Brevet european pentru o metodă inovatoare cu aplicații medicale
Invitată:
Prof. dr. habil. Smaranda Belciug, conducătoare de doctorat la Institutul de Matematică „Simion Stoilow” al Academiei Române
Autor:
Cătălin Mosoia
Prof. dr. habil. Smaranda Belciug, conducătoare de doctorat la Institutul de Matematică „Simion Stoilow” al Academiei Române și profesoară la Universitatea din Craiova, a obținut, împreună cu echipa de specialiști pe care a coordonat-o, brevet european pentru o metodă tehnică inovatoare cu aplicație directă în diagnosticarea medicală. Pentru a afla mai multe detalii despre acest rezultat de excepție al colaborării interdisciplinare am realizat interviul pe care vi-l propun în continuare.
„În cazul nostru, brevetul nu protejează un „soft” propriu-zis, ci o metodă computer-implementată de detectare a anomaliilor organelor interne umane, bazată pe algoritmi de inteligență artificială (deep learning combinată cu învățare statistică).”
Cătălin Mosoia: Stimată doamnă profesoară Smaranda Belciug, invenția „Metodă de detectare a anomaliilor organelor interne umane” – „Method of detecting human internal organs anomalies”, pentru care echipa de cercetători de la Universitatea din Craiova pe care o coordonați a primit brevetul european EP4506890, este un soft?
Smaranda Belciug: Întrebarea dumneavoastră este foarte bine formulată. În general, nu se brevetează software-ul în sine, întrucât legislația europeană și cea națională prevăd că „programele de calculator ca atare” nu sunt considerate invenții brevetabile. Ceea ce se poate breveta este metoda inovatoare care are o aplicabilitate tehnică concretă și care rezolvă o problemă reală.
În cazul nostru, brevetul nu protejează un „soft” propriu-zis, ci o metodă computer-implementată de detectare a anomaliilor organelor interne umane, bazată pe algoritmi de inteligență artificială (deep learning i combinată cu învățare statistică). Cu alte cuvinte, ceea ce este protejat prin brevet este modul în care algoritmii de inteligență artificială (IA) sunt utilizați pentru a atinge un rezultat tehnic concret: detecția automată a planurilor biometrice și a anomaliilor congenitale din ecografii 2D.
Este adevărat că procesul de examinare este complex. În practică, multe dificultăți apar pentru că examinatorii trebuie să aibă atât pregătire juridică, cât și expertiză în informatică și matematică, pentru a înțelege unde se termină un simplu algoritm teoretic și unde începe o soluție tehnică brevetabilă. Din acest motiv, de exemplu, cererea noastră de brevet național depusă la Oficiul de Stat pentru Invenții și Mărci (OSIM) în 2023 încă nu a primit răspuns.
Ca orice soluție de inteligență artificială, și invenția noastră este fundamentată pe modele matematice, dar ea devine brevetabilă prin faptul că oferă o aplicație tehnică precisă, cu impact direct în domeniul medical. În plus, implementarea necesită o putere mare de calcul și o integrare cu sisteme ecografice reale, ceea ce îi conferă un caracter tehnic practic și utilitate clinică.
În concluzie: nu este un simplu software, ci o metodă tehnică inovatoare, computer-implementată, cu aplicație directă în diagnosticarea medicală.
Cătălin Mosoia: Ce rol a avut fiecare din cei zece membri ai echipei?
Smaranda Belciug: Echipa noastră a reunit trei tipuri de specialiști: data scientists ii, medici obstetricieni și programatori tineri. Eu am coordonat proiectul, aducând expertiza în inteligență artificială și statistică. Medicii au contribuit cu experiența lor în ecografii fetale, validând datele și rezultatele clinice, iar programatorii – foști studenți ai departamentului de Informatică al Facultății de Științe, Universitatea din Craiova, astăzi doctoranzi sau angajați în companii IT – au transformat modelele în aplicații funcționale.
Succesul brevetului se datorează tocmai acestei colaborări interdisciplinare: știința datelor, medicina și tehnologia au lucrat împreună pentru a obține o soluție cu impact real în diagnosticarea medicală.
O parte dintre membri echipei de specialiști care a obținut brevetul european EP4506890:
Florin Ispas, Dominic Iliescu, Smaranda Belciug, Anca Maria Istrate-Ofițeru, Mircea Șerbănescu,
Cristina Comănescu, Rodica Nagy, Renato Ivănescu (de la stânga la dreapta).
