Inteligența artificială (AI) medicală reprezintă, la nivelul anului 2026, una dintre cele mai promițătoare și mai discutate componente ale digitalizării sectorului sanitar românesc. Cu evoluție accelerată după 2020 prin progresele tehnologice fundamentale (predominant prin modelele de învățare profundă - deep learning, prin transformerele pentru limbaj precum GPT-4 și succesorii, prin modelele specializate pentru imagistica medicală), AI-ul oferă cadre pentru îmbunătățirea diagnosticului, pentru personalizarea tratamentelor, pentru eficientizarea proceselor administrative. Conform analizei Horváth din 2025, aplicațiile de inteligență artificială pot îmbunătăți acuratețea diagnosticelor cu 20-30 la sută, plus pot reduce timpul de procesare a imaginilor medicale cu până la 40 la sută. Cadrul european pentru AI prin Regulamentul UE 2024/1689 privind Inteligența Artificială (EU AI Act), intrat în vigoare etapizat din august 2024, prevede cerințe specifice pentru sistemele AI cu risc înalt (cu majoritatea aplicațiilor medicale incluse în această categorie). Articolul de față oferă o trecere în revistă a acestor componente.

(a) CATEGORII PRINCIPALE

Regulamentul UE AI Act

UE 2024/1689 (din august 2024)

Aplicații medicale

Predominant risc înalt

Acuratețe diagnostic îmbunătățită

20-30% cu AI

Timp procesare imagistică redus

Până la 40%

Aplicații principale

Imagistică, diagnostic, predicție

Cadre principale

Deep learning, transformere, NLP

Reglementator AI România

Comitetul Național pentru AI

European AI Office (Comisia Europeană)

Coordonare europeană

Cadre tehnice

ISO/IEC 42001 (AI management)

Producători AI medical principali

Aidoc, Lunit, RaySearch, plus alți

Spitale românești cu AI implementată

Câteva clinici universitare

Investiții cercetare AI prin Horizon Europe

Componentă semnificativă

Conformitate GDPR

Pentru datele utilizate

Cooperare globală

OMS Strategia AI for Health

Inteligența artificială medicală cuprinde multiple categorii cu aplicații distincte. AI pentru imagistica medicală, cea mai dezvoltată categorie cu aplicații deja larg utilizate, oferă cadre pentru analiza automată a radiografiilor, CT-urilor, RMN-urilor, mamografiilor, plus altor tipuri de imagini. Modelele specializate (precum cele dezvoltate de Aidoc pentru analiza CT-urilor, Lunit pentru radiografii pulmonare și mamografii, RaySearch pentru planificarea radioterapiei, plus alți producători), oferă acuratețe comparabilă sau chiar superioară medicilor radiologi pentru anumite categorii de cazuri (predominant pentru detectarea cancerelor pulmonare în stadii incipiente, pentru identificarea hemoragiilor intracraniene, pentru identificarea fracturilor osoase).

AI pentru deciziile clinice asistate (Clinical Decision Support Systems - CDSS), oferă cadre pentru sprijinul medicilor în luarea deciziilor. Aplicațiile principale cuprind predicția deteriorării pacienților din ATI (predominant pentru identificarea timpurie a sepsisului, pentru predicția episoadelor de insuficiență respiratorie acută), sugerarea protocoalelor terapeutice optimale pentru cazurile complexe (cu integrarea ghidurilor clinice europene actualizate plus a datelor specifice ale pacientului), verificarea interacțiunilor medicamentoase (cu alertele timpurii pentru combinații periculoase), plus identificarea pacienților cu risc înalt pentru intervenții preventive (predominant pentru bolile cardiovasculare, pentru diabet, pentru cancerele specifice).

