Inteligența artificială a ajuns la un nivel de maturizare care le oferă medicilor mai mult decât viteză de analiză sau automatizare: le oferă sprijin real în luarea unor decizii mai bune pentru pacienți. În medicina românească, această schimbare începe deja să prindă contur printr-un proiect pilot de cercetare, lansat în premieră de MedLife, unde radiologii lucrează cot la cot cu un algoritm AI specializat, creat să asigure coerență și acuratețe în raportările medicale. Cu acest proiect, România – prin medicina privată – intră într-o nouă eră a cercetării medicale, în care AI-ul și big data pot aduce schimbări reale atât pentru pacient, cât și pentru sistem, prin valoarea datelor pe care le pot genera. Astfel, MedLife își consolidează poziția de lider în cercetarea medicală privată, dobândită în timpul pandemiei, și deschide noi orizonturi pentru inovarea în sănătate. „Aceasta este era medicinei augmentate, în care nu înlocuim medicul, ci îi oferim puteri suplimentare”, afirmă Ștefan Botez, manager MedLife Micromedica și coordonator al proiectului AI & Big Data în imagistică medicală.
Proiectul pilot MedLife combină două atuuri rare: o arhivă masivă de imagini RMN (aproape un milion de investigații) și o echipă medicală care a definit, prin consens, ce înseamnă un raport imagistic de calitate superioară. „Golden standard-ul nostru este definiția raportului medical perfect“, explică Ștefan Botez. Iar algoritmul AI învață tocmai din această expertiză umană, fiind instruit să recunoască nu doar patologii, ci și ce presupune un raport imagistic complet, relevant și riguros redactat.
„Am considerat că este responsabilitatea și, totodată, privilegiul nostru să fim pionierii care unesc acest tezaur de date cu puterea AI, pentru a transforma potențialul uriaș în ceva concret pentru fiecare pacient: un diagnostic de o precizie și o siguranță nemaiîntâlnite până acum“, spune specialistul.
„AI-ul poate analiza simultan mii de caracteristici invizibile ochiului liber“
În timp ce un radiolog cu experiență vizualizează, poate, 50.000 de investigații în întreaga carieră, algoritmul dezvoltat de MedLife „vede” de 20 de ori mai multe cazuri doar într-o singură etapă de antrenament. Dar diferența reală nu stă în volum, ci în capacitatea AI-ului de a identifica detalii subtile, invizibile ochiului uman: micro-asimetrii, densități tisulare sau tipare statistice. Asemenea unui meteorolog care prezice vremea pe baza norilor și presiunii atmosferice, algoritmul poate detecta semnele precoce ale unei boli chiar înainte ca ele să devină evidente clinic.
„Nu mai este suficient să reacționăm la boală; trebuie să o anticipăm“, subliniază Ștefan Botez și explică: această capacitate de analiză profundă transformă AI-ul într-un instrument de predicție, nu doar de confirmare a diagnosticului. După ce „studiază” sute de mii de cazuri, începe să recunoască nu doar patologii evidente, ci și indicii timpurii care prevestesc o problemă medicală.
Cum funcționează colaborarea medic-AI
Sistemul acționează ca un asistent inteligent care verifică în timp real ce scrie medicul în raportul imagistic. Dacă o informație lipsește sau este formulată ambiguu, AI-ul o semnalează. „Este un corector extrem de inteligent, specializat pe medicină, care lucrează în timp real cu medicul“, explică Botez.
De exemplu, dacă este omisă clasificarea BI-RADS într-un raport de sân, sistemul avertizează. Dacă medicul descrie o hernie de disc, AI-ul poate semnala dacă lipsește specificarea gradului de contact cu nervul. Dacă o descriere este prea vagă, sugerează reformularea. Medicul rămâne în control complet, dar este sprijinit de un mecanism care îl ajută să nu omită detalii esențiale și să redacteze mai rapid un document fără erori.
„Mașina aduce o capacitate supraomenească de a verifica riguros textul în raport cu mii de reguli și standarde, asigurând consistența și completitudinea. Omul, medicul, păstrează ceea ce este de fundamental non-algoritmic, fiind un proces de analogie: actul de a privi imaginea, de a face corelațiile clinice, de a înțelege contextul pacientului și de a formula diagnosticul. AI-ul este un scrib ideal, un secretar medical perfect, care se asigură că geniul medicului este transpus într-un raport impecabil“, detaliază specialistul eliminând orice suspiciune legată de „înlocuirea“ medicului cu inteligența artificială.
Sânul și coloana lombară, primele segmente incluse în proiect
Proiectul MedLife se află, până în iulie 2025, în etapa în care AI-ul este antrenat pe două segmente: coloana lombară și sânul. Cele două arii alese pentru faza pilot nu sunt întâmplătoare. În oncologia sânului și în patologia coloanei lombare, detaliile din raportul radiologic pot influența decisiv opțiunile de tratament. Orice ambiguitate poate duce la întârzieri sau decizii eronate.
