Prof. Dr. Sârbu Nicolae - imagistică medicală

15/03/2026

DE CE DIN PĂCATE "SE GOLESC” MULTE SPITALE de medici RADIOLOGI ?❗
În multe spitale, radiologia a ajuns „gâtul de sticlă” al diagnosticului: fără radiolog, se blochează, cresc timpii de așteptare și întârzie tratamentul.

Fenomenul are câteva cauze mari, care se adună:
1.Lipsă de respect real pentru radiologie: „bătut din picior” și urgențe „inventate”
Când alte specialități (în special chirurgii) pun presiune agresivă pentru examinări rapide, fără înțelegerea limitelor, când se plâng de radiologie, medicul radiolog ajunge tratat ca un simplu furnizor de servicii, nu ca specialist. În timp, atmosfera aceasta alungă medicii buni.
2.Presiuni din partea managerului spitalului: „mai mult, mai repede, cu aceiași oameni”
Se cer timpi de răspuns scurți, acoperire 24/7 și volum crescut, dar fără personal suficient, fără flexibilitate sau posturi atractive. Radiologul rămâne cu responsabilitatea, nu și cu pârghiile. Managementul spitalului, grija scăzuta sau nepăsarea față de radiologie sunt cauze frecvente de demisii.
3.Risc medico-legal și responsabilitate mare, cu protecție mică
Un raport radiologic greșit sau întârziat poate avea consecințe serioase, iar radiologul simte adesea că „răspunde singur” într-un sistem care nu oferă suficient timp, personal și suport pentru calitate.
4.Relația cu medicii clinicieni: comunicare dificilă, așteptări nerealiste
Radiologul ajunge frecvent prins între cereri incomplete, lipsa contextului clinic și așteptarea ca „raportul să fie acum”. Astfel, radiologia devine „call center de rezultate”, nu partener medical, iar asta erodează atât calitatea, cât și motivația.
Din păcate, medicii din anumite specialități (in special chirurgii) se consideră "superiori" radiologilor.
5.Volum mare + gărzi = risc de burnout
Radiologia în spital înseamnă flux continuu (chirurgie, UPU, AȚI,..), interpretări rapide, decizii cu miză mare și, frecvent, gărzi care epuizează. Presiunea e constantă, iar echipele sunt adesea subdimensionate.
6.Distribuție geografică dezechilibrată
Radiologii sunt concentrați în centre universitare/orașe mari, iar spitalele din zonele non-universitare rămân descoperite sau funcționează la limită.
7.Tensiuni legate de cumul public–privat și măsuri reactive
Când răspunsul este doar sancțiunea, fără să repari cauza de fond (lipsă de oameni, suprasolicitarea, condițiile de lucru), plecările se accelerează, nu se opresc.
8.Diferența de „pachet” între public și privat (predictibilitate, program, condiții)
Privatul oferă de multe ori program previzibil, mai puține sau deloc gărzi, logistică bună, flux organizat, și foarte important, respect. În spital, radiologul a ajuns „work horse” pentru toate specialitățile, cu întreruperi permanente care împiedică munca și calitatea actului medical.
9.Presiunea de „a face fondurile CAS”: cantitatea înaintea calității !
În unele locuri apare presiunea să se facă multe investigații pentru a atinge indicatori/contracte, ceea ce împinge radiologia spre bandă rulantă. Iar când crește cantitatea, riscul de erori și stresul profesional cresc.

Ce înseamnă asta pentru pacient ?
1.Liste mai lungi pentru CT/RMN/ecografii în sistemul public
2.Presiune mai mare pe UPU/ATI prin întârzieri de diagnostic
3.Costuri indirecte mai mari: internări mai lungi, complicații, recuperare mai grea

Ce ar ajuta (realist) ?
1.Diminuarea presiunilor pe radiologie
2.Respect pentru munca, timpul și rolul radiologului, evitarea întreruperilor, calitate înainte de „pe repede înainte”.
3.Posturi atractive în spitalele deficitare: personal și gărzi sustenabile
4.Reguli clare și control real pe fluxuri
5.Tele-radiologie reglementată inclusiv pentru radiologii spitalului (zile în care să poată lucra pentru spital de la domiciliu), cu protocoale de calitate și trasabilitate
6.Relații de lucru mai bune: cereri complete, triere, comunicare clinico-imagistică
7.Apreciere reală a activității radiologiei și imagisticii medicale, colaborare mai bună cu celelalte specialități.