„Sistemul brevetat are rol de asistent digital inteligent, capabil să ghideze sonda ecografică pentru o achiziție corectă a planurilor biometrice, să detecteze automat structurile anatomice și să indice potențiale anomalii congenitale. Diagnosticul final rămâne la medic, însă tehnologia crește semnificativ acuratețea și fiabilitatea procesului de evaluare, reducând riscul de erori cauzate de oboseală, presiunea timpului sau particularități ale pacienților.”
Cătălin Mosoia: În ce constă metoda de detectare a anomaliilor organelor interne umane?
Smaranda Belciug: Metoda brevetată constă într-un sistem inteligent de decizie care integrează algoritmi de inteligență artificială cu tehnici avansate de învățare statistică (rețele neuronale convoluționale, swarm intelligence iii, mixturi Gaussiene), pentru a automatiza procesul de analiză a morfologiei fetale din trimestrul al doilea de sarcină.
Invenția adresează o problemă clinică majoră: variabilitatea și limitele diagnosticului ecografic manual, care depinde semnificativ de experiența medicului și de condițiile tehnice. Sistemul utilizează ecografii 2D standard – accesibile în orice spital – și realizează mai multe etape succesive:
• preprocesarea și anonimizarea datelor ecografice;
• conversia în imagini statice și construirea bazei de date de antrenament;
• diferențierea planurilor biometrice prin rețele neuronale de tip „comitet”/colaborative iv ierarhizate pe baza unor criterii statistice robuste;
• segmentarea organelor fetale;
• clasificarea acestora ca fiind normale sau cu anomalii, utilizând un mecanism de vot ponderat al rețelelor neuronale;
• semnalarea către medic a constatărilor suspecte.
Sistemul brevetat are rol de asistent digital inteligent, capabil să ghideze sonda ecografică pentru o achiziție corectă a planurilor biometrice, să detecteze automat structurile anatomice și să indice potențiale anomalii congenitale. Diagnosticul final rămâne la medic, însă tehnologia crește semnificativ acuratețea și fiabilitatea procesului de evaluare, reducând riscul de erori cauzate de oboseală, presiunea timpului sau particularități ale pacienților.
Prin această combinație de metode, invenția depășește limitările sistemelor existente, care fie vizau doar un singur organ, fie necesitau imagistică 3D/4D sau RMN (Rezonanță Magnetică Nucleară, metodă de diagnosticare medicală), mult mai costisitoare. Impactul social și clinic este major, vizând atât creșterea calității diagnosticului, cât și extinderea accesului la tehnologii avansate inclusiv în centre medicale cu resurse limitate.
Cătălin Mosoia: Cum și în ce condiții poate fi utilizată metoda dumneavoastră?
Smaranda Belciug: Metoda poate fi utilizată în cadrul examinărilor ecografice 2D standard, cu condiția existenței unui laptop performant pe care rulează sistemul de inteligență artificială conectat la ecograf. Implementarea este simplă și necesită doar o instruire minimă a personalului medical pentru respectarea protocoalelor de achiziție.
Un avantaj esențial al acestei tehnologii este flexibilitatea: sistemul poate fi rapid adaptat, prin recalibrarea pe seturi noi de date de antrenare, pentru a detecta diverse tipuri de anomalii ce pot fi identificate ecografic, nu doar cele congenitale fetale.
Exemple de capturi de ecran dintr-o ecografie morfologică fetală, ilustrând modul în care
sistemul de inteligență artificială detectează organele anatomice și planurile biometrice, fiecare zonă fiind
încadrată și etichetată cu probabilitatea asociată recunoașterii (ex. vezică urinară, rinichi, intestin, cordon ombilical).
„Eu sunt o militantă a interdisciplinarității și am respins întotdeauna abordările sterile. Nu sunt adepta informaticii sau matematicii pur teoretice, rupte de realitate. [...] Dimpotrivă, fiecare proiect pe care l-am dezvoltat a pornit de la o nevoie concretă și de la dorința de a găsi soluții reale, cu impact practic și utilitate imediată.
Informatica și inteligența artificială nu au fost create pentru exerciții sterile de teorie, ci pentru a răspunde unor probleme reale, cu miză umană și socială.”
Cătălin Mosoia: Cum ați ajuns la ideea dezvoltării unei astfel de metode?
