Uncovering the Role of AI in Surgical Residency Training Programs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:After completing medical school, to become a board-certified surgeon in the United States, trainees must complete a 5 to 7 year period of training known as residency.This time focuses on subspecialty rotations, operative responsibility, and competency evaluation.Traditionally dependent on direct supervision and hands-on experience, with the rise of artificial intelligence (AI), training is changing, leading to discussions about its role in medical education.The DECODE framework provides guidance for integrating digital skills and ensuring AI supports technical abilities while also promoting professionalism, ethics, and patient centered care.This paper explores how AI impacts surgical residency training. Methods:A systematic review was conducted using PubMed (MEDLINE) with the search terms "surgery residency training AND artificial intelligence."Studies published in English between January 2020 and January 2025 were screened according to modified PRISMA guidelines.Twelve studies met the inclusion criteria and covered various surgical specialties and international programs.Results: Four main themes emerged: accuracy, efficiency, skill development, and training efficiency.AI-assisted platforms improved precision in simulations, standardized assessments, reduced faculty workload, and created adaptive learning paths.These features shortened learning curves, improved cognitive and technical skills, and boosted residents' confidence.Conclusion: AI has the capacity to change surgical education by standardizing training, expanding access, and enhancing outcomes.By aligning with DECODE, AI's role in residency programs shows how technology can strengthen the foundations of medical education, which has implications for other areas of healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».