„O intervenție chirurgicală pe coloană sau un plan de tratament oncologic pentru sân depind crucial de detaliile descrise de radiolog. Provocarea nu este în imagine, ci în text: un medic poate folosi termeni ușor diferiți față de altul, poate omite o măsurătoare secundară sau poate descrie o leziune într-un mod care lasă loc de interpretări. Provocarea este variabilitatea limbajului. Scopul AI-ului este de a aduce consistență și de a se asigura că fiecare raport, indiferent de medicul care îl scrie, conține toate informațiile critice, prezentate într-un format standardizat și fără echivoc“, spune Ștefan Botez.
Ce aduce noua eră AI pentru pacienți
„Pentru pacient, beneficiul îl reprezintă claritatea și siguranța“, este răspunsul lui Ștefan Botez la întrebarea cea mai importantă: cum îi ajută progresele în era AI direct pe pacienți? Un raport complet și standardizat reduce riscul de interpretări greșite și oferă clinicienilor o bază solidă pentru luarea deciziilor, explică el. Într-o lume medicală tot mai complexă, claritatea documentării este la fel de importantă ca imaginea în sine.
Iar unul dintre obiectivele majore ale proiectului îl reprezintă tocmai personalizarea diagnosticului și a tratamentului: „AI-ul, prin citirea și structurarea unui milion de rapoarte, creează o bază de date statistică uriașă și perfect organizată. El transformă textul liber în date analizabile. Ulterior, folosind această bază de date, medicii și cercetătorii pot pune întrebări extrem de precise: «Există o corelație între pacienții ale căror rapoarte descriu „edem osos” la nivelul L5 și un răspuns mai slab la kinetoterapie?». Prin identificarea acestor tipare la scară largă, putem descoperi noi indicatori prognostici direct din text, ceea ce deschide calea către strategii de tratament mult mai bine personalizate, bazate pe date statistice solide“.
MedLife, în avangarda cercetării medicale
Una dintre marile probleme în sistemul medical din România o reprezintă lipsa unor baze de date bine puse la punct. Un avantaj strategic al acestui proiect este că transformă textul medical într-o bază de date analitică. AI-ul poate extrage automat informații din sute de mii de rapoarte și le poate structura: dimensiuni de leziuni, clasificări, localizări, tipuri de simptome.
„Cea mai mare parte a informațiilor medicale e blocată în format text. AI-ul nostru e cheia care deblochează această comoară. Putem studia, de exemplu, evoluția în timp a anumitor patologii la nivel național, putem evalua eficacitatea anumitor criterii de diagnostic și putem oferi o resursă colosală pentru studii epidemiologice și clinice“, explică Botez. Astfel, cercetătorii pot analiza corelații între diverse variabile și pot genera ipoteze noi, deschizând calea către diagnostic și tratament personalizat.
Prin acest proiect, MedLife își reafirmă poziția de jucător activ în cercetarea medicală aplicată. După ani în care medicina privată a fost percepută mai ales ca furnizor de servicii, compania demonstrează că poate genera contribuții semnificative la inovația științifică. Proiectul AI & Big Data deschide noi frontiere în cercetarea medicală din România, prin transformarea informațiilor nestructurate în baze de date accesibile pentru studii epidemiologice, clinice și de sănătate publică.
„Prin structurarea datelor din rapoartele imagistice, creăm un set de date curate, gata să fie interconectate cu alte surse. Sistemul nostru informatic integrat este deja conceput pentru a face aceste conexiuni”, subliniază Ștefan Botez.
România – nu doar utilizator, ci creator de AI medical
Unul dintre cele mai ambițioase obiective este ca România să nu mai fie doar beneficiar de tehnologie dezvoltată în alte țări, ci să creeze inovație. „Nu importăm doar tehnologie. Construim una proprie, adaptată la nevoile medicilor și pacienților români, dar cu aplicabilitate globală“, spune Ștefan Botez.
Următoarea etapă este validarea științifică a algoritmilor în colaborare cu centre academice și extinderea proiectului către alte arii imagistice, precum RMN cerebral sau oncologie de prostată. „O altă direcție, mult mai complexă și care reprezintă viitorul, este să conectăm acest AI cu un altul, specializat în analiza directă a imaginilor. În acel moment, vom putea crea un sistem de dublă verificare: un AI care citește imaginea și un altul care verifică dacă raportul scris de medic reflectă complet și corect ceea ce se vede în imagine. Aceasta este viziunea pe termen lung“, încheie Ștefan Botez.
Editor : A.D.V.