Voi ce credeți, care sunt principalele cauze? Respectul și colaborarea ar ajuta ?

14/03/2026

„Te doare spatele? 5 semne când e nevoie de imagistică și 5 când NU” ❗

Durerea de spate este extrem de frecventa si nu inseamna automat ca trebuie sa faci imediat RMN sau CT. In multe cazuri, durerea este mecanica, legata de postura, suprasolicitare, lipsa de miscare sau contracturi si se amelioreaza cu masuri simple si timp.

Exista totusi cateva semne care trebuie luate in serios si care justifica imagistica mai repede. Durerea aparuta d**a un traumatism, febra asociata, scaderea inexplicabila in greutate, durerea care trezeste noaptea constant, slabiciune in picior, amorteli extinse, tulburari de control al vezicii sau intestinului. Astea sunt situatii in care nu amanam evaluarea.

Pe de alta parte, nu este mereu util sa cautam o cauza pe imagini atunci cand simptomul este banal si recent. Uneori gasim modificari care exista de ani de zile si care nu sunt sursa durerii, dar care sperie pacientul. Cel mai bun pas este o discutie clara despre simptome si un plan etapizat. Imagistica este un instrument excelent cand este folosita la momentul potrivit.

10/03/2026

Am urmărit indeaproape evoluția ei încă de la începutul rezidențiatului și pot spune că s-a remarcat constant prin profesionalism, empatie și orientare către performanță. Astăzi este un medic bine pregătit, atent la nevoile pacienților și dedicat excelenței în practica medicală. Felicitari, mult succes in continuare Dr. Chipirliu-Iancu Georgiana!

CENTRU DE EXCELENȚĂ ÎN AFECȚIUNILE MUSCULO-SCHELETALE ȘI RECUPERAREA MEDICALĂ

08/03/2026

🌷 La Multi Ani de 8 Martie! 🌷

Astăzi celebrăm frumusețea, delicatețea și forța femeilor care ne inspiră în fiecare zi. Fie că sunt mame, bunici, soții, fiice, prietene sau colege, ele aduc lumină, echilibru și căldură în viețile noastre.

Vă dorim o primăvară plină de bucurii, sănătate, împliniri și zâmbete sincere. Să aveți parte de apreciere, respect și multe momente frumoase alături de cei dragi!

💐 La Multi Ani tuturor femeilor! 💐

05/03/2026

Când inteligența artificială „vede" cancerul de sân pe care radiologii îl ratează

Mamografia de screening salvează vieți – asta știm de zeci de ani. Dar chiar și cu doi radiologi care citesc aceeași imagine, unele cancere scapă. Estimările arată că 20-30% dintre cancerele de sân descoperite între două mamografii de screening ar fi putut fi detectate la examinarea anterioară.
Un studiu suedez publicat recent în The Lancet vine cu rezultate care pot schimba fundamental felul în care se face screening-ul pentru cancerul de sân.

Ce este studiul MASAI?
Este primul trial randomizat din lume care a testat utilizarea inteligenței artificiale în programul național de screening pentru cancerul de sân. Peste 100.000 de femei din Suedia au fost împărțite în două grupuri: unul cu mamografii citite în mod standard de doi radiologi și altul în care AI-ul a asistat procesul de citire.