AI pentru procesarea limbajului natural medical (Medical Natural Language Processing - NLP), oferă cadre pentru automatizarea activităților administrative. Aplicațiile cuprind transcrierea automată a consultațiilor medicale (cu generarea automată a documentației clinice din audio), structurarea automată a documentelor medicale nestructurate (precum scrisori medicale, rapoarte de internare), extragerea automată de informații specifice din literatura medicală pentru cercetare aplicată, plus traducerea automată a documentelor medicale între limbi europene. Aceste aplicații, deși cu acuratețe încă imperfectă, oferă potențial semnificativ pentru reducerea sarcinii administrative a medicilor (estimată la 30-50 la sută din timpul total al activității unui medic).

(b) APLICAȚII ÎN IMAGISTICĂ

CT-uri cu Aidoc

Aplicațiile concrete de AI în imagistica medicală în România cuprind multiple proiecte. La Spitalul Universitar de Urgență București, sistemul Aidoc pentru analiza CT-urilor de urgență este utilizat din 2023, oferind alerte timpurii pentru cazurile cu hemoragii intracraniene, embolii pulmonare, plus alte patologii acute. Pentru radiologi, sistemul prioritizează cazurile urgente, reducând timpul mediu de la efectuarea CT-ului la diagnostic. La Institutul Oncologic Prof. Dr. Alexandru Trestioreanu din București, sisteme AI pentru analiza imaginilor histopatologice (cu evaluarea automată a probelor de biopsie pentru identificarea celulelor canceroase), oferă cadre pentru diagnosticul oncologic.

Screening cancere

Pentru screening-ul cancerelor specifice prin AI, sunt în implementare proiecte semnificative. Screening-ul cancerului mamar prin AI (cu evaluarea automată a mamografiilor de screening), implementat pilot în câteva centre românești cu cooperarea Lunit (companie sud-coreeană lider în domeniu) plus cu Hera Software (producător român), oferă cadre pentru îmbunătățirea acurateții. Screening-ul cancerului de col uterin prin AI (cu evaluarea automată a citologiei pentru testul Babeș-Papanicolaou), reduce volumul de cazuri care necesită evaluare manuală complexă. Screening-ul cancerului colorectal prin AI (cu evaluarea automată a imaginilor de colonoscopie pentru identificarea polipilor), implementat în câteva centre cu echipamente moderne.

Telecardiologie asistată

Telecardiologia asistată de AI oferă cadre pentru monitorizarea pacienților cardiaci. Dispozitivele portabile (precum Apple Watch cu funcție EKG, Kardia Mobile, Withings ScanWatch), capturează date de la pacienți, plus aplicațiile AI analizează automat înregistrările pentru identificarea aritmiilor (predominant fibrilației atriale, cea mai frecventă aritmie cardiacă cu peste 250.000 pacienți români). Pentru pacienții cu risc de aritmii grave, identificarea timpurie permite intervenții precoce. Cooperarea cu European Society of Cardiology pentru aspectele profesionale, plus cu producătorii internaționali pentru tehnologii, oferă cadre.

(c) APLICAȚII ÎN TRATAMENT

Medicină personalizată

Aplicațiile AI pentru tratament și pentru personalizare cuprind multiple categorii. Medicina personalizată prin analiza genomică asistată de AI, oferă cadre pentru identificarea tratamentelor optime pentru cazurile complexe (predominant pentru cancerele cu profile moleculare specifice, pentru bolile rare cu mutații genetice identificate). Pentru pacienții cu cancere avansate, analiza genomică (prin sequencing-ul de generație nouă) cu interpretare AI, identifică mutațiile țintă pentru terapiile personalizate. Cooperarea cu European Society for Medical Oncology (ESMO) pentru aspectele clinice, plus cu Cancer Genomics Atlas pentru baze de date globale, oferă cadre.

