Îl știm pe doctorul Tulp, al lui Rembrandt, cu a sa lecție de anatomie, îl știm și pe medicul de la țară de nu de așa de demult, cu stetoscopul, geanta prăfuită și, eventual, o Dacie. Dar vremurile se schimbă, și cel care stă lângă Styx, cu bilete de trecere, sau, dimpotrivă, de încă-rămânere aici, prin munca lui, doctorul, trebuie să țină și el pasul cu timpul. Iar asta nu doar de când ajunge să-și adauge rezidențiatul, primariatul și alte cele ca trese ale meseriei pe umăr, ci chiar din timpul studenției.
Pentru a se întâmpla acest lucru cât mai eficient, universitățile de medicină din țară au început să se intereseze de cursuri care vorbesc despre Inteligența Artificială – am scris de curând despre o carte a unui autor timișorean ce tratează AI pentru studenții la medicină, iar acum este momentul de a vorbi despre un proiect al unei echipe de la Universitatea de Medicină și Farmacie Victor Babeș din Timișoara care vizează, într-un mod complex acest aspect. Pentru detalii vorbim cu prof. univ. dr. Iulia-Andreea Pînzaru.
– A fi în pas cu vremurile înseamnă, azi, chiar la universități ce nu pariază, în primul rând, pe specializarea tehnică, a se învăța să se folosească inteligența artificială – atât la nivelul cadrelor didactice cât și la cel al studenților. Universitatea de Medicină și Farmacie Victor Babeș din Timișoara nu face excepție. Aveți pe rol un proiect cu finanțare PNRR care se numește „Creșterea gradului de inovare prin digitalizare în Universitatea de Medicină și Farmacie „Victor Babeș” din Timișoara” cu termen de finanțare 2026. Să vorbim despre una dintre feliile aparte ale lui, și anume cea legată de formarea în domeniul competențelor digitale – aveți aici un target de 1100 de persoane, din care 800 de studenți / masteranzi / doctoranzi și 300 de oameni de la personalul didactic, didactic auxiliar și de cercetare. Spuneți-ne puțin despre bucătăria intimă de dinainte de câștigarea acestui proiect – cum s-a ajuns să se simtă și să se cuantifice această nevoie, cum s-a ajuns la scrierea proiectului ce are și această linie, cine e echipa cu care s-a lucrat?
– Nevoia acestui curs a fost identificată în urma unui proces sistematic de analiză internă a provocărilor cu care se confruntă comunitatea academică din UMFVBT în era digitalizării. Învățământul medical superior din România se confruntă cu o presiune crescută de a integra instrumente digitale moderne în procesul educațional și de cercetare. Lipsa unor competențe practice privind utilizarea etică și eficientă a inteligenței artificiale (AI) în redactarea științifică, analiza datelor, vizualizarea informației și evaluarea calității academice au constituit o barieră reală în activitatea cadrelor didactice și a studenților.
Proiectul PNRR intitulat „Creșterea gradului de inovare prin digitalizare la UMFVBT” s-a născut tocmai din dorința de a transforma această provocare într-o oportunitate strategică. Linia dedicată formării în AI acoperă 1100 de beneficiari direcți (800 studenți/masteranzi/doctoranzi și 300 din personalul didactic, didactic auxiliar și de cercetare). Scrierea proiectului a fost fundamentată pe nevoile identificate la nivelul UMFVBT în ce privește utilizarea AI în învățare, predare și cercetare și o analiză a bunelor practici internaționale și a direcțiilor strategice europene (de exemplu: European Digital Education Action Plan 2021–2027, WHO Guidance on AI in Health 2021).
La scrierea proiectului am pornit de la realitatea existentă în UMFVBT a tendinței din ce în ce mai generale din partea studenților și a cadrelor didactice de a folosi, indiscriminat, unelte de AI în activitatea lor de învățare, didactică și de cercetare și cea a unor teme de cercetare ce vizează dezvoltarea și folosirea de unelte și algoritmi AI în domeniul sănătate.
În cadrul UMFVBT, prin proiectele implementate sau aflate în curs de implementare, se observă un interes clar și concret în imagistică medicală asistată de AI, analiza datelor clinice, și integrarea AI în infrastructuri IoT medicale. Sunt în curs dezvoltări interdisciplinare solide (de ex. UMFVBT–UPT, UMFVBT-UVT), ceea ce creează un cadru propice pentru extinderea aplicațiilor AI în domeniul medical.
Țin să amintesc că, prin acest proiect am pus la dispoziția studenților UMFVBT, pentru cinci ani, acces nelimitat la unul din cele mai complete și premiate programe de simulare de cazuri clinice: Full Code Medical Simulation. Mai mult, acest program poate fi folosit și de cadrele didactice în activitatea lor cu studenții, acestea având posibilitatea să recomande anumite cazuri studenților, să rezolve cu ei anumite cazuri și să urmărească evoluția individuală a studenților din grupele pe care le coordonează. Nu în ultimul rând, cadrele didactice pot genera, împreună cu specialiștii programului, cazuri clinice noi, adaptate nevoilor educaționale ale studenților lor.
Echipa care a contribuit la scrierea proiectului este formată din cadre didactice și personal auxiliar ale universității. Nu aș dori să nominalizez pentru a nu omite pe cineva, iar proiectul a reușit să avanseze către această fază datorită suportului oferit de către conducerea UMFVBT.
– Inteligență artificială pentru medicină și mediciniști – cum s-a hotărât cine vor fi cele 800 + 300 de persoane, ce durată vor avea aceste prime cursuri (pentru că înțeleg că acesta e doar un început), cine va preda, cum se vor desfășura cursurile și, cel mai important, ce se așteaptă să știe în plus cei care le vor urma, fie ei profesori sau studenți?
