În perioada 27-29 mai se desfășoară a 17-a Conferință Națională a Asociației de Medicină de Laborator din România, ce va avea loc la Hotel Business din Târgu Mureș. Cu această ocazie, doamna Prof. Univ. Dr. Minodora Dobreanu, președintele acestei prestigioase manifestări, ne oferă detalii despre tematică, participare și sesiunile științifice din cadrul evenimentului.
Stimată doamnă profesor, vă rugăm să ne comunicați care sunt principalele teme de interes ce vor fi abordate în cadrul evenimentului, cu ce noutăți ne întâmpină această ediție și cât de amplă va fi participarea.
Printre temele de interes care domină programul din acest an aș dori să precizez măsurarea albuminuriei sau proteinuriei pentru screeningul și monitorizarea bolilor cronice de rinichi; măsurarea în laborator a glicării proteinelor în era medicinei de precizie – biomarkeri ai disfuncției metabolice și declinului sănătății; metabolomică clinică: progrese în spectrometria de masă.
Deasemeni, vom discuta despre transplantul de organe solide și alotransplant de măduvă osoasă; monitorizarea moleculară a neoplasmelor; medicină transfuzională, și nu în ultimul rând despre laboratoare mai inteligente: AI, roboți și automatizare totală în laboratoarele clinice: oportunitate sau risc.
Ca și participare, mizăm pe un număr de peste 750 de participanți înscriși care, sperăm că vor fi încântați de noutățile prezentate.
Conferințele AMLR oferă oportunitatea unui schimb de informații și experiențe atât de necesare în educația medicală continuă. Vă rugăm să nominalizați câteva personalități care onorează cu prezența acest eveniment.
Printre invitații străini care ne onorează cu prezența menționez pe Prof. Panagiotis Tsiamyrtzis, Dept. of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano & Dept. of Statistics, Athens University of Economics and Business, Prof. Ágota Drégelyi-Kiss, Óbuda University, Budapest, Prof. Anatolie Vișnevschi, USMF „Nicolae Testemițanu”, Chișinău.
Evenimentul va fi unul de excepție, alături de colegii și partenerii noștri din România, Prof. Asoc. Ioana Brudașcă, UMF „Iuliu Hațieganu” Cluj Napoca, Prof. Rodica Bălașa, director CSUD al UMFST „GE Palade” Târgu Mureș, Prof. Claudia Bănescu, Prorector UMFST „GE Palade” Târgu Mureș, Prof. Ileana Constantinescu UMF „Carol Davila” București, Prof. Liliana Georgeta Foia, Prorector UMF „Gr T. Popa” Iași, Prof. Daniela Cristina Dimitriu, Departmentul de Biochimie, UMF „Grigore T. Popa” Iași, Prof. Monica Licker, UMF „Victor Babeș” Timișoara, Prof. Tudor Rareș Olariu, UMF „Victor Babeș” Timișoara, Prof. Ana-Maria Vlădăreanu, UMF „Carol Davila” București, Prof. Asoc. Cristina Mambet, UMF „Carol Davila” București, Dr. Andrei George Iancu, Institutul Național de Tranfuzie Sanguină, București.
Specialiştii în medicina de laborator, prin acuratețea rezultatelor, au o contribuţie decisivă, influențând astfel luarea deciziilor medicale. Cum vedeţi, în acest context, rolul pregătirii permanente a medicului de laborator?
Rolul pregătirii continue în medicina de laborator este o condiție directă pentru siguranța pacientului și pentru calitatea deciziilor clinice. Pregătirea continuă a medicului de laborator este parte din actul medical, (nu separată de el), un factor direct în: acuratețea rezultatelor, calitatea diagnosticului, siguranța pacientului.
Dacă rezultatul de laborator influențează diagnosticul și tratamentul, atunci nivelul de actualizare al specialistului influențează indirect evoluția pacientului. Între riscurile apărute dacă aceasta lipsește, aș putea enumera: rezultate corecte tehnic, dar interpretate greșit, utilizare excesivă sau insuficientă a testelor, întârzierea diagnosticului, creșterea costurilor (teste inutile).
Într-un sistem modern, medicul de laborator bine pregătit nu este doar „cel care validează analize”, ci un actor esențial în decizia clinică.
Deși sistemele de AI sunt avansate, ele nu sunt infailibile și pot genera informații false sau eronate. AI promite totuși să aducă o revoluție în medicina de laborator. Cum considerați implementarea AI după ultimele statistici?
Cum arată realitatea ?
1 Creștere explozivă a pieței și adoptării reale în sistemele medicale
• Piața AI în diagnosticul medical din Europa: creștere anuală ~30%.
• În SUA (indicator util pentru trend global):~70% dintre spitale folosesc deja AI în procese clinice sau operaționale.
• În Europa: AI este deja utilizată în diagnostic imagistic, managementul fluxurilor în unitățile medicale, dar implementarea este inegală și dependentă de infrastructură.
2 Paradoxul actual: acceptare mare, utilizare limitată
• Studii europene arată că majoritatea medicilor consideră AI „transformatoare”, dar implementarea practică este încă fragmentată.