Radioterapie optimizată

Planificarea optimizată a radioterapiei prin AI, oferă cadre pentru îmbunătățirea preciziei tratamentelor oncologice. Sistemele AI (precum cele dezvoltate de RaySearch Laboratories pentru sistemul RayStation, Varian Medical Systems pentru sistemul Eclipse cu modul AI, Elekta pentru Monaco AI), calculează automat planurile optime de radioterapie cu protecția maximă a țesuturilor sănătoase din jurul tumorii. Pentru pacienții oncologici, această optimizare reduce semnificativ efectele adverse ale radioterapiei plus îmbunătățește eficacitatea. Implementarea în România prin centrele de radioterapie ale Institutului Oncologic București, ale Institutului Oncologic Cluj-Napoca, plus prin centrele private (Affidea, MedLife), oferă acces semnificativ.

Predicția răspunsului

Predicția răspunsului la tratamente prin AI, oferă cadre pentru selecția pacienților pentru terapii specifice. Pentru terapiile oncologice (predominant pentru imunoterapie cu inhibitori de checkpoint, pentru terapiile țintite, pentru CAR-T cu celulele T modificate genetic), modelele AI predictive identifică pacienții cu probabilitate înaltă de răspuns. Această selectie oferă beneficii multiple: pacienții cu probabilitate redusă de răspuns evită expunerea la terapii cu efecte adverse semnificative, plus resursele sanitare (cu costuri ale terapiilor oncologice moderne de zeci de mii de euro per pacient cumulat), sunt utilizate eficient. Cooperarea cu European Hematology Association pentru aspectele hematologice, plus cu organizațiile specifice pentru fiecare specialitate oncologică, oferă cadre.

(d) CADRUL JURIDIC

EU AI Act

Regulamentul UE 2024/1689 privind Inteligența Artificială (EU AI Act), intrat în vigoare etapizat din august 2024, reprezintă cadrul european principal pentru AI-ul medical. Regulamentul clasifică sistemele AI în patru categorii de risc: minim, limitat, înalt, plus inacceptabil. Pentru sectorul sanitar, majoritatea aplicațiilor AI (predominant cele pentru diagnostic, pentru deciziile clinice asistate, pentru personalizare tratament), sunt clasificate cu risc înalt. Pentru aceste sisteme, cerințele specifice cuprind documentația tehnică detaliată, evaluarea conformității prin organisme notificate, sistemele de management al calității, plus monitorizarea post-marketing.

Implementare în România

Implementarea EU AI Act în România presupune adaptări specifice. Reglementatorul național pentru AI, în înființare prin Ministerul Cercetării, Inovării și Digitalizării (MCID), va supraveghea aspectele specifice. Pentru producătorii de software AI medical operațional în România, conformitatea cu EU AI Act este obligatorie. Cooperarea cu European AI Office, structura specializată din cadrul Comisiei Europene înființată în 2024 pentru coordonarea implementării, oferă cadrul european. Cooperarea cu European Health Data Space (EHDS) pentru aspectele de utilizare a datelor pentru antrenarea modelelor AI, oferă cadre suplimentare.

Integrare cu MDR

Pentru sistemele AI medicale clasificate ca dispozitive medicale (Medical Device Regulation - MDR - Regulamentul UE 2017/745), cerințele suplimentare conform legislației pentru dispozitive medicale se aplică cumulat cu EU AI Act. Aceste cerințe duble (AI Act + MDR), creează cadre complexe pentru producători, dar oferă protecție comprehensivă pentru pacienți. Pentru aplicațiile AI cu funcționalități predictive sau diagnostice, certificarea CE prin organisme notificate europene este obligatorie. Cooperarea cu European Medicines Agency (EMA) pentru aspectele specifice ale medicamentelor cu component AI (precum aplicațiile companion pentru anumite terapii), plus cu Medical Device Coordination Group (MDCG), oferă cadre regulatorii.

