Studii medicale: inteligenta artificiala

Experții din Asia-Pacific au emis 12 recomandări de consens privind integrarea inteligenței artificiale în screeningul și managementul osteoporozei, ca instrument adjuvant pentru DXA.

J Electrocardiol 2026: DeepECG.ai — platforma web AI pentru ECG integrata cu sisteme clinice existente (inferenta <1 sec). Studii DAISEA-ECG (medicina primara) si HEART-AI: 29.211 ECG-uri analizate in 3 luni, 53 utilizatori, 285 pacienti. Reduce decalajul expertiza medicina primara-cardiologie.

Eur Heart J 2026: DeepECG-SSL vs DeepECG-SL, antrenat pe 1M+ ECG-uri, 77 conditii cardiace. AUROC 0,98-0,99 intern si extern (11 sisteme sanatate). SSL superior la date limitate: LQTS genotip (0,931 vs 0,850), FA 5 ani (0,742 vs 0,734). Open-source: greutati si cod publice.

Un model de învățare profundă antrenat pe 540.372 de ECG-uri detectează ocluzia coronariană acută cu o C-statistică ≥0,95, depășind criteriile clasice STEMI și permițând localizarea vasului vinovat.

Am J Cardiol 2026: 365 intrebari ACCSAP — Gemini 2.5 Pro 87%, ChatGPT-4o 85%, MedGemma 27B 67%. Brier scores: Gemini 0.115, GPT 0.137, MedGemma 0.262 (calibrare deficitara). Diferenta incredere corect/incorect <3%. ChatGPT: cea mai buna corelatie incredere-acuratete (r=0.80). LLM-urile = suport, nu

Meta-analiza a 81 de studii confirmă acuratețea înaltă a inteligenței artificiale în diagnosticul cancerului ovarian și optimizarea FIV, subliniind necesitatea validării clinice prospective.

Bioinformatics 2026: Cadru de analiza federata cu criptare homorfica (PPFA) — calcul statistic distribuit pe date criptate fara transfer date brute. Validare: scoruri de risc poligenic si meta-analize pe 2 cohorte reale. Acuratete >99.9% vs plaintext. Scalabil cu volum date si nr site-uri. Relevanta

Studiul demonstrează că un model de limbaj mare (LLM) depășește medicii în raționamentul clinic complex și în furnizarea celui de-al doilea aviz în urgențe, subliniind necesitatea integrării IA.

Revizuire sistematică privind aplicațiile IA în pediatrie, evidențiind validarea clinică în retinopatie, sepsis, epilepsie și leucemie, alături de provocările etice și tehnice specifice.

Diagnostics 2026: LLM (ChatGPT-4.0v) extrage parametri din 346 rapoarte CTA coronariana (CAC, CAD-RADS, placa necalcificata, LVEF) → bioAGE. MACE 8.7% (2 decese, 5 IM, 22 revascularizari). bioAGE: AUC 0.768 (p<0.001) vs varsta cronologica AUC 0.590 (p=0.102, ns). BioAGE > cronologica la 45.4% pacien

Cardiovasc Diagn Ther 2026: Revizuire IA în cardiologie. ECG-IA: DVSS (AUC 0.93), FA din sinusal (AUC 0.87), predicție MSC. Echo-IA: FEVS automată (bias <3%), segmentare, clasificare CMP. RMN-IA: LGE fibrozé, clasificare CMP. CT-IA: CAC automat, placă vulnerabilă, FFRct (AUC 0.92). Cateterism: QFR,

PLOS Digital Health 2026: Sondaj transversal german, 112 HCP cardiologie, 57% utilizează TM. BMA: 12 determinanți — cunoștințe TM, cardiolog calificat, sex feminin, TM adecvat IC/aritmii (pozitiv); îngrijorări beneficii pacient, acuitate, vârstă (negativ). ML XGBoost: AUROC 0.88, acuratețe 79%. Pred

Cureus 2026: IA în cardiologia pediatrică — cadru OMS/IOM (6 domenii: siguranță, eficacitate, centrare pacient, oportunitate, eficiență, echitate). Aplicații: echo (cuantificare, detecție BCC), ECG (aritmii, QT lung), CT/RMN (segmentare, planificare chir.), ATI (prognostic). Bioetica pediatrică: bia

Sinteza a 157 de studii confirmă beneficiile telemedicinei și medicinei de precizie în oncologia pediatrică, subliniind nevoia de studii clinice riguroase și integrare sistemică.

JMIR Cardio 2026: Revizuire sistematică, 33 studii, LLM în cardiologie. ECG (vignete text): ChatGPT-4 91% corect vs medici urgență 77%. Insuficiență cardiacă (întrebări clinice): ChatGPT-4 91% acuratețe. Educație medicală: 66% acuratețe (variabilitate mare). Limitări: halucinații, knowledge cutoff,