Implementarea inteligenței artificiale în spitalele din Marea Britanie

Autor: Racheriu Dragoș, licențiat în medicină

Un studiu amplu realizat de cercetători de la University College London (UCL), în colaborare cu Nuffield Trust și Universitatea din Cambridge, și publicat în The Lancet eClinicalMedicine în 2025, arată că implementarea inteligenței artificiale (IA) în spitalele din Anglia este mult mai dificilă decât se anticipase inițial. Cercetarea, finanțată de National Institute for Health and Care Research (NIHR), evidențiază obstacole legate de guvernanță, contracte, integrarea în infrastructuri IT învechite, formarea personalului și acceptarea noilor tehnologii.

Context

Interesul pentru integrarea inteligenței artificiale în diagnostic a crescut exponențial în ultimii ani. Studii anterioare, desfășurate în mare parte în medii controlate de laborator, au sugerat că IA poate îmbunătăți precizia diagnosticelor, poate reduce erorile și poate scădea povara asupra personalului medical. În 2023, Anglia a lansat un program major prin care 66 de spitale au primit finanțare de 21 de milioane de lire sterline pentru a introduce instrumente de IA în diagnosticul afecțiunilor toracice, inclusiv cancerul pulmonar. Spitalele au fost organizate în 12 rețele de diagnostic imagistic, pentru a facilita accesul pacienților la opinii de specialitate și pentru a susține colaborarea între unități.

Despre studiu

Cercetătorii au evaluat procesul de achiziție și implementare timpurie a noilor instrumente de IA între martie și septembrie 2024. Studiul s-a concentrat pe 10 rețele de imagistică și, în detaliu, pe șase trusturi NHS. Metodologia a inclus:

interviuri cu personal medical, echipe de management și furnizori de IA,
observații directe ale proceselor de planificare, guvernanță și instruire,
analiză de documente relevante privind achizițiile și integrarea tehnologiilor.

Deși proiectul a urmărit introducerea rapidă a IA pentru radiografii și tomografii computerizate (scopuri variind de la prioritizarea cazurilor critice până la identificarea simptomelor), realitatea a fost mai complexă.

Principalele dificultăți identificate:

Întârzierea contractării – procedurile au durat între patru și zece luni mai mult decât fusese planificat; la 18 luni de la termenul inițial (iunie 2025), o treime dintre spitale (23 din 66) încă nu utilizau IA în practică clinică.
Integrarea în sisteme IT eterogene și învechite, ceea ce a complicat adaptarea tehnologiei la infrastructurile locale.
Lipsa de timp și resurse la nivelul personalului clinic, deja suprasolicitat, ceea ce a îngreunat selecția, formarea și validarea tehnologiilor.
Nivel redus de înțelegere și scepticism privind IA, mai ales din partea personalului senior, care și-a exprimat îngrijorări legate de responsabilitatea decizională și siguranța pacienților.
Informații tehnice excesive și greu de gestionat în procesul de achiziție, care au crescut riscul de a omite detalii critice.

Factorii care au facilitat implementarea:

leadership puternic la nivel național,
colaborarea și schimbul de experiență între rețelele de imagistică,
implicarea dedicată a unor echipe locale și a managerilor de proiect,
angajamentul ridicat al personalului medical și IT care a participat la proces.

Rezultate

Studiul arată că IA poate sprijini diagnosticul, dar nu reprezintă o soluție imediată la presiunile actuale din sistemul medical. Printre concluziile esențiale:

Introducerea IA a fost mult mai lentă decât au estimat decidenții politici.
Programele care au avut manageri de proiect dedicați au progresat mai rapid, subliniind importanța sprijinului logistic și organizațional.
Formarea personalului a fost insuficientă, mai ales în ceea ce privește responsabilitățile clinice și modul de integrare a IA în practica zilnică.
Acceptarea IA a fost variabilă – unele echipe au fost receptive și colaborative, în timp ce altele au manifestat reticență, invocând lipsa de claritate privind rolul și limitele tehnologiei.
Este nevoie de liste naționale de furnizori agreați și de proceduri standardizate de achiziție pentru a simplifica procesul la nivel local.

Profesorul Naomi Fulop (UCL) a subliniat că NHS este alcătuit din sute de organizații cu cerințe clinice și sisteme informatice diferite, ceea ce face extrem de dificilă implementarea unitară a instrumentelor digitale.

Concluzii și implicații

Cercetătorii afirmă că, deși instrumentele de IA au potențialul de a îmbunătăți semnificativ serviciile de diagnostic, nu sunt o „soluție-minune”. Implementarea eficientă necesită:

formare timpurie și continuă a personalului,
manageri de proiect dedicați,
clarificarea responsabilităților clinice și a aspectelor de guvernanță,
sprijin centralizat și proceduri simplificate de achiziție.

Studiul oferă lecții importante pentru programul de transformare digitală al NHS și pentru politicile guvernamentale pe termen lung. Următoarele etape de cercetare se vor concentra pe evaluarea utilizării IA după implementare și pe perspectiva pacienților și a îngrijitorilor, domenii insuficient explorate până acum.

Data actualizare: 12-09-2025 | creare: 12-09-2025 | Vizite: 151

Bibliografie

Ramsay, A. I. G., et al. (2025). Procurement and early deployment of artificial intelligence tools for chest diagnostics in NHS services in England: a rapid, mixed method evaluation. eClinicalMedicine. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2025.103481

Sursă imagine: https://www.freepik.com/free-vector/hand-drawn-ai-healthcare-illustration_138217258.htm

Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!

Alte articole din aceeași secțiune:

Bandajul inteligent

De-a lungul timpului oamenii au folosit diferite tipuri de bandaje pentru răni, dar bandajul realizat de o echip�...

De ce arhitecturile digitale actuale nu pot susține conștiința: o perspectivă asupra calculului biologic

Un studiu teoretic amplu, publicat în jurnalul Neuroscience, analizează critic premisele conform cărora sistemel...

Un software muzical ajută femeile aflate în travaliu

O echipă de cercetare din Louisiana a conceput un software care monitorizează fătul în timpul nașterii și îi...

Interfața creier-computer permite unui bărbat paralizat să controleze un braț robotic
Cipurile microfluidice avansează cercetarea bolilor neurodegenerative
A fost descoperită o nouă metodă de administrare a medicamentelor la ținte specifice
Controlul precis al protezelor de mână prin puterea gândului: un nou protocol de antrenament pentru interfețe creier-calculator

Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:

Predicţia demenţei înainte de debut cu ajutorul inteligenţei artificiale

Un algoritm de calcul al probabilităţii unei persoane de a dezvolta demenţa înainte ca boala să se instal...

Sistem de inteligență artificială pentru a evalua maturarea cerebrală a bebelușilor prematuri

Cercetătorii din cadrul Universității din Helsinki și Spitalului Universitar din Helsinki au dezvoltat un softw...

Inteligența artificială și beneficiile în medicină

Aplicații și gadget-uri pentru depistarea cancerului, ceasuri inteligente pentru depistarea accidentelor vascular...

Algoritm dezvoltat de Google care detectează riscul cardiovascular din analiza ochilor

Algoritmul care redă modul în care creierul percepe fețele

Software inteligent pentru diagnosticarea cancerului de prostată

Forumul ROmedic - întrebări și răspunsuri medicale:

Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.

intră pe forum