Cercetătorul Diogen Băbuț din Uzdin a obținut o recunoaștere internațională de prestigiu, câștigând premiul „European Winner in Machine Learning for Responsible Healthcare” în cadrul conferinței ECML PKDD 2025, desfășurată la Porto, Portugalia. Evenimentul este cel mai mare din Europa dedicat învățării automate (machine learning), iar premiul acordat subliniază excelența în aplicarea etică a inteligenței artificiale în domeniul sănătății.
Această distincție nu este doar o reușită personală pentru Diogen, ci și o realizare care pune Uzdinul pe harta europeană a cercetării de vârf. Proiectul premiat a fost recunoscut pentru caracterul său inovator, rigurozitatea științifică și relevanța practică într-un domeniu critic: sănătatea responsabilă.
O competiție de anvergură globală
Conferința ECML PKDD atrage anual mii de cercetători, profesori, studenți doctoranzi și experți în inteligență artificială din întreaga lume. La ediția din 2025, aproximativ 4.000 de participanți din peste 100 de țări s-au înscris la diverse secțiuni și workshopuri. Categoria „Machine Learning for Responsible Healthcare” a fost una dintre cele mai competitive, punând accentul pe folosirea tehnologiilor AI în mod etic, sigur și eficient în sistemele medicale.
Diogen a participat cu proiectul său numit MedFusion-LM, care a fost selectat în topul celor mai bune lucrări științifice ale conferinței. Lucrarea sa a fost apreciată de juriu nu doar pentru inovația tehnică, ci și pentru abordarea responsabilă a datelor medicale și integrarea principiilor de etică în AI.
MedFusion-LM – un model de AI care respectă confidențialitatea și sprijină decizia medicală
Proiectul câștigător propune un sistem inteligent capabil să analizeze date medicale sensibile într-un mod descentralizat, protejând intimitatea pacientului. MedFusion-LM folosește rețele neuronale antrenate local, direct în spitale, fără a transfera datele în afara instituțiilor medicale, respectând astfel reglementările stricte impuse de legislația europeană (GDPR) și americană (HIPAA).
O altă componentă inovatoare este capacitatea sistemului de a explica deciziile pe care le ia – o caracteristică esențială în medicină, unde încrederea în AI trebuie să fie însoțită de transparență. Astfel, MedFusion-LM oferă medicilor nu doar predicții, ci și justificări clare, scrise în limbaj accesibil, despre modul în care s-a ajuns la un anumit rezultat.
Etică, echitate și interpretabilitate:
provocările sănătății digitale
Una dintre cele mai mari provocări ale competiției a fost construirea unui sistem AI care să nu se limiteze la precizie, ci să îndeplinească și criterii de responsabilitate, echitate și explicabilitate. Proiectul lui Diogen integrează multiple metode pentru a reduce riscurile de bias (prejudecăți algoritmice) și pentru a garanta tratamente echitabile pentru toți pacienții, indiferent de contextul demografic sau social.
De asemenea, modelul propus poate fi adaptat pe multiple arii medicale, inclusiv boli oncologice (colorectal, col uterin) și afecțiuni neurodegenerative. Prin antrenarea de rețele specifice pentru fiecare tip de patologie, sistemul devine mai precis, mai eficient și mai ușor de integrat în practica medicală de zi cu zi.
Virginia PUIA
Articolul integral îl puteți citi în numărul 48 din 29 noiembrie 2025
