Am discutat cu domnul Șl. dr. Călin Muntean, cadru didactic cu o experiență de peste două decenii în cadrul Catedrei de Informatică Medicală și Biostatistică a UMF „Victor Babeș” din Timișoara legat de locul informaticii medicale și al biostatisticii în formarea studenților Facultății de Medicină, precum și transformările pe care medicina contemporană le cunoaște prin integrarea metodelor de analiză cantitativă și a sistemelor de inteligență artificială. Ca idee de bază a interviului o alegem pe aceasta: „Sănătatea noastră se traduce, în ultimă instanță, într-o sumă de cifre. Misiunea catedrei noastre este aceea de a-l învăța pe viitorul medic cum să citească, să interpreteze și să producă, la rândul său, această cunoaștere cuantificată.”
Dialogul de față schițează o pledoarie elegantă pentru o medicină gândită prin date — o medicină în care raționamentul clinic, deprinderea metodologică și competența digitală se susțin reciproc. Șl. dr. Călin Muntean argumentează, cu autoritatea experienței sale didactice, că informatica medicală și biostatistica au depășit de mult statutul de discipline auxiliare, așezându-se, alături de anatomie, printre fundamentele formării medicului contemporan. Privirea sa asupra inteligenței artificiale — privită lucid drept o formidabilă „mașină de probabilități” — nu este nici tehnofilă, nici tehnofobă, ci responsabilă: o privire care reamintește că orice instrument, oricât de avansat, își datorează valoarea clinicianului care îl înțelege, îl evaluează și îl integrează în deontologia profesiei.
Catedra și misiunea ei formativă
– Domnule Muntean, sunteți cadru didactic al Universității de Medicină și Farmacie din Timișoara. În ce coordonate se înscrie, la momentul actual, activitatea dumneavoastră în cadrul instituției și care este contribuția catedrei pe care o reprezentați la formarea studenților mediciniști timișoreni?
– Activitatea mea didactică se desfășoară, de mai bine de douăzeci și trei de ani, în cadrul Catedrei de Informatică Medicală și Biostatistică — o catedră cu vocație de pionierat în peisajul învățământului medical românesc. Misiunea ei nu se reduce la transmiterea unor competențe tehnice; ea urmărește, în egală măsură, o reconfigurare a paradigmei de gândire cu care viitorul medic se va apropia de profesia sa.
– Cum se traduce, concret, această reconfigurare a paradigmei?
– Instruirea începe încă din primul an universitar, fie din semestrul întâi, fie din semestrul al doilea, în funcție de seria și de programul de studii. Cele două discipline fundamentale predate sunt Informatica Medicală și, respectiv, Biostatistica. Le considerăm tot atât de necesare formării medicului contemporan precum este anatomia: dacă anatomia descrie corpul, disciplinele noastre descriu — pentru a folosi o metaforă — anatomia științei medicale înseși, adică modul în care această știință își construiește, își validează și își comunică cunoașterea.
– Pentru un cititor neavizat, cum ați argumenta importanța acestor discipline într-un curriculum altminteri saturat de materii clinice și paraclinice?
– Argumentul este, până la urmă, unul de natură pragmatică. Actul medical contemporan nu se epuizează în manevrele fizice efectuate asupra pacientului; o proporție care depășește optzeci de procente din consultația clinică se desfășoară în registrul datelor — al anamnezei, al rezultatelor de laborator, al imagisticii, al parametrilor biologici. Întreaga noastră materie biologică se exprimă, în ultimă instanță, prin cifre: proporții, intervale de referință, scoruri, indici. Sănătatea însăși este descrisă cantitativ. Prin urmare, medicul contemporan trebuie să cumuleze trei competențe distincte: să stăpânească raționamentul clinic, să fie un comunicator eficient și — nu în ultimul rând — să fie capabil să se miște cu siguranță în universul cifrelor.