Smaranda Belciug: Eu sunt o militantă a interdisciplinarității și am respins întotdeauna abordările sterile. Nu sunt adepta informaticii sau matematicii pur teoretice, rupte de realitate. Nu am urmărit niciodată să creez soluții doar de dragul de a publica articole științifice pe care nu le citește sau folosește nimeni, doar pentru a-mi crește indicii scientometrici și a avansa în carieră. Dimpotrivă, fiecare proiect pe care l-am dezvoltat a pornit de la o nevoie concretă și de la dorința de a găsi soluții reale, cu impact practic și utilitate imediată.
De aici a pornit și ideea metodei brevetate. Informatica și inteligența artificială nu au fost create pentru exerciții sterile de teorie, ci pentru a răspunde unor probleme reale, cu miză umană și socială. Discutând cu prietenul și colegul meu, prof. univ. dr. Dominic Iliescu, medic ginecolog cu vastă experiență, am identificat împreună o provocare clinică majoră: dificultatea depistării corecte și timpurii a anomaliilor congenitale.
Această nevoie reală a fost punctul de plecare. Am transformat problema în obiectiv științific, am conturat drumul spre soluție și, împreună cu echipa interdisciplinară, am dus ideea până la capăt. Rezultatul este un brevet european care demonstrează că cercetarea universitară românească poate produce inovații cu impact internațional, născute nu din teorie abstractă, ci din confruntarea directă cu realitatea medicală.
„România are nevoie de decidenți care să nu blocheze prin birocrație, ci să faciliteze trecerea cercetării către aplicații reale, în beneficiul societății.
Nu ne vom opri! Brevetul european arată că soluția noastră are valoare internațională, iar acest lucru ne obligă să continuăm, indiferent de obstacolele din sistemul național.”
Cătălin Mosoia: Aveți brevetul. Ce urmează?
Smaranda Belciug: Este o întrebare foarte bună, pentru că reflectă adevărul crud al cercetării românești. Înainte să obținem oficial brevetul european, am depus un proiect de tip Proiect Experimental Demonstrativ, construit exact pe această idee. În documentație am menționat că avem o cerere de brevet european înregistrată și am descris în detaliu metodologia și impactul. Rezultatul a fost dezamăgitor: proiectul nu a primit finanțare, ba chiar a obținut un punctaj slab. Diferența este semnificativă: când proiectul de cercetare exploratorie a fost evaluat de experți străini, am câștigat; în cazul evaluării naționale, rezultatul a fost opus.
Și mai grăitor este contrastul dintre instituții: Oficiul European de Brevete – European Patent Office (EPO) a acordat brevetul în aproximativ un an, în timp ce OSIM, după doi ani, nu a oferit niciun răspuns la cererea depusă. În acest moment, verdictul OSIM nici nu mai este necesar, pentru că brevetul european este recunoscut și în România. Diferența de eficiență și de profesionalism este, din păcate, evidentă.
Am depus recent un proiect ce are ca obiectiv transferul tehnologic al acestei invenții către IMM-uri. Așteptarea noastră este ca autoritățile de finanțare să demonstreze că pot face diferența, sprijinind inovarea autentică și recunoscând valoarea confirmată deja la nivel european. România are nevoie de decidenți care să nu blocheze prin birocrație, ci să faciliteze trecerea cercetării către aplicații reale, în beneficiul societății.
Nu ne vom opri! Brevetul european arată că soluția noastră are valoare internațională, iar acest lucru ne obligă să continuăm, indiferent de obstacolele din sistemul național.
6 octombrie 2025
Note
i deep learning – „învățare în profunzime”, se inspiră din modul de funcționare a rețelelor neuronale naturale din creierul uman, unde milioane de neuroni biologici colaborează prin conexiuni sinaptice pentru a procesa informația. În mod similar, rețelele neuronale artificiale cu straturi multiple extrag progresiv caracteristici complexe de date, fiind aplicate în recunoașterea imaginilor, analiza limbajului etc.
ii data scientists – „specialiști în știința datelor”
iii swarm intelligence – „inteligența roiului”, desemnează un domeniu al inteligenței artificiale inspirat din comportamentele colective din natură (roiuri de albine, stoluri de păsări, colonii de furnici), în care fiecare entitate cooperează local, generând soluții complexe.
iv O rețea neuronală de tip „comitet” reprezintă o arhitectură colaborativă în care mai multe modele, antrenate independent, își interconectează rezultatele prin mecanisme de agregare, obținând astfel o decizie globală mai robustă și generalizabilă față de cea a unui model singular.