Ce au descoperit cercetătorii?
AI-ul a crescut detecția cancerului de sân cu 29%. Concret: 6,4 cancere la 1.000 de femei examinate în grupul cu AI, față de 5 la 1.000 în grupul standard.
Dar cel mai important rezultat a venit recent, după ce femeile au fost urmărite timp de doi ani: în grupul unde AI-ul a asistat screening-ul, au fost cu 12% mai puține cancere diagnosticate între mamografii, adică acele cancere care „scapă" la screening și se manifestă înainte de următoarea programare.
Aceste cancere „de interval" sunt de obicei mai agresive și mai avansate când sunt descoperite, iar faptul că AI-ul le-a redus e o veste cu adevărat importantă pentru paciente.

Și volumul de muncă al medicilor?
Aici vine bonusul: AI-ul nu a adăugat muncă, ci a redus-o. Numărul de citiri necesare a scăzut cu 44%, pentru că sistemul a putut tria mamografiile și a trimis către dubla citire doar cazurile care chiar aveau nevoie de atenție suplimentară.

Ce înseamnă asta pentru femei?
În primul rând, mai multe cancere depistate la timp, când sunt mici, fără afectare ganglionară și mult mai ușor de tratat. În al doilea rând, mai puține situații în care o femeie pleacă „liniștită" de la screening și descoperă un cancer avansat un an mai târziu.
Studiul nu spune că AI-ul înlocuiește radiologii. Spune că îi face mai buni. Medicul rămâne cel care ia decizia finală, dar are acum un „al doilea ochi" care nu obosește, nu e influențat de lumină sau de câte examene a citit în acea zi.

Ce urmează?
Pe baza acestor rezultate, Marea Britanie lansează cel mai mare trial prospectiv din lume: 700.000 de femei, 5 platforme AI diferite, 30 de centre. Direcția e clară: AI-ul în mamografie nu mai e viitor, ci prezent.

📚 Referințe:
Lång K, Josefsson V, et al. Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading in the MASAI study. The Lancet. 2025. doi:10.1016/S0140-6736(25)02464-X
Hernström V, Josefsson V, et al. Screening performance and characteristics of breast cancer detected in the MASAI trial. Lancet Digital Health. 2025;7(3):e175-e183. doi:10.1016/S2589-7500(24)00267-X

05/03/2026

05/03/2026

Se pare ca radiologia intră în era AI: raportarea structurată, inteligența artificială și supraspecializarea pot crește eficiența și acuratețea diagnosticului.
Un studiu recent arată că AI + raportarea structurată si supraspecializarea optimizează analiza imaginilor și ajută radiologii să nu rateze detalii importante.

Radiologists face rising imaging volumes and increasingly complex findings. Efficient reporting workflows are essential to maintain accuracy and minimize distractions. AI and structured reporting (SR) tools have emerged to support this need, but there are tradeoffs.

Compared with free-text reports, SR and AI may improve completeness and highlight overlooked findings; they may also introduce bias or overreliance.

Combining AI and SR (AI-SR) may enhance quality and efficiency. However, it is unclear whether reporting mode affects a radiologist’s diagnostic workflow and image analysis behavior.

A recent Radiology article addresses this knowledge gap. Authors led by Mahta Khoobi, MSc, Aachen University Hospital, Germany, studied eight readers who interpreted 35 bedside chest radiographs. They compared free-text reporting, SR and AI-SR, and they found that SR streamlined visual search and improved efficiency. AI-SR further improved diagnostic accuracy.

“To better emulate clinical practice, future studies should use eye trackers that integrate into the workflow, include actual radiology workstations with multiple screens, provide access to prior imaging studies and clinical information, and allow image manipulation functions such as zooming and panning,” the authors recommend.

Read the full article: https://bit.ly/4r2gw1R

03/03/2026

Ficatul tău poate fi „citit" dintr-o simplă radiografie pulmonară. Cum e posibil?

Când mergi la medic și ți se face o radiografie de plămâni, nimeni nu se gândește că aparatul ar putea „vedea" și ce se întâmplă cu ficatul tău. Și totuși, exact asta au demonstrat cercetătorii japonezi într-un studiu publicat recent.

