Browsing by Author "Achurra Tirado, Pablo Andrés"

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    Elaboración de un simulador de trauma torácico a partir de un torso cadavérico utilizando tecnología de imágenes digitales e impresión 3d
    (Sociedad de Cirujanos de Chile, 2021) Spoerer Ruiz-tagle Sebastian; Caro Pinto, Iván; Vela Ulloa, Javier Ignacio; Contreras Bertolo, Caterina; Ortiz Durán, Constanza Catalina; Achurra Tirado, Pablo Andrés; Varas Cohen, Julián Emanuel; Ramos Perkis, Juan Pablo; Jarufe Cassis, Nicolás Patricio; Riquelme Pizarro, Carlos Rodrigo; Garrido Cisterna, Francisco Javier; Inzunza Hernández, Oscar Alejandro
    To describe the design and creation of a high-fidelity thoracic trauma surgery simulation model incorporating 3D printing technology using a cadaveric human torso as a model. Materials and Method: This is a descriptive study that aims to illustrate the creation process of a thoracic trauma surgery simulation model throughout the incorporation of prototypes and dynamic iteration tech-nologies. Results: A high-fidelity reusable thoracic trauma surgery simulation model was created from the digitalization of a cadaveric torso using a computed tomography scan. Throughout digital reconstruction tools, the subcutaneous, muscular, and skeletal structures were modeled from images obtained before and after an anterolateral thoracotomy. Using 3D printing and synthetic materials, a high-fidelity thoracic cavity was built so that perfused and ventilated porcine heart and lungs could be placed. A thoracotomy patch for the anterolateral thoracotomy was designed in a reusable and low-cost fashion. This simulation model is suitable for high fidelity training in the surgical management of cardiopulmonary traumatic injuries. Conclusion: The described methodology allowed the creation of a simulation model for training and assessment of surgical skills in thoracic trauma. The main compo-nents of the simulation model are made from reusable materials, broadening access to low-cost, high fidelity training.
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    Inovações no treinamento cirúrgico: explorando o papel da inteligência artificial e dos grandes modelos de linguagem (LLM)
    (2023) Varas Cohen, Julián Emanuel; Valencia Coronel, Brandon; Villagrán Gutiérrez, Ignacio Andrés; Escalona Vivas, Gabriel Enrique; Hernández Román, Rocío Belén; Schuit Condell, Gregory Kees; Duran Espinoza, Valentina Alexandra; Lagos Villaseca, Antonia Elisa; Jarry Trujillo, Cristián Ignacio; Neyem, Hugo Andrés; Achurra Tirado, Pablo Andrés
    O 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.