Interviu Ștefan Botez, MedLife: despre inteligența artificială în imagistica medicală

04 Mai 2026

Autor: Echipa medicală MedLife

Medicina modernă trece printr-o transformare profundă, determinată nu doar de apariția unor tehnologii noi, ci de modul în care acestea redefinesc procese fundamentale. Imagistica medicală, un pilon esențial în diagnostic, devine astăzi terenul unei revoluții tăcute, în care inteligența artificială începe să joace un rol tot mai sofisticat.

Dacă până recent interpretarea imaginilor depindea aproape exclusiv de experiența medicului, astăzi aceasta este completată de sisteme capabile să proceseze volume uriașe de date într-un timp extrem de scurt. Nu este vorba despre înlocuirea expertului uman, ci despre extinderea capacităților sale într-un mod fără precedent.

De la date brute la diagnostic: cum intervine inteligența artificială

Orice imagine medicală este, la nivel tehnic, un set de date numerice. Un CT, de exemplu, măsoară densitatea țesuturilor la nivelul fiecărui voxel și traduce aceste diferențe în nuanțe de gri pe care medicul le interpretează. Procesul este complex, necesită ani de formare și presupune o atenție susținută. Tocmai de aceea, introducerea unui strat tehnologic capabil să analizeze simultan întregul volum de informații reprezintă un pas semnificativ.

Modelele de inteligență artificială utilizate în imagistica medicală sunt, în esență, rețele neuronale antrenate pe baze de date vaste de imagini medicale. Ele nu „văd” o imagine în sensul în care o face un om, ci procesează relațiile statistice dintre structuri, identifică tipare și calculează probabilități pentru fiecare zonă de interes.

Dincolo de aceste modele specializate, cercetarea actuală se orientează tot mai mult spre așa-numitele foundation models — sisteme antrenate pe volume extrem de mari și diverse de date, capabile să integreze informații din surse multiple: imagini, text clinic, date de laborator. Această abordare permite trecerea de la analiza izolată a unei imagini la una contextualizată, apropiată de modul în care gândește un medic experimentat.

Proiectul MedLife se construiește pe o arhivă extinsă de imagini RMN și pe un standard intern de raportare, definit pe baza experienței acumulate de radiologii din rețea. Baza de date funcționează ca un „set de antrenament” pentru algoritm, care nu învață doar să recunoască patologii, ci și să înțeleagă logica unui raport medical complet — cu toate componentele sale, în ordinea corectă.

Un asistent care verifică, completează și standardizează

Unul dintre cele mai concrete efecte ale acestei tehnologii este rolul de „corector inteligent” pe care îl joacă în activitatea zilnică. Sistemul verifică în timp real raportul redactat de medic: dacă o secțiune lipsește, dacă o structură anatomică nu este menționată sau dacă o formulare este ambiguă, algoritmul semnalează problema și propune completări. Aceasta nu înseamnă că AI-ul decide — decizia rămâne întotdeauna la medicul specialist. Înseamnă că medicul lucrează pe o bază deja organizată și verificată, cu un risc mai mic de omisiuni involuntare.

Un alt element important este segmentarea automată a structurilor anatomice. Algoritmii pot delimita precis tumori, organe sau zone de interes, generând măsurători reproductibile care elimină variațiile inerente ale interpretării manuale. Această capacitate este deosebit de valoroasă în monitorizarea bolilor cronice sau oncologice, unde diferențele de câțiva milimetri în evoluția unei leziuni pot schimba complet planul terapeutic.

Nu în ultimul rând, inteligența artificială reduce variabilitatea între interpreți. Într-un sistem cu mai mulți radiologi, același set de imagini poate genera rapoarte ușor diferite în funcție de experiența sau stilul fiecăruia. Prin introducerea unui reper suplimentar, constant și obiectiv, AI-ul contribuie la omogenizarea calității — un avantaj semnificativ mai ales într-o rețea medicală de dimensiunile MedLife.

„Aceasta este era medicinei augmentate, în care nu înlocuim medicul, ci îi oferim puteri suplimentare”, spune Ștefan Botez, manager MedLife Micromedica și coordonator al proiectului AI & Big Data în imagistică medicală, derulat în cadrul Grupului MedLife.

Datele medicale ca resursă strategică

Dincolo de utilitatea clinică imediată, proiectul deschide o direcție mai amplă: transformarea rapoartelor medicale din documente individuale în surse de date structurate. Fiecare raport radiologic conține informații despre patologie, context clinic, evoluție și răspuns la tratament. Analizate la scară, aceste informații pot revela corelații imposibil de observat în practica curentă.