– Așadar, o cuantificare a corpului, în date, care îi furnizează medicului cheia diagnostică și soluția terapeutică.
– Întocmai. Iar această cuantificare nu este o opțiune metodologică, ci o consecință firească a evoluției tehnologice. Medicina și informatica au intrat, vrând-nevrând, într-o alianță indisolubilă: colectarea, stocarea, vehicularea și transmiterea datelor despre pacient se realizează astăzi, aproape exclusiv, prin intermediul sistemelor electronice și al rețelelor de comunicații. Iată de ce afirm, fără ezitare, că informatica medicală este o disciplină fundamentală — la fel de fundamentală precum anatomia.
De la informatică la biostatistică: un ciclu al cunoașterii
– Conceptul de „anatomie a științei medicale”, pe care l-ați propus mai devreme, este remarcabil. Cum se desfășoară, în continuare, raționamentul dumneavoastră?
– Argumentația își găsește confirmarea în chiar logica producerii cunoașterii științifice. Pentru a publica un articol, un studiu sau o monografie de specialitate, autorul trebuie să dispună de o experiență cuantificată, calculată și demonstrată, decantată din practica curentă. Nu mai vorbim, în paradigma actuală, despre cazuri izolate sau prezentări de caz — ci despre clustere de pacienți, adică despre grupuri care împărtășesc anumite caracteristici comune.
Dermatologia, cardiologia, bolile infecțioase, hepatologia, gastroenterologia — toate operează cu astfel de clustere și cu seturi de boli definite riguros. Aceste seturi sunt codificate prin nomenclatoare internaționale — ICD-10, ICD-11, SNOMED CT — au valoare operațională imediată, iar entitățile pe care le grupează prezintă adeseori simptome comune și relații de cauzalitate care pot fi obiectivate doar prin corelații statistice cu factori de mediu, antecedente eredo-colaterale, scheme terapeutice ș.a.m.d. Toate aceste relații, luate împreună, nu pot fi descrise în mod adecvat prin cuvinte; ele se cer abstractizate în cifre și prelucrate prin reguli matematice. Acesta este motivul pentru care, în semestrul al doilea, predăm Biostatistica.
– Cum se raportează biostatistica la statistica clasică, așa cum o cunoaștem din economie sau din alte științe sociale?
– Raportul este, în mod paradoxal, unul de filiație. Regulile statisticii nu au fost concepute pentru uzul biomedical; ele s-au cristalizat în răspunsul la nevoile economiei și ale finanțelor. Comunitatea biomedicală a preluat acest aparat conceptual și l-a adaptat propriilor obiecte de studiu. Începem cu statistica descriptivă — distribuția pe sexe, mediile, medianele, dispersia — pentru ca apoi să urcăm către statistica inferențială: testele de comparație între loturi, corelațiile, regresia, analizele de supraviețuire.
Aceste instrumente ne permit, de pildă, să comparăm două scheme terapeutice administrate unor pacienți cu aceeași patologie de fond, pentru a stabili care dintre ele este mai eficientă în ameliorarea simptomelor. Putem efectua analize de tip „înainte și după”, pentru a evalua impactul unei intervenții. Putem caracteriza, în termeni cuantificabili, profilul de eficacitate și de siguranță al unei substanțe active. Un experiment didactic banal — măsurarea pH-ului salivar înainte și după ingestia de alimente — ilustrează acest principiu la scară elementară, dar principiul este același cu cel aflat la baza marilor studii clinice randomizate.
– Disciplinele acestea se predau, presupun, la mai multe specializări?
– Da, iar acesta este un aspect important. Predăm la Medicină Generală, la Stomatologie, la Tehnică Dentară, la programele de Asistență Medicală, la Balneofiziokinetoterapie. Pentru fiecare program avem exemple specifice, adaptate practicii respective. Fundamentul rămâne însă comun: cunoașterea biomedicală a atins, în prezent, gradul de maturitate de care se bucură tocmai datorită convergenței dintre statistică și informatică. În absența mijloacelor de calcul moderne, prelucrarea datelor pe suport fizic — o practică pe care am cunoscut-o, indirect, prin activitatea mamei mele, statisticiană în anii regimului trecut — era extrem de laborioasă și expusă unor surse multiple de eroare și de bias.
