În plină criză europeană de radiologi, România marchează o premieră: un spital pediatric a integrat, în ultimii trei ani, în fluxul real, un algoritm de radiologie alimentat de o bază de date de peste 25 de milioane de radiografii.
Inteligența artificială promite să schimbe medicina globală, dar adevărata întrebare nu este dacă poate înlocui medicii, ci dacă poate stabiliza un sistem sub presiune. În timp ce Europa se confruntă cu un deficit de peste 30.000 de radiologi, iar România are una dintre cele mai mici rate de digitalizare medicală din UE, Spitalul „Grigore Alexandrescu” din București lucrează cu o soluție AI folosită deja în 60 de țări. Rezultatul? O lecție despre responsabilitate, scepticism sănătos și maturitate tehnologică.
Inteligența artificială, între promisiune și presiune sistemică. Inteligența artificială a devenit, în ultimii ani, una dintre cele mai mari promisiuni ale medicinei globale. Investițiile în AI medical au depășit opt miliarde de dolari în 2024, iar piața soluțiilor de diagnostic asistat de algoritmi este estimată să crească de la 1,2 miliarde la peste cinci miliarde până în 2030.
În același timp, în unele țări din Europa, timpul mediu de așteptare pentru o radiografie interpretată de un specialist depășește 48 de ore. România are un raport radiologi–populație aproape la jumătate față de media UE, ceea ce transformă presiunea pe medicii existenți într-o problemă structurală.
Într-un astfel de context, AI-ul nu mai este un experiment tehnologic, ci o infrastructură critică.
AZmed: de la start-up francez la tehnologie folosită în 2.500 de spitale. AZmed este o companie franceză fondată acum șapte ani de un medic, un inginer AI și un specialist în business, care a reușit să transforme inteligența artificială într-un instrument clinic real. Prezentă în peste 2.500 de spitale din 60 de țări, compania a construit Rayvolve®, un algoritm antrenat pe milioane de radiografii și validat în studii multicentrice, studii per-reviewed.
Un studiu publicat în 2026 a evaluat performanța tehnologiei pe 258.373 de radiografii din 26 de țări, confirmând o stabilitate notabilă în populații diferite și în medii clinice. Un alt studiu, dedicat pediatriei, arată că AI-ul crește acuratețea radiologilor juniori cu până la 12% și reduce erorile în urgențe, în timp ce validarea externă indică o sensibilitate și specificitate între 95 și 97%, valori comparabile cu cele ale radiologilor experimentați.
„Am antrenat algoritmul pe milioane de radiografii. Trei radiologi validează fiecare imagine. Dacă doi spun «da» și unul «nu», decide majoritatea. Dacă doi spun «nu» și unul «da», nu folosim imaginea. Baza noastră de date cuprinde 25 de milioane de radiografii, una dintre cele mai diverse din lume – imagini provenite din peste 50 de țări și peste 150 tipuri de echipamente – pe care o folosim pentru a alimenta algoritmii”, spune Alexandre Attia, Chief Technology Officer și cofondator AZmed.
Europa are un deficit de radiologi. România implementează soluția. În spitalele europene, peste 70% dintre radiografiile de urgență sunt interpretate inițial de medici nespecializați în imagistică, ceea ce crește riscul de erori, mai ales în pediatrie.
În România, raportul dintre numărul de radiologi și populație este de aproape două ori mai mic decât media UE, ceea ce face ca presiunea pe medicii existenți să fie constantă și structurală. În spitalele mari de urgență, un medic tânăr poate vedea între 80 și 120 de pacienți pe tură, iar în perioadele de vârf numărul de radiografii poate depăși 300 pe zi.
Paradoxal, tocmai spitalele publice, nu cele private, au acces la fonduri europene pentru digitalizare, ceea ce a făcut ca România să devină una dintre piețele în care AZmed a decis să intre prin spitale pediatrice și de urgență.
AI validată în 60 de țări ajunge în urgențele pediatrice din București. Spitalul Clinic de Urgență pentru Copii „Grigore Alexandrescu”, centru universitar al UMF „Carol Davila”, a devenit primul spital pediatric din România care integrează tehnologia în fluxul real de pacienți.
Camera de gardă primește între 250 și 400 de copii pe zi, iar în perioadele de vârf numărul prezentărilor poate ajunge la 500. În astfel de zile, volumul de radiografii depășește frecvent câteva sute de investigații, într-un spital care dispune de o singură cameră de radiologie pentru urgențe.
„Nu sunt deloc un fan al AI.” Scepticismul sănătos al unui medic cu 30 de ani de experiență. Dr. Bogdan Ștefan Olteanu, medic primar radiologie–imagistică medicală și șef al Laboratorului de Radiologie al Spitalului Clinic de Urgență pentru Copii „Grigore Alexandrescu”, coordonează implementarea tehnologiei. Cu o carieră de aproape trei decenii în radiologia pediatrică, format în centre universitare din Lyon și București, doctor în medicină și lector universitar la UMF „Carol Davila”, dr. Olteanu este unul dintre cei mai experimentați specialiști din domeniu, cu peste 50 de lucrări științifice și roluri active în societăți profesionale europene. „Nu sunt deloc un fan al AI. Chiar dacă sunt unul dintre primii utilizatori. Încă aștept ziua în care AI-ul va putea face o prognoză meteo cu acuratețe de 99,9%. Dacă nici vremea nu poate fi prezisă corect, deși are câteva variabile, cum putem prezice un organism uman, care are mii?”, spune dr. Olteanu.