Sistemele AI pot extrage și structura automat conținutul din sute de mii de rapoarte, creând o bază de date coerentă utilizabilă atât în cercetare, cât și în îmbunătățirea continuă a algoritmilor. Cu cât volumul de date este mai mare și mai bine organizat, cu atât modelul devine mai precis și mai util clinic.

„AI-ul nostru este cheia care deblochează această comoară de date”, spune Ștefan Botez, referindu-se la informațiile medicale care, până acum, erau greu de valorificat la scară largă.

Această direcție plasează MedLife nu doar în postura de utilizator al tehnologiei, ci și în cea de dezvoltator. Proiectul nu urmărește implementarea unor soluții importate, ci construirea unui sistem adaptat specificului datelor și practicii medicale din România — o ambiție cu implicații importante pentru întregul ecosistem medical local.

„Nu importăm doar tehnologie. Construim una proprie adaptată la nevoile medicilor și pacienților”, explică Ștefan Botez, subliniind viziunea pe termen lung a inițiativei.

Ce urmează: extindere și validare încrucișată

Etapele viitoare ale proiectului includ extinderea analizei dincolo de RMN, integrând și alte tipuri de investigații imagistice, precum CT sau ecografia. De asemenea, se urmărește introducerea mai multor sisteme AI care să lucreze în paralel, generând mecanisme de verificare încrucișată și validare automată a rezultatelor. Această abordare reduce și mai mult riscul de erori și crește nivelul de încredere în rapoartele finale.

Pe termen lung, inteligența artificială ar putea deveni un instrument de predicție, capabil să semnaleze riscuri clinice înainte ca acestea să devină manifeste. Analiza longitudinală a investigațiilor succesive — compararea automată a imaginilor din momente diferite ale evoluției unui pacient — este una dintre direcțiile cu cel mai mare potențial, mai ales în oncologie și în bolile cardiovasculare.

Rolul medicului rămâne, în toată această ecuație, central și de neînlocuit. Experiența clinică, judecata contextuală și relația cu pacientul sunt elemente pe care nicio rețea neuronală nu le poate replica. Tehnologia vine să susțină, nu să substituie — să ofere un al doilea nivel de analiză, un set de instrumente suplimentare care fac munca medicului mai precisă și mai eficientă.

Solicită o programare

Aici puteți să solicitați o programare pentru serviciile noastre de oriunde vă aflați, fără telefon și fără vizită în clinică.

Analizele cu bilet de trimitere în decontare cu Casa de Asigurări de Sănătate se recoltează doar în baza unei programări prealabile.

Detaliile Pacientului

Numele pacientului *

Număr de telefon *

Adresa de e-mail *

Detaliile Programării

Data *

Alege tipul programării *

Alege o unitate medicală *

Alege o specialitate *

Mesajul tău

* Toate câmpurile sunt obligatorii.

Articole din aceeași categorie

De vorbă cu medicii

Interviu Dr. Alin Popescu, MedLife: despre rolul odihnei în performanța sportivă

În sport, accentul cade frecvent pe volum, intensitate și constanța antrenamentelor. Totuși, medicina sportivă modernă insistă tot mai mult asupra unui element care rămâne adesea subestimat: odihna după antrenament. În lipsa ei, progresul încetinește, iar riscurile pentru organism cresc semnificativ...

De vorbă cu medicii

Interviu Camelia Sara Oltean, nutriționist MedLife: despre recuperarea organismului după excesele de la masa de Paște

Perioada sărbătorilor pascale aduce întotdeauna o abundență de preparate tradiționale care, deși delicioase, reprezintă o provocare majoră pentru metabolismul nostru. După ce masa de Paște a trecut, mulți dintre noi resimt oboseala digestivă provocată de combinațiile grele de grăsimi, zahăr și alcoo...

De vorbă cu medicii

Interviu Dr. Ana Maria Drăgăniță, MedLife: despre impactul afecțiunilor dermatologice asupra calității vieții

Afecțiunile dermatologice nu sunt doar simple probleme ale pielii. Dincolo de simptomele fizice vizibile, ele vin la pachet cu o povară psihologică adesea subestimată: stigmatizare socială, anxietate, depresie și izolare. Dr. Ana Maria Drăgăniță, medic dermatovenerolog în cadrul Hyperclinicii MedLif...