Studii medicale: inteligenta artificiala

Un studiu teoretic amplu, publicat în jurnalul Neuroscience, analizează critic premisele conform cărora sistemele artificiale digitale ar putea deveni conștiente doar prin creșterea complexității computaționale. Autorii argumentează că diferențele fundamentale dintre calculul biologic și cel digital

Studiu de faza II pe 105 pacienți cu cancer mamar metastatic HR+/HER2- rezistent la CDK4/6 inhibitori arată că subtipizarea bazată pe AI (SNF) crește rata de răspuns la 65% vs 30% (SNF2) și 70% vs 20% (SNF4) față de alegerea standard a medicului.

O revizuire amplă a aplicațiilor AI în diabetul geriatric, evidențiind sisteme de monitorizare neinvazivă, algoritmi de predicție a hipoglicemiei și soluții pentru tratamentul personalizat.

Modele AI aplicate pe ECG standard prezic regurgitarea valvulară cardiacă moderată sau severă pe o cohortă de 435.000 de pacienți din China și SUA. Indicele C: 0,774 (regurgitare mitrală), 0,691 (aortică), 0,793 (tricuspidă). Riscul de regurgitare mitrală este de 7,6 ori mai mare la quartila cu scor

Inteligența artificială aplicată pe ECG standard îmbunătățește predicția insuficienței cardiace, identificând pacienți cu risc de 10-20 de ori mai mare față de modelele clinice standard.

Un studiu realizat la University of Utah și publicat în Current Directions in Psychological Science a propus un cadru conceptual pentru utilizarea inteligenței artificiale în psihoterapie, iar cercetarea arată că integrarea sistemelor automate trebuie înțeleasă ca un spectru de col

Analiză sistematică a comparat performanța inteligenței artificiale față de radiologi în detectarea nodulilor pulmonari pe CT și a leziunilor mamare pe mamografie și IRM. Sistemele IA au demonstrat acuratețe diagnostică non-inferioară sau superioară radiologilor, cu beneficii suplimentare în reducer

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 decâ

Registru multicentric pe 1.032 de pacienți cu suspiciune de STEMI: modelul AI de analiză ECG a detectat infarctul real cu o sensibilitate de 92% față de 71% a triajului standard și a redus activările false ale laboratorului de cateterism de la 41,8% la 7,9% (AUROC 0,94), cu performanță consistentă î

Studiul demonstrează că LC-OCT asistată de inteligență artificială crește acuratețea diagnosticului de carcinom bazocelular la 93%, egalând performanța experților și reducând necesitatea biopsiilor.

Revizuire asupra prevenției cardiovasculare în China: 4 milioane de decese anual, disparitate rural-urban majoră în accesul la îngrijire. Platformele digitale și inteligența artificială demonstrează potențial real de scalare a intervențiilor preventive, cu reduceri documentate ale tensiunii arterial

Sistemul AI-TFNA, bazat pe criteriile Bethesda, clasifică nodulii tiroidieni cu o acuratețe de 96,5%, reducând timpul de diagnostic și îmbunătățind performanța citopatologilor în practica clinică.

Sinteza a 23 de studii demonstrează că inteligența artificială detectează displazia de șold la copii cu o acuratețe comparabilă cu cea a experților, pe radiografii și ecografii.

Studiu pre-post italian (138.558 pacienți eligibili, 38 clinici, 12 luni): integrarea unui algoritm AI de predicție a riscului de complicații în dosarele electronice medicale a dus la îmbunătățiri semnificativ mai mari ale HbA1c, LDL-C și inițierii terapiilor cardiorenale protective față de îngrijir

EchoNet-Measurements — model open-source de deep learning antrenat pe 877.983 măsurători ecocardiografice (155.215 studii Cedars-Sinai), validat extern (Stanford): automatizează 18 măsurători (9 B-mode + 9 Doppler) cu acuratețe înaltă, performanță consistentă pe vârstă, sex, FA, obezitate, scanere;