• Bariere principale: lipsa de training, lipsa strategiilor instituționale, preocupări etice și de responsabilitate.
AI este instrument de suport, nu înlocuitor, AI excelează în recunoaștere de pattern (imagini, biomarkeri), triere, detecția anomaliilor, dar nu înțelege context clinic complet și poate genera rezultate eronate („hallucinations” în unele sisteme).
AI nu înlocuiește laboratorul — îl face mai eficient, implementarea corectă fiind una etapizată:
Etapa 1 (actuală) utilizare în triere probe, control calitate, alertare automată.
Etapa 2 (în curs) suport decizional pentru interpretare rezultate complexe și corelare cu date clinice.
Etapa 3 (viitor) integrare completă: diag-
nostic asistat AI și medicină personalizată.
Zone unde AI deja aduce valoare reală în laborator:
• Biochimie/hematologie: detectarea erorilor pre- și post-analitice, algoritmi de testare reflexă.
• Microbiologie: identificare rapidă, predicție rezistență antimicrobiană.
• Anatomie patologică: detecție tumorală, cuantificarea markerilor.
Riscuri reale: bias în algoritmi, date incomplete sau necalibrate, supraîncredere în sistem, responsabilitate juridică neclară.
De aceea, UE a introdus reglementări stricte (AI Act 2024) pentru sisteme medicale, care vor intra invigoare în august 2026.
AI în medicina de laborator nu este o opțiune — este o tranziție inevitabilă, dar nu este încă matură complet, nu este uniform implementată, nu poate funcționa fără expert uman („medic de laborator augmentat de AI”, nu înlocuit de AI). AI nu va înlocui medicul de laborator, dar medicul care folosește AI îl va înlocui pe cel care nu o folosește.
Depistarea bolilor maligne în stare incipientă este unul dintre obiectivele medicinei mondiale. Cu ce provocări în diagnosticul și monitorizarea patologiei tumorale se confruntă medicul de laborator? Ce progrese s-au înregistrat în ultima perioadă?
Oncologia de precizie este subiectul la ordinea zilei, în conexiune directă cu provocările și progresele majore în domeniu.
Provocări majore în diagnosticul și monitorizarea tumorilor:
- Detectarea precoce a „tumorilor silențioase” rămâne una dintre cele mai mari limite actuale, multe cancere fiind asimptomatice în stadii incipiente. Metodele clasice pot rata boala sau o detectează tardiv, unele teste au sensibilitate insuficientă sau dau rezultate fals pozitive.
- Heterogenitatea tumorală
Tumorile nu sunt uniforme diferă între pacienți și chiar în interiorul aceleiași tumori, de aceea o singură biopsie poate să nu reflecte întreaga boală, iar acest lucru complică diagnosticul, alegerea terapiei, monitorizarea. - Limitările biopsiei tisulare
Este metodă „gold standard”, dar e invazivă, dificil de repetat, uneori imposibilă (tumori inaccesibile). - Sensibilitate și specificitate imperfectă
Biomarkerii pot fi nespecifici, influențați de alte condiții, exemple recente: ADN liber crescut la vârstnici →fals pozitive, mutații non-tumorale confundate cu cancer. - Integrarea volumelor uriașe de date complexe -genomics, proteomics, metabolomics, provocarea majoră fiind interpretare corectă și integrare clinică.
Progrese majore recente (ultimii ani)
- Biopsia lichidă – schimbare de paradigmă, detectează ctDNA (ADN tumoral circulant), celule tumorale circulante, exozomi, microARN.
Avantaje: minim invazivă, repetabilă, monitorizare în timp real.
Utilități: detectare precoce, monitorizare recidive, identificare rezistență la tratament a devenit „instrument central” în oncologie modernă. - Medicina de precizie și biomarkerii moleculari pentru identificarea mutațiilor specifice tumorii și alegerea terapiei „țintite”, de exemplu: EGFR, ALK, ROS1 în cancer pulmonar – tratamentul devine personalizat, nu standard.
- Integrarea inteligenței artificiale pentru analiză de pattern-uri complexe, identificare biomarkeri noi, suport în interpretare, accelerează diagnosticul și crește acuratețea.
- Tehnologii „omics” – secvențiere genomică (NGS), profilare multi-omică permit caracterizarea completă a tumorii, identificarea mutațiilor rare, fiind esențial pentru oncologia modernă.
- Monitorizarea bolii minime reziduale (MRD) – detectarea recidivei înainte de apariția clinică.
Paradoxul actual
Avem tehnologii extrem de avansate, biomarkeri promițători, dar standardizarea și validarea clinică sunt incomplete, interpretarea rămâne dificilă.
Concluzie
Diagnosticul oncologic se află într-o tranziție majoră de la morfologie → la biologie moleculară. Rolul medicului de laborator devine interpret, integrator și validator al datelor complexe. Viitorul nu mai înseamnă doar „a detecta tumora”, ci a înțelege comportamentul ei molecular și a anticipa evoluția.