-Prin prisma indicatorilor din proiect s-a ajuns la 800 studenți și 300 personal (didactic, didactic auxiliar și de cercetare). Informația este distribuită în mod egal și simultan tuturor, înscrierea se face după o procedură impusă de program iar selecția pe principiul primul venit, primul servit. Dar doresc să menționez că pe viitor se are în vedere ca tot personalul și toți studenții să poată beneficia de astfel de cursuri.
Cursul are o durată de 15 săptămâni (estimată septembrie 2025 – ianuarie 2026), este organizat în format blended learning și include două module principale: modul introductiv (etică, reglementări, riscuri) și modul practic (scriere științifică, analiza datelor, generarea imaginilor și prezentărilor cu AI).
Cursurile sunt susținute de lectori și formatori (selectați prin licitație publică) cu experiență în AI aplicată în cercetare, redactare științifică și vizualizare de date, inclusiv colaboratori internaționali. Participanții vor învăța să utilizeze AI pentru structurarea și optimizarea textelor academice (ex: Elicit, ChatGPT, SciSpace), să aplice AI în analiza și vizualizarea datelor de cercetare (ex: ChatGPT + Excel, GraphMaker, LLMs + R/Python), să genereze imagini și prezentări interactive cu suport AI (ex: DALL·E, Tome, Beautiful.ai), să identifice și să evite plagiatele automatizate, să înțeleagă riscurile de bias și erori în algoritmi, precum și responsabilitatea etică a utilizatorului
– Este cert că, în momentul în care suntem, nu mai e realist să ne ferim de AI, și atunci trebuie să știm cum să îmblânzim acest lucru și să îl folosim în favoarea noastră, într-un mod etic și eficient, cum spuneați când mi-ați descris proiectul. Dați-ne exemplul câtorva capcane pe care trebuie să învețe a le evita cei care vor folosi AI în medicină.
– Cred că vorbim de trei capcane majore (identificate de altfel în literatura de specialitate, aș sublinia aici opera lui Luciano Floridi – Yale University): dependența excesivă de AI (clinicienii ar putea fi tentați să aibă încredere „orbească” în recomandările algoritmice, ignorând intuiția și contextul clinic), bias-ul algoritmic (modelele pot reproduce sau amplifica inechități din datele istorice, afectând deciziile în mod discriminatoriu, de exemplu subestimarea riscurilor pentru anumite grupuri etnice sau socio-economice) și utilizarea ne-etică a generatoarelor de text: generarea automată de articole sau lucrări fără controlul/verificarea/veridicitatea surselor – este deja semnalată ca problemă în publicațiile academice.
În cadrul cursului, aceste aspecte sunt abordate frontal prin ateliere de lucru, analize de caz și sesiuni de reflecție etică ghidată.
– Urmăresc știrile ce prezintă interferențe între medicină și AI și, spre exemplu, un domeniu unde au existat probleme a fost acela în care potențiali pacienți din zona psihiatrică au încercat să înlocuiască medicul curant cu Inteligența Artificială. Mereu am spus că lucuruile cele mai interesante se întâmplă la margini, la granițe – nu în centru, în zonele incerte, fluide, de mărginire. Vor învăța studenții și tinerii medici și despre marginile actuale ale încrederii, ale bazatului pe AI?
– Da. Unul dintre cele mai importante subiecte discutate în cadrul Modulului 1 este tocmai „granița dintre asistență și autonomie”. Studenții și tinerii medici vor învăța că AI nu este și nu poate fi, în acest stadiu de dezvoltare, un substitut pentru discernământul clinic uman, ci doar un instrument de sprijin decizional.
Vor fi analizate exemple din domenii precum psihiatria digitală, unde sistemele AI de tip chatbot sau terapeut virtual (ex: Woebot, Replika) au fost incorect utilizate de pacienți pentru autodiagnostic sau auto-tratament, uneori cu efecte nefaste. Cursanții vor învăța să evalueze unde și cum AI poate contribui responsabil, unde trebuie trasă o linie clară de separare între instrument și decident, cum se construiește încrederea bazată pe transparență, auditabilitate și explicații clare (explainable AI – XAI).
– Cum vedeți medicina de mâine? Mă refer aici la integrarea AI în diagnosticare, în producerea de medicamente, în rezolvarea gestului chirurgical. Avem medici renumiți care au refuzat robotizarea medicinei. Cum vedeți, prin prisma cuiva care conduce un proiect despre digitalizare, toate acestea, în medicina românească, peste 5 sau 10 ani?
– Mai mult ca sigur că medicina viitorului va fi augmentată, nu înlocuită, de AI. Vedem deja impactul în diagnosticare asistată, în imagistică medicală (ex: IA pentru screening mamografic), patologie digitală, dermatologie, în descoperirea de medicamente (companii precum Insilico Medicine sau BenevolentAI folosesc AI pentru a identifica noi ținte terapeutice), în chirurgie asistată robotic (sisteme AI capabile să optimizeze trasee operatorii sau să furnizeze feedback în timp real).
În România, cu investiții bine direcționate în infrastructură și competențe, ne putem alinia acestor transformări. Refuzul digitalizării nu este o formă de conservatorism, ci un risc strategic major. Proiecte precum cel al UMFVBT pregătesc o generație de medici și cercetători care vor fi capabili să folosească AI cu discernământ, echilibru și profesionalism.
Ramona Băluțescu