(e) ETICĂ ȘI APLICAȚII ROMÂNEȘTI

Bias algoritmic

Aspectele etice ale AI-ului medical cuprind multiple dimensiuni complexe. Biasul algoritmic, problema centrală a AI-ului, apare când modelele sunt antrenate pe date care reflectă inegalități sociale existente. Pentru AI medical, biasul poate genera diagnosticări mai puțin acurate pentru categorii subreprezentate în datele de antrenare (predominant minorități etnice, femei, vârstnici). Cooperarea cu European Group on Ethics in Science and New Technologies (EGE) al Comisiei Europene, plus cu organizațiile profesionale pentru aspectele de etică medicală, oferă cadre pentru abordarea acestor provocări. Programele specifice pentru audit-uri de bias algoritmic, plus pentru utilizarea de date diverse, sunt esențiale.

Transparența XAI

Transparența și explicabilitatea AI-ului medical (Explainable AI - XAI), reprezintă altă dimensiune importantă. Pentru ca medicii să poată avea încredere în recomandările AI și să poată comunica cu pacienții despre deciziile clinice, sistemele AI trebuie să ofere explicații comprehensibile pentru recomandări (nu doar răspunsuri binare). Pentru sistemele de tip black box (cu funcționare opacă), riscul de utilizare incorectă este semnificativ. Cooperarea cu cercetători specializați în XAI, plus cu producătorii pentru dezvoltarea de modele mai transparente, oferă cadre. Cerințele EU AI Act pentru sistemele cu risc înalt includ standardele de transparență.

Responsabilitatea juridică

Responsabilitatea juridică pentru deciziile AI-ului medical cuprinde aspecte complexe. În cazul erorilor diagnostice generate de sistemele AI cu consecințe pentru pacienți, atribuirea responsabilității între medicul care utilizează sistemul, instituția care implementează AI, plus producătorul software, este o provocare juridică emergentă. Pentru România, cadrul juridic actual prevede răspunderea medicului pentru deciziile finale (cu AI ca instrument auxiliar), însă reformele europene viitoare (predominant prin Directiva privind Răspunderea AI - AI Liability Directive în dezbatere), vor clarifica cadrul. Cooperarea cu Colegiul Medicilor din România (CMR) pentru aspectele deontologice, plus cu Ministerul Sănătății pentru reglementări specifice, asigură cadrul.

Hera Software și Druid AI

Aplicațiile AI românești în sectorul sanitar cuprind multiple proiecte în dezvoltare. Compania Hera Software, dezvoltată în România cu sediul la București, oferă soluții AI pentru analiza imaginilor histopatologice (predominant pentru identificarea cancerelor în probele de biopsie). Compania Druid AI, deși cu focus principal pe alte sectoare, dezvoltă cadre pentru asistența medicală conversațională (chatbot-uri medicale pentru consilierea inițială a pacienților). Universitatea Politehnica București, Universitatea Babeș-Bolyai Cluj-Napoca, Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi Iași, prin departamentele de inginerie a calculatoarelor și de inteligență artificială, oferă cadre pentru cercetarea aplicată în AI medical.

Universități și ELLIS

Centrele de excelență universitare pentru AI medical cuprind multiple programe. UMF Iuliu Hațieganu Cluj-Napoca, prin Centrul de Cercetare în Inteligență Artificială Medicală, oferă cadre pentru cercetare aplicată. UMF Carol Davila București, prin programele de cercetare cu universitățile partenere internaționale (predominant Imperial College London, Universitatea din Oxford prin programe Erasmus+), oferă cadre. Cooperarea cu European Lab for Learning and Intelligent Systems (ELLIS), structura europeană pentru excelență în AI cu peste 40 unități în Europa, oferă cadre suplimentare. Pentru România, unități ELLIS afiliate sunt la UMF Iuliu Hațieganu Cluj-Napoca, plus în pregătire la alte universități.

