Las OPI de biotecnología se calentaron, pero no se han recuperado por completo

La semana pasada pasé una tarde en Weill Cornell Medicine en la ciudad de Nueva York para explorar el metaverso con el Dr. Rohan Jotwani y el Dr. John Rubin.

Jotwani y Rubin son anestesiólogos en el centro médico y también se desempeñan como codirectores del Laboratorio de inmersión en anestesiología de realidad extendida, o XRAIL.

Los anestesiólogos son médicos que se especializan en el manejo del dolor, la medicina de cuidados intensivos y, por supuesto, la anestesia, el uso de medicamentos que ayudan a mantener a los pacientes cómodos durante los procedimientos. Es una especialidad crucial que requiere que los médicos utilicen habilidades tanto técnicas como emocionales, ya que trabajar en estrecha colaboración con pacientes que sufren dolor puede resultar un desafío.

XRAIL se fundó el año pasado para ayudar a los anestesiólogos y a los anestesiólogos en formación a perfeccionar sus habilidades. Jotwani y Rubin creen que tecnologías como la realidad virtual y la inteligencia artificial pueden mejorar la educación médica y la práctica clínica dentro de la especialidad.

Por ejemplo, la pareja ha diseñado una serie de lecciones para ayudar a los médicos a aprender y practicar procedimientos trabajando con modelos 3D en cascos de realidad virtual. Observé una de estas lecciones entre Jotwani y la Dra. Chrissy Cherenfant, jefa de residentes en anestesiología de Weill Cornell.

Antes de que comenzara la lección, nos reunimos todos en una sala del centro médico para conocernos unos a otros y conocer nuestros auriculares. El laboratorio utiliza principalmente auriculares de Meta (nosotros utilizamos Meta Quest 2), pero también está explorando casos de uso para los nuevos auriculares de Apple, los Vision Pro. Cherenfant y yo nunca antes habíamos usado un visor de realidad virtual y sentí que ambos lo dominamos con bastante rapidez.

Aunque estábamos todos juntos en el mismo espacio, los auriculares se pueden usar de forma remota, lo que significa que los médicos pueden reunirse en realidad virtual incluso si están en lugares diferentes. XRAIL tiene varios auriculares que puede proporcionar a los residentes, y Jotwani dijo que una clase de entre seis y ocho personas suele ser el punto ideal.

La experiencia fue inmersiva tan pronto como me puse los auriculares. Una vez que todos nos unimos a la sesión, pude ver los avatares de Jotwani y Cherenfant, así como un modelo 3D de una columna en el medio de la sala. Cherenfant y yo observamos cómo Jotwani hacía el modelo más grande y más pequeño, recogía huesos y músculos individuales, los giraba en diferentes ángulos y aspiraba aire.

Pensé que el modelo era una forma útil de analizar conceptos complejos y profundizar en el meollo de la anatomía, lo que sería difícil de hacer con solo imágenes 2D en un libro de texto. Fue fácil ver cómo los auriculares podrían servir como una herramienta educativa útil.

«Me gustaría tener esto cuando era pasante», dijo Cherenfant durante la lección.

La tecnología está lejos de ser perfecta. A veces los avatares se interponían en el camino del modelo, bloqueando mi vista. Si yo podía ver algo desde donde estaba sentado, Cherenfant a menudo no podía, por lo que lograr la posición exactamente correcta fue complicado. En ocasiones, el modelo aparecía repentinamente gigante, el entorno parecía pixelado o borroso y nos expulsaban de la sesión si nos salíamos accidentalmente de los límites. Hay algunas cuestiones que resolver.

Los auriculares tampoco reemplazan la sensación de un procedimiento: lo que se siente al atravesar la piel con una aguja, por ejemplo. Sostener un controlador no es lo mismo que usar un instrumento médico.

Aun así, la realidad virtual es una forma fácil y relativamente económica para que los residentes practiquen una cirugía tantas veces como quieran. Jotwani y Rubin creen que es mejor que confiar en imágenes, vídeos y viajes al laboratorio de cadáveres, que pueden ser pocos y espaciados.

Si bien XRAIL utiliza la realidad virtual para ayudar a enseñar habilidades técnicas, como cómo realizar procedimientos, también utiliza inteligencia artificial para enseñar habilidades sociales, como cómo hablar y escuchar a los pacientes. Jotwani y Rubin, que no son ingenieros de formación, han creado alrededor de 10 agentes conversacionales diferentes impulsados ​​por IA con los que los médicos pueden practicar el habla en tiempo real.

Jotwani dijo que Weill Cornell normalmente ha hecho esto contratando actores para simular algunas situaciones que los médicos pueden encontrar. Es una tarea costosa y que requiere mucho tiempo, ya que puede llevar hasta ocho horas entrenar a los actores y garantizar que sus representaciones sean realistas.

Los actores también se ciñen a un guión, lo que significa que hay mucho que pueden hacer, añadió Jotwani. Los agentes conversacionales, por el contrario, pueden tener discusiones más libres.

Después de que Jotwani encendiera su computadora, «conocí» a un agente llamado CARL, que significa Aprendizaje de alivio de agentes conversacionales en el manejo del dolor. Charlamos sobre el dolor crónico que experimenta CARL y él me contó detalles sobre su historia y su vida, hasta el sofá de su departamento virtual de Nueva York.

Me impresionó mucho (tal vez incluso me puso un poco nervioso) la naturalidad con la que fluyó la conversación. CARL es solo un modelo de computadora, pero parecía que tenía personalidad y pensé que era capaz de transmitir sentimientos como frustración e incomodidad de manera convincente.

Hay un pequeño retraso en las respuestas de CARL, probablemente entre uno y dos segundos, por lo que la conversación no es exactamente como hablar con una persona real. También me ordenaron que me asegurara de hablar usando oraciones completas, para que fuera más consciente de mis palabras de lo que normalmente soy.

Pero una vez más, quedó claro cómo CARL podría servir como una forma valiosa para que los médicos practiquen la interacción con los pacientes sin riesgos. Personalmente, prefiero que mi médico le haga las preguntas equivocadas a un agente de IA que a mí.

«Estamos realmente interesados ​​en construir más modelos como CARL, modelos que desafíen a nuestros residentes a pensar más allá de cómo apruebo este examen y cómo trato a personas de la vida real con historias complejas», dijo Jotwani.

Jotwani y Rubin apenas están comenzando y ya se les pide que hablen sobre su trabajo con regularidad. Durante los próximos años, planean ampliar las capacidades de XRAIL y llevar la tecnología a otras organizaciones.

«Creo que hay muchas oportunidades», dijo Rubin.