En resumen
Anotas grabaciones de operaciones reales en tu navegador: delineas órganos e instrumentos y marcas las fases del procedimiento. Los modelos de visión artificial para cirugía se entrenan y se prueban con esa anotación.
Para ti es una forma de ver cientos de operaciones antes de tu primera guardia nocturna, de poner a prueba tu anatomía con tejido real y de conseguir datos para un trabajo de curso, una tesis o una ponencia en un congreso.
Qué obtienes
Un proyecto real de IA médica
No es un ejercicio de clase. Es un proyecto de investigación abierto. Trabajas con los mismos conjuntos de datos que usan los grupos de investigación de todo el mundo (Cholec80, Endoscapes2023, AutoLaparo) en una herramienta profesional de anotación, CVAT, con las reglas de calidad que esperan las publicaciones científicas. Tu anotación pasa a formar parte de los datos con los que los modelos aprenden y se evalúan.
Exposición a casos
La colecistectomía laparoscópica es una de las operaciones más frecuentes de la cirugía general. En un semestre en el proyecto verás decenas de ellas de principio a fin, desde la colocación de los trócares hasta la extracción de la vesícula biliar.
Verás cómo se desarrolla la misma operación en condiciones distintas, qué aspecto tienen el sangrado, el humo y las adherencias, y cómo llega el cirujano a la visión crítica de seguridad antes de colocar el clip en el conducto. Ningún libro de texto te da ese volumen, y tampoco una única visita a un quirófano en la que sobre todo ves las espaldas del equipo.
Anatomía con retroalimentación
Tus primeras tareas son de calibración: fotogramas que ya tienen una anotación de referencia hecha por expertos. Delineas la vesícula biliar, el conducto cístico y el hígado, y recibes un informe de cuánto coincidió tu contorno con la referencia en cada estructura.
Es como una práctica de anatomía en la que cada pieza tiene una respuesta exacta, solo que el tejido está vivo y se ve a través de un laparoscopio. Los fotogramas discutidos los revisa un cirujano, el líder clínico del proyecto, y las decisiones pasan a un registro compartido que todos los participantes pueden leer.
Cómo funciona de verdad la IA médica
Recorrerás todo el camino desde un fotograma hasta un modelo: cómo se recogen los datos, por qué los anotadores deben coincidir, cómo aprende un modelo y por qué falla.
Cuando llegue a tu hospital un asistente «inteligente», sabrás con qué datos se entrenó y dónde no hay que fiarse de él. Pronto todo médico necesitará esa mirada crítica.
Una competencia valorada
Anotar imágenes y vídeo médicos es una competencia propia, a medio camino entre la medicina y los datos. La experiencia de trabajar con una guía estricta, con control de calidad y métricas de concordancia, es útil en grupos de investigación, en ensayos clínicos y en empresas que desarrollan software médico.
Investigación con datos reales
La investigación estudiantil suele carecer de datos: hay que recogerlos, obtener permisos y anotarlos. En este proyecto ese trabajo está hecho o en marcha. Hemos reunido más de 50 temas de investigación, desde la anatomía del triángulo de Calot hasta cuánto confían los anotadores en las sugerencias automáticas.
Congresos
Puedes presentar resultados del proyecto en congresos de investigación estudiantil y en las sesiones de jóvenes investigadores de congresos de cirugía y de anatomía. El proyecto te ayuda con los datos, los métodos y la revisión de tu resumen antes de enviarlo.
Reconocimiento
- Un perfil en el sitio web en la lista de colaboradores, con tu consentimiento. Muestra tu rol y las horas de anotación aceptada.
- Coautoría de las publicaciones del proyecto con la misma regla que para todo anotador: al menos 20 horas de material anotado y aceptado, con un acuerdo de contribución.
- Constancia de participación: si lo pides, el proyecto redacta una carta que describe tu papel y el volumen de trabajo, para un portafolio, una beca o una solicitud.
Las publicaciones y las ponencias ayudan a tu portafolio. Muchas universidades las cuentan como méritos individuales en el acceso a la residencia y al doctorado. Las reglas dependen de la universidad y del año, así que consulta las de la tuya.
Personas
Trabajas junto a cirujanos, ingenieros de aprendizaje automático y estudiantes de otras universidades y ciudades. Esos contactos ayudan cuando elijas especialidad, residencia y director o directora.
Cómo funciona
- Solicítalo. Escríbenos: tu curso, tu universidad y qué te interesa.
- Incorporación. Una breve reunión en línea, la guía de anotación y formación en CVAT. Un administrador crea tu cuenta; no hay registro autónomo.
- Calibración. Tareas sobre fotogramas con anotación de referencia e informe de cuánto coincidiste con ella.
- Tareas reales. Lotes de 50 a 100 fotogramas o un vídeo. Otro participante revisa cada lote; un cirujano revisa los fotogramas discutidos.
- Tu propio tema. Opcionalmente, un trabajo de curso, una tesis o una ponencia de la lista de temas o de tu propia idea.
Tiempo: unas 2 a 4 horas a la semana, cuando te venga bien y desde cualquier ciudad. Necesitas un ordenador con navegador y ratón; una tableta gráfica es más cómoda, pero no es imprescindible.
A quién buscamos
- Estudiantes de medicina y de pediatría que hayan aprobado la anatomía humana.
- Estudiantes de últimos cursos y residentes interesados en cirugía, anatomía, radiología o informática médica.
- Estudiantes de ingeniería biomédica e informática, para trabajar en la frontera entre la medicina y los datos.
No necesitas saber programar.
Qué debes saber primero
- Solo datos abiertos y permitidos. El proyecto trabaja con conjuntos de datos publicados y desidentificados y con vídeos cuyos autores dieron permiso por escrito. No subas nunca grabaciones de tu hospital o de tus prácticas, fotos de pacientes ni ninguna información sobre ellos.
- Anotar no es diagnosticar. Tus contornos son datos de investigación. El líder clínico del proyecto tiene la última palabra sobre las definiciones médicas.
- Solo para uso en investigación. Los modelos del proyecto no están pensados para tratar pacientes.
- El proyecto está empezando. Estamos preparando los datos y consiguiendo que se apruebe la guía de anotación; las tareas piloto empiezan después. Es un buen momento para unirte y formar parte del primer grupo de anotadores.
Cómo unirte
Escribe a support@opensurgicalvision.org con el asunto «Student: annotation» (en inglés, para que el equipo clasifique el correo), o deja un mensaje en los debates del proyecto.
¿Estudias informática? Tienes tu propia página.
¿Eres docente y quieres traer a un grupo? Consulta la página para docentes y departamentos.