Cercetare Horizon Europe

Programele de cercetare aplicată în AI medical prin Horizon Europe Cluster 1 Health, oferă cadre semnificative. Pentru perioada 2021-2027, programul finanțează multiple proiecte specifice cu participarea instituțiilor românești. Cooperarea cu European Innovation Council (EIC), care finanțează startup-uri inovatoare inclusiv în domeniul AI medical, oferă cadre suplimentare. Programul Digital Europe Programme pentru aspectele de competențe digitale și pentru infrastructura specifică, completează cadrul. Pentru România, participarea la consorții europene prin universitățile medicale și prin companiile de software (precum Hera Software, plus alte startup-uri), oferă oportunități pentru transferul de tehnologii avansate.

(f) COOPERARE ȘI PERSPECTIVE

European AI Office

Cooperarea cu Comisia Europeană prin European AI Office, structura specializată înființată în 2024 pentru coordonarea implementării EU AI Act, oferă cadrul european principal. European AI Board, format din reprezentanți ai statelor membre, coordonează aspectele strategice. Cooperarea cu Joint Research Centre (JRC) al Comisiei Europene, care derulează cercetări specifice în domeniul AI medical, oferă cadre tehnice. Cooperarea cu European AI Alliance, forumul multistakeholder pentru aspectele de AI, plus cu European Innovation and Technology Institute (EIT Health), oferă cadre operaționale. Pentru programele de finanțare, EU4Health, Digital Europe Programme, Horizon Europe Cluster 1 Health, Horizon Europe Cluster 4 Digital Industry and Space, oferă cadre semnificative.

OMS și cooperare globală

Cooperarea cu Organizația Mondială a Sănătății (OMS) prin Biroul Regional pentru Europa, oferă cadrul global. Strategia OMS AI for Health, publicată în 2021 cu actualizări periodice, oferă reperele globale pentru utilizarea responsabilă a AI în sănătate. Cooperarea cu Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) prin rapoartele specifice despre AI în sănătate, oferă cadre comparative. Cooperarea cu International Medical Informatics Association (IMIA), organizația globală pentru informatică medicală, oferă cadre pentru schimburile de bune practici. Cooperarea cu Health Level 7 International (HL7) pentru standardele tehnice pentru AI medical, completează cadrul global.

Producători internaționali

Cooperarea cu producătorii internaționali de AI medical oferă cadre tehnice specifice. Companii globale cu prezență europeană precum Aidoc (cu sediul în Israel), Lunit (cu sediul în Coreea de Sud), RaySearch Laboratories (cu sediul în Suedia), Subtle Medical (cu sediul în Statele Unite), Owkin (cu sediul în Franța), plus producători români precum Hera Software, oferă tehnologii și expertiză. Cooperarea cu European Federation of Pharmaceutical Industries and Associations (EFPIA) pentru aspectele AI ale industriei farmaceutice, oferă cadre pentru cooperarea industrie-cercetare-clinică. Pentru transferul de bune practici, parteneriatele cu spitale europene avansate prin programe Erasmus+ și prin acorduri bilaterale, sunt esențiale.

Lipsa de date diverse

Provocările implementării AI medical în România cuprind multiple dimensiuni. Lipsa de date de antrenare suficiente și diverse, esențiale pentru dezvoltarea de modele performante, generează provocări. Datele medicale românești, deși cumulative semnificative (cu peste 17 milioane pacienți activi în DES), sunt frecvent fragmentate între sisteme diferite, cu probleme de calitate (predominant pentru documentarea inconsecventă), plus cu limitări de acces pentru cercetare. Investițiile pentru curarea datelor (data curation), pentru armonizarea formatelor, plus pentru asigurarea conformității cu GDPR pentru utilizarea în cercetare, sunt esențiale.

Lipsa specialiști

Lipsa de specialiști cu competențe în AI medical, atât medicale cât și tehnice, reprezintă altă dimensiune importantă. Pentru dezvoltarea, implementarea, plus operarea sistemelor AI medicale, sunt necesare echipe multidisciplinare cu cunoștințe specifice (predominant data scientists cu expertiză în datele medicale, ingineri software cu specializare în AI, plus medici cu pregătire suplimentară în AI). Cooperarea cu universitățile pentru programe specifice (precum masteratele în AI medical la Universitatea Politehnica București, UMF Iuliu Hațieganu Cluj-Napoca, plus alte universități), cu organizațiile internaționale pentru schimburi de specialiști, oferă cadre pentru consolidarea resurselor umane.

