed
Resumen

La inteligencia artificial (IA) mejora la formación microquirúrgica al proporcionar retroalimentación objetiva, mejorar las habilidades técnicas y la eficiencia del aprendizaje. Sin embargo, la evidencia actual está limitada por estudios de baja calidad, lo que requiere más investigación.

Palabras clave:
educación médicaformación quirúrgicainteligencia artificialmicrocirugíasimulación quirúrgicaaprendizaje adaptativoretroalimentación en tiempo realevaluación de habilidadesretención de habilidadesrevisión sistemática

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Área de la Ciencia:

  • Educación Médica
  • Entrenamiento Quirúrgico
  • Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

  • La formación microquirúrgica se basa tradicionalmente en retroalimentación subjetiva y curvas de aprendizaje prolongadas.
  • La inteligencia artificial (IA) ofrece una oportunidad para la mejora objetiva y adaptativa de habilidades en microcirugía.
  • La evidencia existente sobre la efectividad de la IA en la formación microquirúrgica está fragmentada.

Objetivo del estudio:

  • Revisar y evaluar sistemáticamente la eficacia de la formación microquirúrgica mejorada por IA en comparación con los métodos tradicionales.
  • Evaluar el impacto de la IA en el rendimiento técnico, la eficiencia del aprendizaje y la retención de habilidades.
  • Identificar limitaciones y direcciones futuras de investigación para la IA en la educación quirúrgica.

Principales métodos:

  • Revisión sistemática siguiendo las directrices PRISMA, buscando en las principales bases de datos a partir de enero de 2010.
  • Inclusión de 13 estudios (2056 registros revisados) con 3-50 participantes.
  • Síntesis narrativa de datos sobre modelos de IA (p. ej., CNN), resultados, riesgo de sesgo y certeza de la evidencia (GRADE).

Principales resultados:

  • Los modelos de IA se utilizan principalmente para la evaluación o la orientación, centrándose en el seguimiento de instrumentos y el análisis del movimiento.
  • La IA demostró mejoras en las habilidades técnicas (reducción de errores) y en las curvas de aprendizaje a través de retroalimentación en tiempo real.
  • La precisión media de la IA fue del 83,8%; se observó una retención prometedora de habilidades, pero la certeza de la evidencia fue muy baja debido al alto riesgo de sesgo.

Conclusiones:

  • La IA ofrece métricas objetivas y retroalimentación personalizada, mostrando potencial para mejorar la formación microquirúrgica y el rendimiento técnico en simulaciones.
  • La evidencia heterogénea y de baja calidad limita actualmente la generalización y la traslación clínica.
  • La investigación futura requiere ensayos controlados aleatorios multicéntricos, resultados estandarizados y consideraciones éticas.