Inteligența artificială în medicină: unde ne aflăm în 2026?

Urmărește BZI pe Google

Adaugă-ne ca sursă preferată în Google

Inteligența artificială (AI/IA) reprezintă capacitatea sistemelor informatice de a simula procesele cognitive umane, precum învățarea, raționamentul și luarea deciziilor. În 1950, matematicianul Alan Turing a dezvoltat celebrul test Turing, menit să evalueze dacă un calculator poate răspunde într-un mod comparabil cu un om. Acesta a fost punctul de plecare pentru inteligența artificială modernă. În anii care au urmat, au apărut primele forme de machine learning și primele chatbot-uri, marcând începutul dezvoltării domeniului. În medicină, progresul a fost mai lent și a pornit de la digitalizarea dosarelor pacienților și accesul la informație prin baze de date, precum PubMed. Ulterior, odată cu avansul tehnologic din ultimele două decenii, s-au dezvoltat tot mai mulți algoritmi de inteligență artificială și tehnologii robotice, care au început să sprijine activ activitatea medicală.

Pe scurt, inteligența artificială în medicină cuprinde mai multe componente de bază, fiecare cu rolul ei: Machine learning/deep learning – algoritmi care „învață” din date și pot recunoaște tipare (de exemplu, în imagini medicale sau analize, ajutând la diagnostic și predicții); Procesarea limbajului natural (NLP) – permite computerelor să înțeleagă și să analizeze texte medicale (foi de observație, scrisori medicale, articole științifice); Sisteme expert – programe bazate pe reguli care oferă suport în luarea deciziilor clinice, asemănător unui „ghid digital”; Robotică medicală – tehnologii care asistă proceduri (de exemplu în chirurgie) sau automatizează sarcini din spital.

Toate aceste componente pornesc de la același principiu: folosirea datelor pentru a sprijini medicii, nu pentru a-i înlocui.

Unde ne aflăm în 2026?

În prezent, inteligența artificială a depășit nivelul experimental – existând deja peste 1.400 de dispozitive medicale bazate pe AI, aprobate de FDA în SUA, iar ritmul de creștere este accelerat, cu sute de aprobări noi doar în 2025-2026. Interesant este că majoritatea acestor aplicații nu sunt „medici virtuali”, ci instrumente foarte specifice. Aproximativ 75-76% dintre noile dezvoltări AI sunt în radiologie, unde AI analizează imagini medicale (CT, RMN, radiografii) pentru a detecta leziuni, tumori sau alte anomalii.

Pentru a da câteva exemple concrete, actual sunt aprobați: algoritmi care detectează cancerul de sân pe mamografii sau noduli pulmonari pe CT; sisteme care măsoară automat dimensiunea unui anevrism sau densitatea osoasă dintr-un CT (fără investigații suplimentare); aplicații AI pentru ecografie în sarcină, care pot estima vârsta gestațională în câteva minute, chiar și fără expertiză avansată.

În afara radiologiei, AI începe să pătrundă și în alte specialități: cardiologie, neurologie sau oncologie. Reiterăm ideea că AI-ul aprobat astăzi nu înlocuiește medicul, ci funcționează mai degrabă ca un copilot. Totuși, chiar dacă numărul acestor tehnologii crește rapid, majoritatea sunt încă foarte specializate și limitate la sarcini punctuale, ceea ce arată că revoluția AI în medicină este deja începută, dar în continuă dezvoltare.

Un alt aspect important este faptul că inteligența artificială a ajuns deja direct la pacienți, prin rezultatele de căutare online. Așa-numitele „AI Overviews” – răspunsuri generate automat – ce apar acum în majoritatea căutărilor legate de sănătate, fiind prezente în aproximativ 84-92% dintre interogări. Cele mai frecvente sunt pentru simptome sau întrebări generale („ce înseamnă…”), dar și pentru tratamente. Practic, pentru mulți oameni, primul „contact” cu o informație medicală nu mai este medicul, ci un rezumat generat de AI. Acest lucru schimbă modul în care pacienții înțeleg boala încă dinainte de consultație, ridicând atât oportunități – acces rapid la informație –, cât și riscuri legate de acuratețe și lipsa validării medicale.