Costuri semnificative

Costurile semnificative ale tehnologiilor AI medicale, plus complexitatea implementării, reprezintă provocări specifice. Pentru un sistem AI complex de imagistică medicală (precum cele oferite de Aidoc sau Lunit), costurile cumulate de implementare pot atinge sute de mii de euro per spital (predominant pentru licențierea software, pentru integrarea cu sistemele existente, pentru formarea personalului, pentru mentenanța continuă). Pentru spitale publice cu bugete limitate, aceste costuri pot fi prohibitive. Componenta de transformare digitală a PNRR, plus programele specifice ale Comisiei Europene, oferă cadre pentru cofinanțare. Cooperarea cu producătorii pentru modele de licențiere flexibile, oferă cadre suplimentare.

50+ spitale cu AI 2030

Perspectiva pentru orizontul 2030 vizează consolidarea AI medicală în sectorul sanitar românesc prin reforme structurale și prin investiții semnificative. Atingerea unui nivel de peste 50 spitale publice românești cu sisteme AI medicale implementate (de la câteva în 2026), prin investițiile semnificative ale PNRR și ale programelor europene, reprezintă obiectivul cuantificabil. Atingerea unui număr de peste 200 specialiști români cu pregătire avansată în AI medical (de la câteva zeci în 2026), prin programele universitare și prin cooperarea cu structurile europene, va consolida resursele umane.

EU AI Act complet implementat

Implementarea completă a EU AI Act prin toate fazele etapizate (cu cerințe complete operaționale din 2026-2027), va consolida cadrul juridic. Cooperarea cu European AI Office, cu European AI Board, cu structurile europene de coordonare, va asigura conformitatea cu cele mai înalte standarde europene. Investițiile prin Horizon Europe Cluster 1 Health pentru cercetarea aplicată în AI medical (cu participarea instituțiilor românești la peste 30 proiecte europene), prin Digital Europe Programme pentru competențele digitale, prin EU4Health pentru aspectele specifice ale sectorului sanitar, vor consolida cadrul resurselor.

Sistem european integrat

Pe orizontul lung, viziunea conturează un sector sanitar românesc cu AI medicală implementată responsabil, bine integrat în arhitectura europeană, plus contribuind activ la cooperarea internațională. Către 2030, indicatorii principali (procentul de spitale cu AI medicală implementată, ponderea diagnosticelor asistate de AI, calitatea cercetării aplicate cu publicații științifice, conformitatea cu EU AI Act, contribuția la consorțiile europene de cercetare), ar trebui să se apropie de mediile europene avansate. Cooperarea cu European AI Office, cu OMS prin Strategia AI for Health, cu organizațiile internaționale (IMIA, ELLIS, plus alte), cu producătorii internaționali pentru tehnologii moderne, va consolida poziția României. Această evoluție va transforma fundamental calitatea diagnosticului și a tratamentelor pentru pacienții români.

SURSE PRINCIPALE

● Regulamentul UE 2024/1689 (EU AI Act, din august 2024).

● Medical Device Regulation MDR (Regulamentul UE 2017/745).

● European AI Office (Comisia Europeană).

● European Lab for Learning and Intelligent Systems (ELLIS).

● Aidoc, Lunit, RaySearch, Hera Software (producători AI medical).

● OMS - Strategia AI for Health (din 2021).

● Horizon Europe Cluster 1 Health: 8,2 mld euro 2021-2027.

● Digital Europe Programme 7,5 mld euro 2021-2027.

● International Medical Informatics Association (IMIA).

● ISO/IEC 42001 (AI Management Systems).

● EIT Health (European Institute of Innovation and Technology).

● GDPR pentru utilizarea datelor în AI medical.