Autor: Șef de lucrări dr. Alina Daniela Totorean, UMF Victor Babeș Timișoara, Spitalul Clinic Județean de Urgență Pius Brînzeu Timișoara
Inteligența artificială (AI) a trecut într-un timp foarte scurt de la statutul de pilon al progresului tehnologic la o tehnologie care începe să fie integrată în practica medicală. Reabilitarea medicală nu face excepție. Analiza mișcării, senzorii wearable, aplicațiile mobile, realitatea virtuală, roboții de reabilitare și sistemele capabile să învețe din date, creează noi posibilități pentru evaluarea și monitorizarea pacientului.
O revizuire sistematică recentă arată că inteligența artificială poate avea un rol în evaluarea, monitorizarea și personalizarea programelor de reabilitare, însă dovezile clinice sunt încă în dezvoltare și există numeroase provocări legate de implementare [1]. Un review publicat în 2025 confirmă ritmul rapid de dezvoltare al domeniului și evidențiază necesitatea unor studii clinice mai robuste pentru a demonstra utilitatea reală a acestor tehnologii în practica de zi cu zi [2].
În acest context, întrebarea nu mai este dacă inteligența artificială va intra în reabilitare, ci cum o vom utiliza astfel încât tehnologia să îl ajute pe pacient, fără să înlocuiască relația terapeutică și raționamentul clinic.
De la evaluarea clasică la evaluarea digitală
Evaluarea pacientului reprezintă una dintre cele mai importante etape ale procesului de reabilitare. În mod tradițional, aceasta se bazează pe examenul clinic, scale funcționale, teste de mers, evaluarea forței musculare, amplitudinii articulare și a echilibrului, integrarea tuturor informațiilor în contextul clinic al pacientului. AI poate adăuga o nouă dimensiune acestei evaluări. Camerele video și senzorii de mișcare pot analiza mersul, postura, amplitudinea mișcărilor și anumite tipare motorii. În loc să obținem doar o apreciere clinică de tipul „mers ameliorat”, putem avea date obiective despre viteza mersului, simetrie, cadență sau modificarea anumitor parametri de mișcare. Acest lucru poate fi deosebit de util în recuperarea neurologică, ortopedică și musculoscheletală. Totuși, există o diferență importantă între măsurarea unei mișcări și înțelegerea pacientului. Un algoritm poate detecta că un pacient merge mai lent. Medicul MFR trebuie să stabilească dacă motivul este durerea, deficitul muscular, frica de cădere, oboseala sau lipsa de încredere.
Prin urmare, AI poate deveni un fel de „ochi digital” al medicului de medicină fizică și reabilitare, dar interpretarea clinică rămâne esențială.
Personalizarea tratamentului
Unul dintre cele mai atractive avantaje ale AI este posibilitatea de personalizare. Pacienții cu același diagnostic nu sunt identici. Doi pacienți cu gonartroză, de exemplu, pot avea niveluri complet diferite de durere, forță musculară, mobilitate, activitate fizică și obiective funcționale. AI poate integra mai multe categorii de date și poate contribui la identificarea unor tipare care nu sunt întotdeauna evidente printr-o singură evaluare. Astfel, paradigma se poate schimba de la: „Ce program este recomandat pentru acest diagnostic?” la: „Ce intervenție este potrivită pentru acest pacient, în acest moment?”
Această schimbare este importantă, deoarece reabilitarea modernă nu urmărește doar ameliorarea unui deficit, ci recuperarea funcției și reintegrarea pacientului în activitățile cotidiene.
Wearables – pacientul poate fi monitorizat și în afara cabinetului
O limitare importantă a reabilitării tradiționale este faptul că interacțiunea pacient-medic MFR- fizioterapeut se referă doar la o perioadă relativ scurtă de zile sau 2-4 săptămâni. Restul timpului reprezintă, în mare măsură, o „zonă necunoscută”. Cât merge pacientul? Cât timp este sedentar? Cât de activ este în zilele fără terapie? Își respectă programul de exerciții?
Dispozitivele wearables pot furniza informații despre numărul de pași, nivelul de activitate fizică, frecvența cardiacă sau alte variabile fiziologice și funcționale. În acest fel, evaluarea se poate extinde dincolo de cabinet, către comportamentul real al pacientului în mediul său obișnuit. Această schimbare poate fi importantă în special în afecțiunile cronice, unde succesul reabilitării depinde nu doar de ceea ce se întâmplă în timpul ședinței, ci și de comportamentul pacientului între ședințe.
Inteligența artificială și pacientul activ
Poate una dintre cele mai importante schimbări aduse de tehnologia digitală este transformarea rolului pacientului. În modelul tradițional, pacientul poate percepe recuperarea ca pe ceva ce „îi face terapeutul”. În modelul modern, pacientul este încurajat să participe activ. Aplicațiile pot oferi obiective zilnice, feedback și monitorizarea progresului. Exercițiile efectuate la domiciliu pot fi urmărite, iar programul poate fi ajustat în funcție de răspunsul pacientului. În acest sens, AI poate contribui la trecerea de la pacientul „care primește tratament” la pacientul „care participă la propriul tratament”. Această schimbare este deosebit de importantă în recuperarea afecțiunilor cronice, unde aderența la programul terapeutic reprezintă una dintre principalele provocări.