Este scepticismul profesionist al unui medic care știe că biologia nu este matematică și al unui sistem care nu este pregătit să transfere responsabilitatea către un algoritm.
Între fractură și cartilaj: unde se oprește AI-ul și unde începe medicina. Spitalul a implementat AI-ul într-un context foarte specific: ortopedia pediatrică de urgență, unde majoritatea medicilor sunt tineri, imaginile nu sunt văzute în timp real de radiologi, iar deciziile trebuie luate rapid. „AI-ul le dă încredere, le confirmă deciziile și le scade numărul de apeluri către radiologii seniori în turele de noapte. Pentru medicii tineri, AI-ul este un sfat rapid, mai rapid decât un senior”, explică dr. Olteanu.
Dar tehnologia are limite clare: „AI-ul nu reduce timpul de așteptare. Blocajul nu provine din interpretarea imaginilor, ci din faptul că avem o singură cameră de radiologie, însă doctorul va fi întotdeauna mai bun decât AI-ul. Poți vedea copilul, evoluția, imaginile anterioare. AI-ul vede o singură imagine. În pediatrie, diferența dintre o fractură și un cartilaj de creștere poate fi subtilă, iar algoritmul poate confunda cele două. Uneori, AI-ul arată o fractură unde este o zonă de creștere. Alteori, ratează o fractură evidentă. Dar medicii știu ce fac”.
Afirmația este în linie cu poziția AZmed, care subliniază constant că rolul algoritmului este de a sprijini actul medical, nu de a-l înlocui. „Obiectivul nu este deloc să înlocuim diagnosticul final pus de medic, ci ca AI-ul să fie folosit ca un partener. Nu spunem niciodată că AI-ul va înlocui medicii, pentru că asta ar însemna să preia responsabilitatea diagnosticului și nimeni nu își dorește asta. Medicul rămâne responsabil, iar AI-ul nu înlocuiește judecata clinică, ci o completează”, spune Julien Vidal, CEO și cofondator AZmed.
Costul real al AI-ului: infrastructură, oameni, responsabilitate. Implementarea tehnologiei a fost posibilă doar după ce spitalul a găsit un model de business sustenabil. „Ai nevoie de PACS, de specialiști IT, de securitate cibernetică. Testarea gratuită nu este gratuită pentru spitale: consumă resurse, timp, oameni. Am acceptat să testăm doar când am simțit că merită”, spune medicul.
În paralel, AZmed își adaptează algoritmii pentru fiecare spital în parte, într-un proces pe care îl numesc „domain adaptation”. Algoritmul este ajustat pentru aparatele, populația și patologiile fiecărui spital, astfel încât performanța să fie optimă în context local.
„Chiar și între Franța și România apar diferențe în imagini. Aparatele sunt diferite, populațiile sunt diferite, tipurile de traumatisme sunt diferite. De aceea ne concentrăm pe adaptarea la context și pe fine tuning. Monitorizăm constant performanța și ajustăm sensibilitatea și specificitatea pe baza feedbackului medicilor. Spitalele ne aleg pentru că suntem dispuși să adaptăm AI-ul la mediul lor”, spune Alexis Guignard, International Sales Lead Azmed.
În același timp, medicii de la „Grigore Alexandrescu” își fac propria cercetare: „Vrem să fim mai exigenți decât studiile anterioare. Nu comparăm doar imaginea actuală cu AI-ul, ci și contextul clinic complet. Probabil sensibilitatea va fi mai mică decât în alte studii, pentru că medicul are mai multe informații decât algoritmul”.
Un model de adopție matură, nu pe hype. La „Grigore Alexandrescu”, nu a revoluționat fluxul de pacienți, dar a stabilizat calitatea diagnosticului în turele de urgență, a crescut încrederea medicilor tineri și a redus presiunea pe radiologii seniori. Este un model de adopție matură: critic, responsabil și fără entuziasm superficial.
Într-o lume în care discursul despre tehnologie oscilează între promisiune și panică, România oferă un exemplu rar: luciditate. AI-ul nu va înlocui medicii. Dar medicii care folosesc AI vor redefini standardele profesiei.
Iar spitalele care înțeleg această nuanță nu doar că vor ține pasul cu Europa, ci vor modela viitorul diagnosticării în Europa Centrală și de Est, acolo unde presiunea este reală, resursele sunt limitate, iar fiecare decizie contează.
„Oamenii vor să existe cineva vinovat în caz de eroare. În medicină, cine semnează? Cine răspunde? Un algoritm nu poate fi tras la răspundere. De aceea, AI-ul nu va înlocui medicii, nici măcar în imagistică.”
Dr. Bogdan Ștefan Olteanu,
medic primar radiologie–imagistică medicală și șef al Laboratorului de Radiologie al Spitalului Clinic de Urgență pentru Copii „Grigore Alexandrescu”
„În camerele de urgență, primul diagnostic este adesea pus de medici care nu sunt specializați în interpretarea radiografiilor. Există multe erori între prima citire și cea de-a doua, făcută de un radiolog, uneori la câteva zile distanță. AI-ul funcționează ca o plasă de siguranță.”
Julien Vidal, cofondator și CEO AZmed
Alexandre Attia, cofondator și CTO AZmed
8 miliarde de dolari reprezintă investițiile totale în AI medical în ultimii doi ani
1,2 miliarde de dolari reprezintă piața soluțiilor de inteligență artificială pentru diagnostic la nivel global în 2024
