El análisis automático del flujo de trabajo quirúrgico (SWA) juega un papel importante en la modelización de los procesos quirúrgicos. Los enfoques automáticos actuales para SWA utilizan videos (con precisión variando entre 0.8 y 0.9), pero no incorporan el habla (inherente al proceso cognitivo en curso). El enfoque seguido en este estudio utiliza tanto video como habla para clasificar las fases de la colecistectomía laparoscópica, basado en redes neuronales y aprendizaje automático. La aplicación automática implementada en este estudio utiliza esta información para calcular el tiempo total dedicado a la cirugía, el tiempo dedicado a cada fase, el número de ocurrencias, el tiempo mínimo, máximo y promedio cuando hay más de una ocurrencia, la línea de tiempo de la cirugía y la probabilidad de transición entre fases. Esta información puede ser utilizada como un método de evaluación de habilidades procedimentales quirúrgicas.