Studii medicale: imagistica medicala

Consensul ESC 2026 standardizează utilizarea RMN cardiac, CT și imagisticii nucleare la sportivi, oferind protocoale pentru diagnosticul diferențial între adaptarea fiziologică și patologia cardiacă.

Tehnica RO-iSCAT permite imagistica 3D în timp real a prelungirilor membranare celulare fără etichete toxice, facilitând studiul comunicării intercelulare în cancer și infecții virale.

Recomandări franceze privind utilizarea imagisticii (DUS, IRM, CT, PET/CT) în diagnosticul și monitorizarea arteritei cu celule gigant, cu accent pe ecografia duplex ca primă linie.

Meta-analiza a 24 de studii confirmă că CT-ul dual-source (gen. 2-3) oferă o acuratețe diagnostică superioară ecocardiografiei în BCC pediatrice, cu doze de radiații foarte mici (0,21-0,70 mSv).

Revizuirea sintetizează aplicațiile IA în cardiologie (ECG, eco, RMN, CT, cateterism), evidențiind trecerea de la stadiul experimental la soluții clinice validate și provocările implementării.

Analiza comparativă a 18 ghiduri ESC și NICE (2015-2025) relevă divergențe majore în utilizarea CMR pentru cardiomiopatii, ESC fiind mai precoce, în timp ce NICE adoptă o abordare restrictivă.

Studiul demonstrează o asociere între consumul ridicat de alimente ultra-procesate și infiltrarea lipidică intramusculară la nivelul coapsei, indicând o calitate musculară scăzută la adulți.

Analiza a 73 de studii arată că 95% nu definesc clar criteriile imagistice pentru ciroza hepatică, subliniind necesitatea urgentă a unui consens internațional pentru standardizarea diagnosticului.

SeeDB-Live utilizează albumină serică bovină pentru a transparentiza țesuturile vii prin potrivirea indicelui de refracție, permițând imagistica profundă fără a altera funcțiile fiziologice.

Studiul evaluează capacitatea radiologilor și a modelelor AI de a detecta radiografii sintetice (deepfake), demonstrând dificultăți semnificative în identificarea acestora de către experți.

Meta-analiza confirmă că modelele lingvistice mari (LLM) îmbunătățesc semnificativ inteligibilitatea rapoartelor radiologice, cu o rată de erori clinice semnificative de doar 0,9%.

Sistemul AI Prima, antrenat pe 200.000 de RMN-uri, identifică peste 50 de patologii neurologice și urgențe cu o acuratețe de 97,5%, optimizând triajul și diagnosticul radiologic.

Sistemul STAR, bazat pe AI, permite imagistica 3D în timp real a tumorilor pulmonare fără radiații suplimentare, atingând o eroare de urmărire sub 2 mm, validată pe fantom și pacienți.

Studiul prezintă un sistem integrat de tomografie cu ultrasunete rotaționale și fotoacustică (RUS-PAT) pentru imagistică 3D rapidă, neiradiantă și cu contrast dual, validat pe voluntari umani.

Studiul evaluează indicele DTI-ALPS ca biomarker imagistic neinvaziv pentru hipertensiunea intracraniană idiopatică, demonstrând corelații între fluxul glimfatic și presiunea intracraniană.