Tele-reabilitarea și extinderea recuperării medicale la domiciliu
Dezvoltarea tehnologiilor digitale a favorizat și extinderea tele-reabilitării. Pentru pacienții care locuiesc la distanță de centrele medicale, pentru persoanele cu mobilitate redusă sau pentru anumite situații cronice, monitorizarea la domiciliu poate completa ședințele clasice. Terapeutul poate urmări evoluția pacientului, poate oferi feedback și poate modifica programul de exerciții.
Totuși, tele-reabilitarea nu trebuie să fie privită ca un substitut universal pentru evaluarea directă. Există situații în care examenul clinic, palparea, testarea manuală sau evaluarea complexă a pacientului nu pot fi înlocuite de o cameră video sau de un algoritm.
Poate AI să înlocuiască resursa umană sau echipa medicală de reabilitare?
Probabil că aceasta este una dintre cele mai frecvente întrebări. Răspunsul ar trebui să fie nu.
AI poate analiza rapid cantități mari de date, poate identifica tipare și poate furniza recomandări. Dar reabilitarea nu înseamnă doar date. Durerea nu este doar un scor. Funcția nu este doar o valoare numerică. Pacientul nu este doar o bază de date. Un algoritm poate identifica o scădere a activității fizice. Medicul poate descoperi că pacientul nu mai merge pentru că îi este teamă de durere. Un algoritm poate identifica o asimetrie a mersului. Medicul poate observa că pacientul este anxios sau că își protejează membrul afectat. Acesta este motivul pentru care viitorul reabilitării nu ar trebui să fie construit în jurul conceptului „AI versus echipa de reabilitare medicală”, ci „AI împreună cu echipa de reabilitare medicală”.
Limitele și riscurile
Entuziasmul pentru inteligența artificială nu trebuie să ducă la ignorarea limitelor sale. Prima problemă este reprezentată de calitatea și cantitatea datelor. Modelele AI pot funcționa foarte bine în condițiile în care au fost dezvoltate, dar pot avea performanțe mai slabe la pacienți sau populații diferite.
O altă problemă este lipsa validării clinice suficiente. Revizuirile recente arată că, deși există numeroase aplicații promițătoare, studiile clinice de înaltă calitate sunt încă relativ puține [1,2].
Există apoi problema confidențialității datelor; un pacient monitorizat prin smartwatch, aplicații și senzori generează o cantitate importantă de informații. Modul în care acestea sunt stocate, protejate și utilizate devine o problemă medicală și etică.
Organizația Mondială a Sănătății subliniază necesitatea protejării autonomiei pacientului, a confidențialității, transparenței, responsabilității și echității în utilizarea AI în sănătate [3].
În plus, accesul la tehnologie nu este egal. Pacienții vârstnici, persoanele cu competențe digitale reduse sau cei cu resurse financiare limitate pot avea acces mai redus la aceste tehnologii. Prin urmare, există riscul ca o tehnologie creată pentru a face reabilitarea mai accesibilă să producă, paradoxal, noi forme de inegalitate.
Reabilitarea viitorului: high-tech, dar și high-touch
Probabil cea mai potrivită direcție pentru viitor nu este o reabilitare complet automatizată.
Este o reabilitare high-tech, dar high-touch. Tehnologia poate măsura mai mult, mai rapid și mai precis. Medicul MFR, împreună cu echipa multidisciplinară poate interpreta aceste date, poate înțelege contextul pacientului și poate lua decizii adaptate persoanei din fața sa. În acest model, specialistul nu dispare. Din contră, rolul său poate deveni mai complex. Medicul viitorului va trebui să fie nu doar un bun clinician, ci și un interpret al datelor generate de tehnologie.
Concluzii
Inteligența artificială are potențialul de a schimba profund modul în care este realizată reabilitarea medicală. De la analiza mersului și monitorizarea activității fizice până la personalizarea exercițiilor și tele-reabilitare, AI poate extinde capacitatea intervenției medicale de a evalua și urmări pacientul. Dar adevărata valoare a tehnologiei nu constă în faptul că poate produce mai multe date. Valoarea ei constă în capacitatea de a transforma aceste date în decizii clinice mai bune și în intervenții mai bine adaptate pacientului.
Obiectivul reabilitării nu este să avem pacienți mai bine monitorizați de algoritmi, ci pacienți care se mișcă mai bine, funcționează mai bine și își recapătă autonomia. Poate că aceasta este adevărata provocare a reabilitării în era inteligenței artificiale: să folosim tehnologia pentru a face reabilitarea mai umană, nu mai puțin umană.
Bibliografie
- Sumner J, Lim HW, Chong LS, Bundele A, Mukhopadhyay A, Kayambu G. Artificial intelligence in physical rehabilitation: a systematic review. Artificial Intelligence in Medicine. 2024;151:102693. doi:10.1016/j.artmed.2023.102693.
- Morone G, Carbonetti R, Martino Cinnera A, et al. Artificial intelligence in rehabilitation: a living systematic mapping review – first release. European Journal of Physical and Rehabilitation Medicine. 2025;61(5):694-708. doi:10.23736/S1973-9087.25.09331-1.
- World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health: guidance on large multi-modal models. Geneva: World Health Organization; 2025.
- World Health Organization. Global strategy on digital health 2020–2025. Geneva: World Health Organization; 2021.
- Morone G, Martino Cinnera A, Ferriero G, Negrini F; REHALISE Group Investigators. Rehabilitation enhanced by artificial intelligence: introducing the living systematic mapping review from REHALISE initiative. European Journal of Physical and Rehabilitation Medicine. 2025;61(5):691-693. doi:10.23736/S1973-9087.25.09017-3.