– Așadar, biostatistica este, într-un fel, o tradiție de familie.
– Într-un fel, da. Îmi amintesc imaginea acelor coli enorme pe care se efectuau, manual, calculele necesare unui raport statistic. Trecerea la prelucrarea computerizată a datelor a transformat radical perspectiva: nu doar viteza, ci și acuratețea, reproductibilitatea și complexitatea analizelor au cunoscut un salt calitativ. Această transformare se reflectă cu deosebire în evoluția înregistrată în ultimele două decenii. Până în jurul anilor 2000 exista, desigur, un trend ascendent, însă punctul de inflexiune pe care îl observăm astăzi — în publicistică, în analiză, în peer-review, în însuși modul de a gândi medicina — este corelat strâns cu generalizarea internetului și a infrastructurilor digitale.
Inteligența artificială: o mașină statistică
– Cum se înscrie inteligența artificială în acest tablou?
– Inteligența artificială, în accepțiunea ei contemporană, este — în esență — o mașină statistică, fundamentată în proporție covârșitoare pe inferența bayesiană. Termenul provine de la matematicianul Thomas Bayes, iar abordarea bayesiană tratează probabilitatea ca pe o măsură a gradului de încredere actualizabilă pe măsură ce noi date devin disponibile. Complexitatea pe care am atins-o astăzi prin integrarea statisticii într-o tehnică de calcul de mare viteză ar fi fost imposibil de operaționalizat în practica medicală curentă: niciun clinician nu își poate permite să dedice două zile calculelor pentru a formula un diagnostic.
Ceea ce a făcut posibilă această schimbare de paradigmă este, pe de o parte, alianța dintre medicină și informatică, iar pe de altă parte deschiderea pe care informatica o asigură către modele matematice sofisticate și către sistemele de tip Large Language Models — modele de limbaj de mari dimensiuni — conectate la internet și la bazele de date în care este stocată informația medicală. În acest context, este firesc ca orice student din anul I să fie introdus în fundamentele științei medicale cuantificate, dar și în logica diagnosticului asistat de date.
– Așadar, informatica medicală nu este, pentru student, doar un instrument similar stetoscopului, ci un veritabil model de gândire.
– Exact. Acesta este sensul profund al efortului nostru didactic: nu transmitem doar tehnici, ci modelăm un mod de a raționa medical, integrat și fundamentat pe dovezi cantitative. Medicina personalizată — la nivelul cazului individual — este astăzi multiplicată prin capacitatea sistemelor inteligente de a parcurge, în câteva secunde, mii de articole, de a efectua revizuiri sistematice rapide și de a confirma sau de a nuanța o ipoteză clinică. Aceste sisteme nu se substituie raționamentului clinic; ele îl întregesc, oferind clinicianului o imagine de ansamblu pe care mintea umană, acționând singură, nu o poate cuprinde.
Studenții și impactul didactic
– Aș dori să vă rog să exemplificați modul în care studenții timișoreni au receptat aceste discipline. Au înțeles, în timp, importanța lor sau le-au privit, cumva, ca pe un obstacol formal? Este cunoscut faptul că, la momentul intrării în facultatea de medicină, mulți studenți manifestă o anumită aversiune față de disciplinele matematice.
– Receptarea se construiește în timp, iar punctul ei de reper este, de regulă, anul al șaselea, atunci când studentul trebuie să elaboreze și să susțină lucrarea de licență. Această lucrare presupune, în mod necesar, o cercetare originală pe un eșantion de cazuri, cu o metodologie statistică explicită — capitolul de „Material și metodă” fiind, în esență, un capitol de biostatistică. Astfel se încheie ciclul cunoașterii pe care îl deschidem la începutul anului I: îl deschidem cu matematica și cu statistica, pentru ca studentul să îl închidă, în final, prin propria sa cercetare.