În general, pacienții acceptă AI mai ales ca instrument de sprijin pentru medici, nu ca înlocuitor al acestora. O preocupare constantă este păstrarea relației umane cu medicul și riscul de a pierde empatia în actul medical. Încrederea în AI depinde, în mare măsură, de recomandarea medicului, iar transparența – faptul că pacientul știe când este folosită AI – devine un element esențial.

Chiar dacă inteligența artificială aduce beneficii evidente, există și o serie de limite importante care nu pot fi ignorate. În primul rând, accesul la date de calitate este adesea dificil, iar regulile stricte de confidențialitate (precum GDPR) complică utilizarea acestora. În plus, multe sisteme AI funcționează ca un „black box”, ceea ce înseamnă că deciziile nu sunt ușor de explicat, ridicând probleme de încredere și responsabilitate. Există și riscul de erori sau bias-uri în algoritmi, care pot afecta deciziile clinice. Din punct de vedere practic, multe aplicații nu sunt încă validate suficient în studii reale, iar integrarea lor în spitale rămâne dificilă. Nu în ultimul rând, există temeri legate de impactul asupra locurilor de muncă și de tendința de a supraestima capabilitățile actuale ale AI. Toate aceste aspecte arată că, deși promițătoare, inteligența artificială trebuie implementată cu prudență și responsabilitate.

Opinia noastră este că, în 2026, inteligența artificială în medicină ar trebui privită ca orice alt „tratament” nou: promițător, dar care are nevoie de validare riguroasă înainte de a fi utilizat pe scară largă. Suntem într-o perioadă de tranziție, în care tehnologia evoluează rapid, dar integrarea ei responsabilă în practica medicală abia începe. Asistăm la o schimbare majoră – una în care medicina devine mai precisă, mai eficientă și mai conectată –, iar modul în care vom gestiona această evoluție va defini viitorul medicinii moderne. Deși AI ar trebui testată în condiții reale, cu dovezi solide de siguranță și eficiență, similar cu modul de testare al medicamentelor de către FDA sau EMA, ritmul de dezvoltare actual va depăși orice posibilitate de analiză și va crea a treia mare revoluție din medicină. Cum ar spune surferii: „Better to ride the big wave – enjoy the ride!”.

Bibliografie:

Kaul V, Enslin S, Gross SA. History of artificial intelligence in medicine. Gastrointest Endosc. 2020 Oct;92(4):807-812. doi: 10.1016/j.gie.2020.06.040. Epub 2020 Jun 18. PMID: 32565184.

Fayos De Arizón L, Viera ER, Pilco M, Perera A, De Maeztu G, Nicolau A, Furlano M, Torra R. Artificial intelligence: a new field of knowledge for nephrologists? Clin Kidney J. 2023 Jul 29;16(12):2314-2326. doi: 10.1093/ckj/sfad182. PMID: 38046016; PMCID: PMC10689169.

https://mybusinessfuture.com/en/1-451-ai-powered-medical-products-approved-in-the-u-s-europe/?utm_source=chatgpt.com

https://theimagingwire.com/2026/03/11/numbers-from-the-fda-show-radiology-is-maintaining-its-lead/?utm_source=chatgpt.com

Khan, B., et al. (2023) Drawbacks of Artificial Intelligence and Their Potential Solutions in the Healthcare Sector. Biomedical Materials & Devices, 1, 1-8.

https://hai.stanford.edu/assets/files/ai_index_report_2026.pdf

Prof. univ. dr. Adrian Covic, șeful Compartimentului de Transplant Renal al Spitalului Clinic „Dr. C. I. Parhon” Iași și prorector pentru Cercetare Științifică, Dezvoltare și Inovare în cadrul Universității de Medicină și Farmacie „Grigore T. Popa” (UMF) Iași/ As. univ. dr. Anca-Elena Ștefan