Despre ce e vorba?
Ficatul gras (sau steatoza hepatică) afectează aproximativ unul din patru oameni la nivel mondial. E o afecțiune „tăcută" – nu doare, nu dă simptome vizibile – dar dacă nu e descoperită la timp, poate evolua spre ciroză sau chiar cancer hepatic.

Problema?
Diagnosticul clasic necesită ecografie, CT sau RMN – investigații care costă, necesită programare separată și aparatură specializată. Mulți oameni nu ajung niciodată să le facă.

Ce au descoperit cercetătorii de la Osaka Metropolitan University?
Radiografia toracică, deși e făcută pentru plămâni și inimă, surprinde și o porțiune din ficat. Cercetătorii au antrenat un sistem de inteligență artificială să detecteze semnele de ficat gras din această „felie" de imagine pe care oricum o avem deja.
Au analizat peste 6.500 de radiografii de la aproape 4.500 de pacienți. Rezultatul? AI-ul a identificat corect ficatul gras cu o acuratețe de aproximativ 76-77%, comparabilă cu metode mult mai scumpe și complicate.

De ce contează pentru tine?
Radiografia pulmonară e una dintre cele mai frecvente investigații din lume. E ieftină, rapidă, disponibilă aproape oriunde și implică o doză mică de radiație. Dacă un algoritm poate extrage din ea informații despre ficat, înseamnă că milioane de oameni ar putea fi triați pentru o boală pe care altfel nu ar fi descoperit-o decât prea târziu.
Nu vorbim despre înlocuirea ecografiei sau a RMN-ului, ci despre un „semnal de alarmă" care apare fără costuri suplimentare, fără investigații în plus, din ceva ce oricum se face.

Concluzia cercetătorilor?
Inteligența artificială oferă radiografiei – o tehnologie veche de peste un secol – o „a doua tinerețe". Nu mai e doar o poză cu plămânii, ci o platformă de screening care poate depista mai multe probleme deodată, fără efort suplimentar pentru pacient.

📚 Referință:
Ueda D, Uchida-Kobayashi S, Yamamoto A, et al. Performance of a Chest Radiograph-based Deep Learning Model for Detecting Hepatic Steatosis. Radiology: Cardiothoracic Imaging. 2025;7(3):e240402. doi:10.1148/ryct.240402

28/02/2026

RMN vs. Ecografie musculo-scheletală în leziunile sportive și recuperarea medicală !

În leziunile sportive, în majoritatea cazurilor, ecografia musculo-scheletală ar trebui să fie investigația de primă intenție. E rapidă, accesibilă, fără radiații și foarte utilă pentru diagnostic și recuperare.

De ce ecografia e prima alegere:
1. Vede excelent mușchi, tendoane, ligamente periferice, burse, entezite, rupturi/întinderi musculare, hematom, tendinopatii
2. Este dinamică: evaluăm în mișcare, reproduci durerea, comparăm imediat cu partea sănătoasă
3. Se poate repeta ușor: monitorizăm vindecarea și ajustăm recuperarea
4. Vede inflamația și vascularizația prin studiul Doppler
5. Poate ghida proceduri când e nevoie: infiltrații/puncții țintite, în siguranță

Când e mai util RMN-ul
-Când suspectăm leziuni profunde sau complexe/intraarticulare: menisc, ligamente încrucișate, cartilaj, edem osos
-Când zona e greu accesibilă ecografic sau ecografia nu explică simptomele

Concluzie
Ecografia este, de cele mai multe ori, primul pas corect în leziunile sportive. RMN-ul completează când avem suspiciuni profunde sau când cazul o cere.

25/02/2026

Inteligența artificială în radiologie: de la science-fiction la realitatea din spital !

