ABSTRACT The landscape of surgical training is rapidly evolving with the advent of artificial intelligence (AI) and its integration into education and simulation. This manuscript aims to explore the potential applications and benefits of AI-assisted surgical training, particularly the use of large language models (LLMs), in enhancing communication, personalizing feedback, and promoting skill development. We discuss the advancements in simulation-based training, AI-driven assessment tools, video-based assessment systems, virtual reality (VR) and augmented reality (AR) platforms, and the potential role of LLMs in the transcription, translation, and summarization of feedback. Despite the promising opportunities presented by AI integration, several challenges must be addressed, including accuracy and reliability, ethical and privacy concerns, bias in AI models, integration with existing training systems, and training and adoption of AI-assisted tools. By proactively addressing these challenges and harnessing the potential of AI, the future of surgical training may be reshaped to provide a more comprehensive, safe, and effective learning experience for trainees, ultimately leading to better patient outcomes. .

RESUMO 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.

ABSTRACT BACKGROUND: The advantages of laparoscopic surgery over traditional open surgery have changed the surgical education paradigm in the past 20 years. Among its benefits are an improvement in clinical outcomes and patient safety, becoming the standard in many surgical procedures. However, it encompasses an additional challenge due to the complexity to achieve the desired competency level. Simulation-based training has emerged as a solution to this problem. However, there is a relative scarcity of experts to provide personalized feedback. Technology-Enhanced Learning could be a valuable aid in personalizing the learning process and overcoming geographic and time-related barriers that otherwise would preclude the training to happen. Currently, various educational digital platforms are available, but none of them is able to successfully provide personalized feedback. AIMS: The aim of this study was to develop and test a proof of concept of a novel Technology-Enhanced Learning laparoscopic skills platform with personalized remote feedback. METHODS: The platform “Lapp,” a web and mobile cloud-based solution, is proposed. It consists of a web and mobile application where teachers can evaluate remotely and asynchronously exercises performed by students, adding personalized feedback for trainees to achieve a learning curve wherever and whenever they train. To assess the effectiveness of this platform, two groups of students were compared: 130 participants received in-person feedback and 39 participants received remote asynchronous feedback throughout the application. RESULTS: The results showed no significant differences regarding competency levels among both groups. CONCLUSION: A novel Technology-Enhanced Learning strategy consisting of remote asynchronous feedback throughout Lapp facilitates and optimizes learning, solving traditional spatiotemporal limitations.

RESUMO RACIONAL: As vantagens da cirurgia laparoscópica sobre a cirurgia aberta tradicional mudaram o paradigma da educação cirúrgica nos últimos 20 anos, tornando-se o padrão em muitos procedimentos cirúrgicos. No entanto, envolve um desafio adicional devido à complexidade para atingir o nível de competência desejado. O treinamento baseado em simulação surgiu como uma solução. No entanto, há uma relativa escassez de especialistas para fornecer feedback personalizado. A Technology Enhanced Learning pode ser uma ajuda valiosa na personalização do processo de aprendizagem e na superação de barreiras geográficas e temporais que impediriam o treinamento. Atualmente, várias plataformas educacionais estão disponíveis, mas nenhuma delas é capaz de fornecer feedback personalizado. OBJETIVOS: desenvolver e testar uma prova de conceito de uma nova plataforma de habilidades laparoscópicas da Technology Enhanced Learning com feedback remoto personalizado. MÉTODOS: É proposta a plataforma “Lapp”, uma solução web e móvel baseada em nuvem. É composta por uma aplicação web em que os professores podem avaliar remotamente e de forma assíncrona exercícios realizados pelos alunos, adicionando feedback personalizado para os formandos alcançarem uma curva de aprendizagem onde e quando treinam. Para avaliar a eficácia desta plataforma, dois grupos de alunos foram comparados. 130 participantes receberam feedback pessoal e 39 participantes receberam feedback remoto assíncrono em todo o aplicativo. RESULTADOS: Os resultados não mostraram diferenças significativas em relação ao nível de competência entre os dois grupos. CONCLUSÕES: Uma nova estratégia Technology Enhanced Learning que consiste em feedback assíncrono remoto em toda a Lapp facilita e otimiza o aprendizado, resolvendo as limitações espaço-temporais tradicionais.

Se presenta un caso de lipoma cervicotorácico gigante en paciente femenino de 45 años de edad, quien consultó por aumento de volumen cervical, odinodisfagia y disnea. Una radiografía de tórax y tomografía computarizada reveló una masa gigante intratorácica bilateral, ocupando la cavidad torácica izquierda con extensión al mediastino anterosuperior y al cuello, desplazando la tráquea y la faringe hacia la porción anterior y derecha. La paciente se llevó a resección quirúrgica del tumor cervico-torácico, con examen histológico que confirmó el diagnóstico de un lipoma gigante, con peso de 475 gramos y medidas de 30 x 20 cm. Este es el lipoma cervico-torácico más grande documentado en la literatura moderna y con abordaje mixto cervicotomía más toracoscopia.

Female patient 45 years old with giant cervicothoracic lipoma, that consulted by increase of cervical volume, odinodysphagia and dyspnea. An x-ray thorax and computerized tomography revealed a bilateral intrathoracic giant mass, occupying the left thoracic cavity extending to the anterosuperior mediastinum and the neck, causing displacement of the trachea and the pharynx towards the previous and right portion. The patient took to surgical resection of the cervical thoracic tumor, with histological examination that confirmed the diagnosis of a giant lipoma, with weight of 475 grams and measures of 30 x 20 cm. It is largest cervical thoracic lipoma documented in modern literature and with cervicotomy and thoracoscopic approach.