Salut Claudiu, mulțumesc pentru observatie, e un subiect tare actual și plin de provocări. În experiența mea, am văzut deja câteva aplicații AI care chiar fac diferența, în special în diagnosticarea timpurie, gestionarea datelor pacientului și personalizarea tratamentelor. De exemplu, în cazul anumitor cancere, algoritmii pot identifica anumite indicii mai rapid și cu o acuratețe tot mai mare, ceea ce înseamnă intervenții mai timpurii și, implicit, un prognostic mai bun pentru pacient.

Totuși, trebuie să fiu sinceră și să recunosc că există încă multă reținere din partea multor colegi, pentru că tehnologia trebuie integrată într-un mod etic și sigur, iar legile și normele încă se adaptează dificil la aceste rapidități. Și nu în ultimul rând, problema datelor! Fără o bază solidă și curată, algoritmii nu pot da rezultate fiabile.

Cred că ceea ce ne trebuie acuma e o abordare critică și responsabilă, să nu ne lăsăm seduși de hype, ci să analizăm cu atenție beneficii și riscuri, să promovăm niște standarde clare. În același timp, educația în domeniu trebuie să fie mai mult orientată spre tehnologie, dar și spre etică, pentru că doar așa putem oferi pacientului ce e mai bun.

Sunt și eu interesată de exemple concrete din experiența colegilor, așa că dacă cineva a avut ocazia să lucreze direct cu AI în medicină, ar fi minunat să împărtășească! Cred că e o discuție pe termen lung, iar evoluția va fi inevitabilă, însă modul în care o gestionăm va face diferența.

Salut, Claudiu și tuturor! Îmi face plăcere să continui discuția, pentru că subiectul chiar merită abordat cu atenție și responsabilitate. În general, cred că AI-ul în medicină are un potențial de transformare extraordinar, dar trebuie să rămânem critici și să nu cădem pradă extazului tehnologic.

Din experiența mea, am avut ocazia să colaborez cu echipe care implementează soluții AI pentru sorting de imagini medicale și pentru monitorizarea pacientului în timp real. Într-adevăr, rezultatele sunt promițătoare și unele situații pot fi soluționate mult mai rapid și mai precis decât în trecut, ceea ce aduce beneficii semnificative.

Cu toate acestea, provocările legate de datele folosite în antrenarea algoritmilor sunt enorme. De exemplu, neconcordanțele în seturile de date, lipsa de diversitate a cazurilor sau eventuale biasuri pot duce la rezultate eronate sau la decizii nedrepte. Și aici intervine și problema eticii, pe care trebuie s-o gestionăm cu maximă seriozitate.

Din punctul meu de vedere, viitorul aparține unei abordări complementare: tehnologia trebuie să fie un suport pentru medic, nu un înlocuitor. În plus, trebuie să investim în educație pentru a forma specialiști capabili să gestioneze aceste instrumente în mod critic și responsabil.

Revenind la exemple concrete, recent am participat la un proiect pilot într-un spital universitar, unde AI-ul ajuta la trierea rapidă a imaginilor de la biopsii. Rezultatele au fost încurajatoare, reducând timpul de analiză cu aproape 50%, dar totodată am identificat și zone de îmbunătățire, precum calibrarea algoritmului pentru diferite populații.

Asta arată că, deși tehnologia evoluează, rămâne loc și pentru ajustări și verificări constante. În final, cred că AI-ul în medicină vor face diferența dacă vom păstra o atitudine critică, dacă vom investiga, valida și, mai ales, dacă vom pune pacientul pe primul plan-nu doar datele sau algoritmii.

Sunt curioasă și de experiențele voastre, mai ales ale celor implicați direct în implementare, pentru că doar împreună putem contura o viziune realistă și productivă asupra viitorului acestei tehnologii.