Studii medicale: inteligenta artificiala in medicina

Într-un studiu publicat recent, cercetătorii de la University of California San Diego au demonstrat o nouă abordare de terapie de diferențiere pentru cancerul colorectal, bazată pe reactivarea expresiei factorului de transcripție CDX2 – un supresor tumoral esențial pentru menținerea identității celu

Un studiu realizat de cercetători de la Universitatea din Maine și publicat în Journal of Health Organization and Management a analizat comparativ modul în care inteligența artificială (AI) și clinicienii umani gestionează întrebările medicale complexe. În contextul unei criz

Pe 31 octombrie 2025 a fost publicat un studiu realizat de echipa condusă de Hemant Suryawanshi și colaboratori, care descrie primul caz clinic de sarcină confirmată obținută printr-un sistem bazat pe inteligență artificială (IA) pentru identificarea și recuperarea spermatozoizilor la un pacient dia

Pe 8 octombrie 2025, The New England Journal of Medicine a publicat pentru prima dată în istorie o analiză clinică generată de o inteligență artificială – sistemul Dr. CaBot, dezvoltat de cercetătorii de la Harvard Medical School. Modelul, inspirat de celebrul medic și educator Richard C

Un studiu publicat pe 6 mai 2026 în revista Nature Machine Intelligence de cercetători de la Universitatea din South Florida (USF) și Universitatea din Missouri prezintă o evaluare sistematică și cuprinzătoare a PanPep - un model de inteligență artificială bazat pe meta-învățare, concepu

Sistemul AI bazat pe rețea neuronală profundă (transformer) estimează densitatea minerală osoasă lombară (r=0,89) și femurală (r=0,74) din radiografii lombare standard, cu sensibilitate 86,4% pentru osteopenie — screening non-invaziv fără DXA, n=1454, J Orthop Res iulie 2025.

Studiu Yale + UT Austin + Semmelweis Budapest (JAMA, 1,2 milioane video-uri echo, 32.265 TTE) — dezvoltare și validare a sistemului AI PanEcho pentru interpretarea echocardiografică completă cu multitask deep learning: 18 tasks clasificare diagnostică AUC mediana 0,91; 21 parametri estimare cu MAE n

Studiu deep learning + validare prospectivă (Nature, Columbia University Irving Medical Center + NewYork-Presbyterian, 1+ milion înregistrări ECG-imagistică) — EchoNext model AI pentru detecția bolii cardiace structurale din ECG: acuratețe diagnostică înaltă, outperformed cardiologi în evaluare cont

Review comprehensiv PRISMA (Computers in Biology and Medicine, LabGED Badji Mokhtar University Annaba Algeria + Hamad Bin Khalifa Qatar + Techno International Kolkata India) - abordări avansate deep learning în analiza imaginilor cardiace: DL în detecție CVD (CAD+HF+defecte congenitale+aritmii+valvu

Consulturile electronice (eVisits) au devenit un instrument esențial în medicina de familie, în special în Marea Britanie, unde sunt obligatorii pentru toate cabinetele din aprilie 2020. Deși promit un acces îmbunătățit și o eficiență crescută, eVisits pot genera provocări semnificative: creșterea c

Un nou studiu publicat în Proceedings of the National Academy of Sciences propune o abordare inovatoare pentru screeningul anemiei: o aplicație de smartphone bazată pe inteligență artificială (IA) care poate estima nivelul hemoglobinei utilizând o simplă fotografie a unghiei. Cu peste 1,4 milioane d

Un grup de cercetători de la Universitatea din Pennsylvania a dezvoltat un sistem de învățare profundă denumit ByteTrack, capabil să detecteze automat momentele în care copiii iau o înghițitură de mâncare și să evalueze viteza de alimentație. Studiul, publicat în 2025 în Frontiers in Nutrition, prop

Contextul studiului Electrocardiograma (ECG) de 12 derivații este una dintre cele mai frecvent utilizate investigații medicale la nivel global, cu milioane de înregistrări efectuate zilnic în spitale, clinici și centre de urgență. ECG furnizează informații diagnostice esențiale pentru mul

Acest scoping review analizează sistematic 550 de studii privind aplicarea modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM — Large Language Models) în medicină, inclusiv ChatGPT, GPT-3, GPT-4 și BioGPT. Concluzia principală: LLM-urile demonstrează un potențial considerabil în diagnosticare, r

Revizuirea analizează potențialul IA în diabetologie dincolo de bucla închisă, evidențiind beneficii în diagnostic, predicția complicațiilor și management, dar și bariere etice și tehnice.