Când mergi la Urgențe și ți se face o radiografie, cel mai important lucru este ca medicul să vadă rapid dacă e ceva grav. Problema? În spitalele aglomerate, un radiolog poate avea 100 de imagini de interpretat într-o tură, fără să știe care dintre ele ascunde o urgență care nu suportă amânare.

Un studiu publicat luna aceasta în JAMA Network Open arată cm inteligența artificială schimbă deja regulile jocului.

Ce au făcut cercetătorii de la Northwestern Medicine (SUA)?
Au dezvoltat un sistem de inteligență artificială care „citește" radiografiile și CT-urile înainte ca medicul să le vadă și generează automat un raport aproape complet, personalizat pentru fiecare pacient. Radiologul primește un document 95% finalizat, pe care îl verifică, îl corectează dacă e nevoie și îl semnează.

Rezultatele după analiza a aproape 24.000 de investigații?
Eficiența radiologilor a crescut în medie cu 15%, iar unii au raportat câștiguri de până la 40%. Mai simplu spus: aceleași echipe medicale au reușit să livreze rezultate mult mai repede, fără să sacrifice calitatea.

Dar cel mai impresionant nu e viteza, ci capacitatea sistemului de a detecta urgențele în timp real. Dacă AI-ul vede un pneumotorax (plămân colabat) – o urgență care poate fi fatală – alertează imediat echipa, înainte ca un om să apuce să se uite la imagine. În studiu, sistemul a identificat chiar și cazuri care fuseseră ratate sau întârziate de ochiul uman.

Ce înseamnă asta pentru pacienți?
Diagnostice mai rapide, mai ales în situații critice. Radiologii nu sunt înlocuiți – rămân „standardul de aur" – dar primesc un asistent care nu obosește, nu se grăbește să plece acasă și nu ratează detalii pentru că e al 80-lea caz din tură.

În contextul în care se estimează un deficit global de zeci de mii de radiologi în următorii ani, astfel de tehnologii nu sunt un lux, ci o necesitate.

📚 Referință:

Huang J, Wittbrodt MT, Teague CN, et al. *Efficiency and Quality of Generative AI–Assisted Radiograph Reporting.* **JAMA Network Open.** 2025;8(6):e2513921. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.13921

22/02/2026

Osteodensitometria (DEXA): investigația care poate preveni fracturile!

DEXA (osteodensitometria) este o investigație care măsoară densitatea osoasă și ne arată cât de „rezistente” sunt oasele. E utilă mai ales pentru că osteoporoza poate evolua mult timp fără durere și fără semne, iar uneori primul semnal de alarmă este chiar o fractură apărută după o căzătură banală sau un traumatism mic. Cu DEXA putem depista din timp fragilitatea osoasă și putem preveni fracturi serioase, mai ales la nivelul coloanei și al șoldului.

Investigația este simplă și confortabilă: stai întins pe o masă, aparatul scanează zona, nu doare, nu necesită injecții și nu se folosește substanță de contrast. Durează, de obicei, 10–20 de minute și folosește o doză mică de radiație. Rezultatul vine sub formă de scoruri (de tip T-score), pe care medicul le interpretează împreună cu vârsta, istoricul medical și eventuale fracturi anterioare, pentru a estima corect riscul de fractură.

DEXA este recomandată în special femeilor după menopauză, mai ales peste 50 de ani, dar și bărbaților mai în vârstă sau oricui are factori de risc. Merită făcută dacă ai avut o fractură după un traumatism minor, dacă iei corticoizi pe termen lung, dacă ai anumite boli endocrine sau digestive care pot afecta osul, dacă fumezi, ai greutate scăzută, colesterol crescut sau istoric familial de osteoporoză ori fractură de șold.

Partea bună este că osteoporoza nu e o „sentință”. Descoperită la timp, se poate gestiona eficient prin măsuri simple și tratament atunci când e nevoie: alimentație corectă, vitamina D și calciu la indicația medicului, mișcare cu exerciții de forță și echilibru și prevenirea căderilor. DEXA este, practic, un pas mic care poate preveni un necaz mare.