Pegue uma paciente. Mesma anatomia, mesma qualidade de tecido, mesmo envelope cutâneo, mesmo implante redondo de 375 cc. Entregue o caso a dois cirurgiões experientes.

Coloca-se o implante em um plano duplo ("dual-plane"), libera-se mais a origem inferior e aceita-se um pouco mais de distensão do polo inferior. O outro permanece subfascial, mantém o bolso mais apertado e veste a paciente com uma malha compressiva por quatro semanas. Aos seis meses, os dois resultados diferem na projeção, no preenchimento do polo superior e na posição do novo sulco inframamário.

Ambas são boas cirurgias. Nenhuma está errada. E este é o problema que todo modelo de simulação na medicina estética tem de enfrentar.

O que “treinado em milhares de casos” realmente significa

Quando uma ferramenta de simulação é construída sobre um conjunto de dados grande e agregado, ela aprende a tendência central desse conjunto de dados. A saída converge para o que acontece em média entre os cirurgiões, técnicas, famílias de implantes e populações de pacientes representados nele.

Essa média é útil. É também, a rigor, um resultado que ninguém produz. É um composto de colocações subpeitorais e pré-peitorais, de implantes de perfil alto e perfil moderado, de pacientes com tecido denso e pacientes com tecido atenuado, de práticas em diferentes países com diferentes convenções estéticas.

Um cirurgião que olha para esse resultado está vendo um resultado montado a partir das decisões de outras pessoas. Quanto mais a prática do próprio cirurgião se aproxima do centro da distribuição, melhor ela funciona. Quanto mais distinta a técnica, pior o ajuste.

Isso não é uma falha introduzida por descuido. É o que a generalização faz. Um modelo construído para atender a todos razoavelmente bem não pode, simultaneamente, ser exato para ninguém em particular.

De onde realmente vem a variância

A distância entre um modelo geral e uma prática específica não é uma única lacuna. Ela se acumula ao longo de vários eixos independentes.

Bolso e avião. Subglandular, subfascial, dual-plane, totalmente submuscular. Cada uma produz uma resposta diferente do tecido mole ao mesmo volume de implante, e cada cirurgião tem uma preferência padrão, além de um conjunto de condições para se desviar dela.

Portfólio de implantes. Um cirurgião que trabalha predominantemente com a linha de gel coeso de um único fabricante está produzindo uma família de resultados diferente daquele que alterna entre três marcas e quatro perfis de projeção. O comportamento do invólucro, a coesividade do gel e as convenções de diâmetro da base diferem.

Hábito de dissecção. Quão longe a origem inferior é liberada, como a dobra é tratada, quanto descolamento é aceito. Estas são as decisões que os cirurgiões descrevem como intuição, e são precisamente as decisões que determinam o formato do polo inferior.

População de pacientes. Uma clínica em uma região pode apresentar faixas de IMC, características teciduais e históricos de paridade sistematicamente diferentes de uma clínica a quinhentos quilômetros de distância. A anatomia que entra na sala de cirurgia não é distribuída aleatoriamente.

Protocolo pós-operatório. Regimes de vestimentas, instruções de massagem, restrições de atividades e intervalos de acompanhamento moldam o resultado que o paciente eventualmente vê, e eles variam amplamente.

Cada eixo sozinho é um desvio modesto da média. Empilhados, eles explicam por que um cirurgião experiente pode olhar para uma simulação genérica e dizer, corretamente, que o resultado não se parece com o seu trabalho.

A consequência na sala de consulta

Uma simulação não é primariamente um artefato técnico. É um instrumento de comunicação. O seu trabalho é alinhar o que o paciente espera com o que o cirurgião pode entregar.

Esse alinhamento falha em duas direções. Se a simulação for mais lisonjeira do que o resultado típico do cirurgião, o paciente chega ao retorno com uma desilusão que foi fabricada antes da incisão. Se a simulação for mais conservadora, o cirurgião subestima um trabalho que é perfeitamente capaz de realizar, e o paciente vai para outro lugar.

Ambas as falhas vêm da mesma fonte. O modelo está respondendo a uma pergunta sobre cirurgia em geral, enquanto o paciente está fazendo uma pergunta sobre este cirurgião.

O que a personalização tem que significar

Se o diagnóstico é que a variação entre os consultórios é estrutural, então o remédio não pode ser dados mais agregados. Adicionar casos a um modelo geral torna a média mais estável. Não a torna sua.

Personalização significa algo mais restrito e difícil. Significa um modelo cujo comportamento foi adaptado à relação específica entre a anatomia pré-operatória, a decisão cirúrgica e o resultado observado dentro de uma única prática. A física não muda. A mecânica dos tecidos não muda. O que muda é qual região do espaço de resultados possíveis o modelo trata como correta.

Na prática, isso exige três coisas que um conjunto de dados geral não pode fornecer. Exige casos emparelhados dessa prática, antes e depois, em um intervalo consistente. Exige as decisões associadas a cada caso, incluindo plano, referência do implante e quaisquer anotações de técnica que o cirurgião considere relevantes. E exige consistência suficiente na forma como esses casos são capturados para que o modelo aprenda o sinal cirúrgico em vez de ruído de medição.

Essa é uma contribuição significativa para se pedir a um cirurgião. É também o único caminho para uma simulação que reflita a mão dele em vez da mão média da área.

O Programa de Parceiros de Pesquisa

Arbrea Labs abriu uma Programa de Parceiros de Pesquisa para cirurgiões que querem construir isso em vez de esperar por isso. Os parceiros contribuem com casos e dados de resultados de sua própria prática e, em troca, recebem a primeira versão do Arbrea adaptada à sua técnica, ao seu portfólio de implantes preferido e à sua população de pacientes.

A premissa é direta. Os cirurgiões que definem o padrão de atendimento em suas próprias salas de cirurgia devem ser aqueles que definem o que um modelo considera um resultado correto.

Saiba como o Programa de Parceiros de Pesquisa funciona e o que a participação envolve

Selene Cabibbo é gerente de marketing da Arbrea Labs, especializada em impulsionar o crescimento por meio de estratégias de marketing inovadoras. Com um forte foco na promoção de tecnologias de simulação de AR e 3D para cirurgia plástica, ela se dedica a elevar a presença da marca e a se conectar com públicos em todo o mundo.