– Există indicatori care să măsoare gradul de însușire al acestor competențe?
– Avem mai multe surse de evaluare. Pe de o parte, peste patruzeci de procente dintre absolvenți realizează singuri analiza statistică a lucrării de licență — un procent pe care îl considerăm încurajator. Această estimare se bazează pe participarea cadrelor didactice ale catedrei în comisiile de licență, unde putem evalua direct modul în care studentul își stăpânește metodologia.
Un al doilea indicator îl constituie rata de revenire la catedră pe parcursul celor șase ani de studiu. Aproximativ douăsprezece până la douăzeci de procente dintre studenți ne solicită consultanță pentru lămuriri suplimentare, fie în vederea redactării unor lucrări științifice studențești, fie pentru pregătirea unor manuscrise destinate publicării în reviste de specialitate. Adeseori, este vorba despre tehnici statistice avansate, care depășesc nivelul curriculumului obligatoriu, dar pe care le abordăm împreună cu studenții. Rezultatele acestei colaborări se reflectă în publicațiile lor din ultimii ani.
– Catedra dumneavoastră se manifestă, așadar, ca o resursă activă pentru studenții care doresc să abordeze cu seriozitate componenta de cercetare a formării lor profesionale.
– Aceasta este, într-adevăr, una dintre vocațiile noastre asumate.
Conducerea de doctorat și rețeaua națională
– Cum se prezintă, la momentul actual, situația conducerii de doctorat în domeniul informaticii medicale și al biostatisticii?
– Pe acest segment, după pensionarea profesorului Mihalaș — care a asigurat, ani de zile, conducerea de doctorat în domeniu — am traversat o perioadă de hiatus, în care catedra noastră nu a mai avut un conducător de doctorat propriu, deși am continuat să facem parte din numeroase comisii de îndrumare. Începând cu toamna trecută, după obținerea abilitării, sunt în măsură să reiau și să continui linia deschisă de profesorul Mihalaș.
– Cum se prezintă situația la nivel național?
– Tabloul național este unul în reconstrucție. La Cluj-Napoca activează doamna profesor Sorana Bolboacă, cu o specializare de fond în radiologie. La Craiova s-a redeschis recent conducerea de doctorat în informatică medicală și biostatistică, asigurată de o colegă de specialitate anatomo-patologie. La București urmează, sperăm, o reactivare a domeniului, iar la Constanța avem un coleg medic primar de sănătate publică. Eu însumi sunt medic primar de sănătate publică.
Rețineți, vă rog, această diversitate de specialități medicale de fond — radiologie, anatomie patologică, cardiologie, sănătate publică. Ea nu este întâmplătoare. Informatica medicală și biostatistica sunt domenii transversale, iar valoarea lor crește prin întâlnirea unor expertize clinice diferite. Constituim, dacă pot folosi expresia, o comunitate restrânsă, dar coerentă, în care complementaritatea aptitudinilor și apetitul comun pentru cunoaștere generează un climat colegial autentic.
– Ce vă atrage cel mai mult în această practică a analizei statistice?
– Momentul în care începi să prelucrezi datele este un moment, aș îndrăzni să spun, de revelație. Datele încep să „vorbească”, să își dezvăluie structurile latente. Apar, nu rareori, rezultate neașteptate, rezultate care impun o reinterpretare, rezultate cu impact imediat — capabile, în anumite condiții, să modifice tendințe globale ale practicii medicale. Există o frumusețe epistemică în această deschidere a datelor către sens.
Inteligența artificială în programul UMF „Victor Babeș”
– Universitatea de Medicină și Farmacie din Timișoara, prin domnul prorector Lighezan, și-a manifestat interesul pentru dezvoltarea unor cursuri în domeniul inteligenței artificiale și al relației cu tehnologia. Cum percepeți dumneavoastră această deschidere instituțională?
