Rolando Fausto Del Maestro, MD, PhD
Le Dr Del Maestro est professeur émérite William Feindel en neuro-oncologie et directeur du Centre de simulation neurochirurgicale et d’apprentissage de l’intelligence artificielle à l’Université 91ÉçÇø. Ses recherches portent sur la simulation chirurgicale en réalité virtuelle, la mise au point de tuteurs alimentés par l’intelligence artificielle (IA) et l’évaluation de programmes modèles d’IA pour améliorer la formation des futurs chirurgiens.
Les recherches du Dr Del Maestro portent sur la création et l’essai de plateformes complètes de réalité virtuelle pour l’évaluation et la formation des compétences techniques ambidextres en chirurgie. Pour ce faire, il utilise des systèmes de tutorat alimentés par l’IA, comme l’assistant opératoire virtuel (AOV) et le système intelligent de surveillance continue de l’expertise (sigle anglais ICEMS). Il a réalisé deux essais cliniques randomisés, le premier concernait l’AOV et l’apprentissage hors site de la simulation chirurgicale. Le second analysait l’utilité d’un retour d’information verbal personnalisé pour l’apprenant sur le réseau d’apprentissage profond et la détection des erreurs à l’aide de la plateforme ICEMS par rapport à des instructeurs experts. Ces deux études ont démontré l’efficacité des plateformes de tutorat intelligent par rapport aux experts instructeurs en personne. Ses recherches s’axent également sur l’évaluation des résultats inattendus provenant de l’IA pour les compétences techniques dans la formation par simulation et la conception du programme d’études chirurgicales. Un troisième essai contrôlé randomisé a déterminé les modalités optimales de rétroaction automatisée pour l’apprentissage des compétences chirurgicales simulées afin d’améliorer les performances de l’apprenant. Les recherches actuelles s’orientent sur l’intégration de simulations ex vivo de résection cérébrale des veaux en tant que modèles hybrides pour évaluer les compétences peropératoires de l’apprenant en vue de mettre au point une salle d’opération humaine alimentée par l’IA. Ces études visent à intégrer une technologie d’IA avancée dans la formation au bloc opératoire, en développant la technologie ICEMS-OR applicable dans n’importe quelle salle d’opération humaine axée sur l’évaluation peropératoire de l’apprenant, la formation et l’alerte des stagiaires afin d’éviter les éventuelles erreurs chirurgicales.
Biographie sélective : Autres articles disponibles sur la page de publication de
Yilmaz R, Bakhaidar M, Alsayegh A, Hamdan NA, Fazlollahi AM, Tee T, Langleben I, Winkler-Schwartz A, Laroche D, Santaguida C, Del Maestro RF. (2024) Real-Time multifaceted artificial intelligence vs In-Person instruction in teaching surgical technical skills: a randomized controlled trial. Nature Sci Rep 14, 15130
Yilmaz R, Fazlollahi AM, Winkler-Schwartz A, Wang A, Makhani H A, Alsayegh A, Bakhaidar M, Tran DH, Santaguida C, Del Maestro RF. (2024) Effect of Feedback Modality on Simulated Surgical Skills Learning using Automated Educational Systems– A Four-Arm Randomized Control Trial. J. Surg. Educ. 81(2) 275-287
Almansouri A, Abou Hamdan N, Yilmaz R, Tee T, Pachchigar P, Eskandari M, Agu C, Giglio B, Balasubramaniam N, Bierbrier J, Collins DL, Gueziri, H-E, Del Maestro RF. (2024). Continuous instrument tracking in a cerebral corticectomy ex vivo calf brain simulation model: Face and content validation. Oper Neurosurg.
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Alkadri S, Del Maestro RF, Driscoll M. (2024) Unveiling surgical expertise through machine learning in a novel VR/AR spinal simulator: A multilayered approach using transfer learning and connection weights analysis, Computers in Biology and Medicine, 179, 2024, 108809, ISSN 0010-482.
Fazlollahi AM, Yilmaz R, Winkler-Schwartz A, Mirchi N, Ledwos N, Bakhaidar M. Alsayegh A, Del Maestro RF. (2023) AI in Surgical Curriculum Design and Unintended Outcomes for Technical Competencies in Simulation Training. JAMA Netw Open. 2023;6(9):e2334658.
Natheir S, Christie S, Yilmaz R, Winkler-Schwartz A, Bajunaid K, Sabbagh AJ, Werthner P, Fares J, Azarnoush H, Del Maestro RF. (2023) Utilizing Artificial Intelligence and Electroencephalograph to Assess Expertise on a Simulated Neurosurgical Task. 152, 106286, Computers in Biology and Medicine
Yilmaz R, Winkler-Schwartz A, Mirchi N, Reich A, Christie S, Tran DH, Ledwos N, Del Maestro RF. (2022) Continuous Monitoring of Bimanual Technical Skills Using Deep Neural Networks. Nature npj Digit. Med. 5, 54
Fazlollahi AM, Bakhaidar M, Alsayegh A, Yilmaz R, Winkler-Schwartz A, Mirchi N, Langleben I, Ledwos N, Bajunaid K, Sabbagh A, Harley J, Del Maestro R. (2022) Effect of artificial intelligence tutoring vs expert instruction on learning simulated surgical skills among medical students: a randomized clinical trial. JAMA Netw Open. 2022;5(2):e2149008.
Ledwos N, Mirchi N, Yilmaz R, Winkler-Schwartz A, Sawni A, Fazlollahi AM, Bissonnette, V, Bajunaid, K, Sabbagh AJ, Del Maestro RF. (2022). Assessment of learning curves on a simulated neurosurgical task using metrics selected by artificial intelligence. J Neurosurg, 137(4) 1160-1171
Winkler-Schwartz A, Yilmaz R, Tran DH, Gueziri H-E, Ying B, Tuznik M, Fonov V, Collins DL, Rudko DA, Li J, Debergue P, Pazos V, Del Maestro R. (2020). Creating a Comprehensive Research Platform for Surgical Technique and Operative Outcome in Primary Brain Tumor Surgery. World Neurosurg. 144: e62-e71.
Mirchi N, Bissonnette V, Yilmaz R, Ledwos N, Winkler-Schwartz A, Del Maestro RF. (2020). The Virtual Operative Assistant: An Explainable Artificial Intelligence Tool for Simulation-Based Training in Surgery and Medicine. PLoS One. 15(2): e022959.
Winkler-Schwartz A, Yilmaz R, Mirchi N, Bissonnette V, Ledwos N, Siyar S, Azarnoush H, Karlik B, Del Maestro R. (2019). Machine learning identification of surgical and operative factors associated with surgical expertise in virtual reality simulation. JAMA Netw Open. 2(8): e198363-e198363.
Winkler-Schwartz A, Bissonnette V, Mirchi N, Ponnudurai N, Yilmaz R, Ledwos N, Siyar S, Azarnoush H, Karlik B, Del Maestro RF. (2019). Artificial Intelligence in Medical Education: Best Practices Using Machine Learning to assess Surgical Expertise in Virtual Reality Simulation. J Surg Educ. 76(6): 1681-1690.