| dc.contributor.author | Avram, Simion | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-06T12:50:28Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-07T15:48:20Z | |
| dc.date.available | 2025-12-06T12:50:28Z | |
| dc.date.available | 2025-12-07T15:48:20Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Avram, Simion. ROLUL INTELIGENŢEI ARTIFICIALE ÎN INGINERIA TISULARĂ = THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN TISSUE ENGINEERING. In: Revista de Științe ale Sănătății din Moldova = Moldovan Journal of Health Sciences. 2025, vol. 12, Nr. 3/2025, anexa 2, p. 396. ISSN 2345-1467. | en_US |
| dc.identifier.issn | 2345-1467 | |
| dc.identifier.uri | https://cercetare.usmf.md/sites/default/files/2025-10/MJHS_12_2_2025_anexa2site.pdf | |
| dc.identifier.uri | https://repository.usmf.md/handle/20.500.12710/32127 | |
| dc.description | Universitatea de Stat de Medicină și Farmacie „Nicolae Testemițanu”, Chișinău, Republica Moldova | en_US |
| dc.description.abstract | Introducere. Ingineria tisulară are ca scop refacerea, înlocuirea sau regenerarea ţesuturilor prin utilizarea celulelor, biomaterialelor şi factorilor biochimici. Integrarea inteligenţei artificiale (IA) în ultimii ani a adus progrese notabile în proiectarea scaffoldurilor, cultura celulară şi personalizarea terapiilor. Scop. Sintetizarea cunoştinţelor actuale disponibile despre rolul IA în proiectarea bioma-terialelor şi scaffoldurilor, analiza imagistică şi diagnostic, personalizarea şi monitorizarea regenerării tisulare. Material şi metode. A fost realizată o căutare avansată a surselor bibliografice disponibile pe motorul de căutare Google Scholar, în bazele de date PubMed, NCBI, ResearchGate şi Springer Nature, folosind cuvintele-cheie specifice. S-au inclus articole cu acces deschis şi gratuit, full-text, publicate în perioada 2020-2025. Au fost identificate 21 de articole. Rezultate. Inteligenţa artificială s-a remarcat cu succes în proiectarea scaffoldurilor, ajustând cu precizie porozitatea şi structura acestora prin modele algoritmice (ML, DL). În cultura celulară, IA a facilitat identificarea celor mai bune condiţii (compoziţia mediului, temperatura, pH-ul şi factorii de creştere) pentru dezvoltarea celulelor stem. Analiza imagistică asistată de reţele neuronale a permis recunoaşterea automată a ţesuturilor şi a microstructurilor vasculare. În regenerarea osoasă, implanturile personalizate pe baza imaginilor medicale au arătat o integrare superioară şi o capacitate crescută de refacere a ţesuturilor. Concluzii. Inteligenţa artificială reprezintă un instrument valoros care creşte precizia, reduce timpul şi costurile, şi îmbunătăţeşte rezultatele clinice. Integrarea inteligenţei artificiale în ingineria tisulară va conduce spre terapii personalizate, cu impact semnificativ în medicina regenerativă. | ro_RO |
| dc.description.abstract | Introduction. Tissue engineering aims to restore, replace, or regenerate tissues through the use of cells, biomaterials, and biochemical factors. The integration of artificial intelligence (AI) in recent years has led to significant advancements in scaffold design, cell culture, and the personalization of therapies. Objective. To synthesize current knowledge on the role of AI in biomaterial and scaffold design, imaging and diagnostics, and the personalization and monitoring of tissue regeneration. Material and methods. An advanced literature search was performed using Google Scholar, and the databases PubMed, NCBI, ResearchGate, and Springer Nature, with specific | en_US |
| dc.publisher | en_US | |
| dc.relation.ispartof | Revista de Științe ale Sănătății din Moldova = Moldovan Journal of Health Sciences | en_US |
| dc.subject | “artificial intelligence” | en_US |
| dc.subject | “tissue engineering” | en_US |
| dc.subject | “scaffolds”. Open-access | en_US |
| dc.subject | full-text articles published in the years 2020-2025. A total of 21 articles were identified and analyzed. Results. Artificial intelligence has proven successful in scaffold design | en_US |
| dc.subject | precisely adjusting their porosity and structure through algorithmic models (Mashine Learning | en_US |
| dc.subject | Deep Learning). In cell culture | en_US |
| dc.subject | Artificial intelligence facilitated the identification of optimal conditions (medium composition | en_US |
| dc.subject | temperature | en_US |
| dc.subject | pH | en_US |
| dc.subject | and growth factors) for stem cell development. Al-assisted image analysis using neural networks enabled the automatic recognition of tissues and vascular microstructures. In bone regeneration | en_US |
| dc.subject | implants customized based on medical imaging demonstrated superior integration and enhanced tissue restoration capacity. Conclusion. Artificial intelligence is a valuable tool that increases precision | en_US |
| dc.subject | reduces time and costs | en_US |
| dc.subject | and improves clinical outcomes. The integration of artificial intelligence in tissue engineering will lead to personalized therapies with a significant impact on regenerative medicine | en_US |
| dc.title | ROLUL INTELIGENŢEI ARTIFICIALE ÎN INGINERIA TISULARĂ | ro_RO |
| dc.title.alternative | THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN TISSUE ENGINEERING | en_US |
| dc.type | Article | en_US |