– O percep ca pe o decizie strategică oportună. Universitatea noastră a avut intuiția de a introduce un curs dedicat inteligenței artificiale, conceput inclusiv pentru studenții din anul I. Au apărut, totodată, primele volume pe această temă — colecții de conversații purtate între clinicieni și sisteme conversaționale de tipul GPT — care reprezintă, deocamdată, o privire incipientă asupra subiectului. Sunt experimente modeste, în mod necesar, ale unei discipline aflate ea însăși la început de drum.
– Ne puteți împărtăși și aspecte din implicarea dumneavoastră personală în acest domeniu?
– Fără intenție laudativă, mă număr printre cei șase specialiști certificați la nivelul României pentru evaluarea sistemelor de inteligență artificială cu aplicare în medicină. Această certificare, obținută în conformitate cu standardele europene, presupune un fundament solid de statistică, deoarece — așa cum am precizat anterior — ceea ce numim, prin convenție, „inteligență artificială” este, în fond, un aparat statistico-matematic, o mașină de probabilități; este un mod de a gândi transferat într-un sistem electronic, a cărui întreagă bază operațională rămâne statistică.
– De ce nu ați transformat încă această expertiză într-un curs propriu?
– Pentru că am considerat că nu ar fi avut sens să o facem înainte de a înțelege riguros cum se efectuează evaluarea acestor sisteme și care sunt standardele la care ne raportăm. Nu putem discuta despre o „inteligență artificială medicală” în sens strict, ci, mai curând, despre aplicații medicale ale unor modele de limbaj de uz general, dezvoltate inițial pentru piață — ChatGPT Plus, Claude, Manus și altele asemenea. Aceste fragmente vor converge, într-un orizont previzibil, către un curent comun, integrat — moment în care un curs structurat va fi nu doar oportun, ci necesar.
– Domnul prorector Lighezan ne-a vorbit, într-un material recent, despre un sistem de inteligență artificială dedicat cardiologiei, prezentat la ultimul congres european de cardiologie de la Madrid, și pe care îl recomandă deja studenților și rezidenților săi.
– Da, există deja sisteme specializate pe domenii clinice. Pentru a vă oferi o perspectivă de scară: Food and Drug Administration — agenția americană de reglementare — a autorizat, în anul precedent, punerea pe piață a aproximativ nouă sute de aplicații medicale bazate pe inteligență artificială. Dintre acestea, peste șaptezeci de procente vizează recunoașterea de tipare în imagistica medicală, cu precădere în radiologie.
Nu este o coincidență. Radiologia a beneficiat preferențial de aceste tehnologii deoarece imaginea digitală conține un volum de informație mult mai mare decât cel perceput de privirea profană. În spatele unei imagini afișate pe ecran se află pixelii — fiecare cu propriile caracteristici cuantificabile — pe care se pot aplica analize statistice, filtre digitale și algoritmi de extragere a trăsăturilor. Cu o experiență acumulată de aproximativ douăsprezece până la treisprezece ani în radiologia digitală, tranziția către analiza asistată de inteligență artificială a fost naturală și relativ rapidă.
În medicina clinică, în schimb, lucrurile stau diferit. Aplicabilitatea sistemelor de inteligență artificială este mai largă și mai eterogenă, iar studiile clinice care le validează — deși numeroase — rămân doar puncte de reper într-un ocean de cunoaștere. Nu vorbim despre un sistem fizic închis, supus unor legi imuabile, ci despre o realitate biologică complexă, în care extrapolarea de la lotul de studiu la nivelul populației generale este, întotdeauna, supusă unor rezerve metodologice și etice. Tocmai de aceea, formarea solidă în biostatistică nu este un lux academic — este condiția minimă pentru a folosi responsabil aceste instrumente.
Ramona Băluțescu
