Full metadata record
| DC pole | Hodnota | Jazyk |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Hess, Zdeněk | |
| dc.contributor.author | Mainz, Denis | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-03T10:00:11Z | - |
| dc.date.available | 2023-07-03T10:00:11Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | HESS, Z. MAINZ, D. Současná úroveň implementace prvků umělé inteligence do medicíny. Practicus, 2023, roč. 22, č. 5, s. 26-29. ISSN: 1213-8711 | cs |
| dc.identifier.issn | 1213-8711 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/52996 | |
| dc.description.abstract | Klíčovým principem umělé inteligence je strojové učení neboli schopnost stroje zlepšovat své schopnosti opakovanou analýzou dat. Umělá inteligence se dále vztahuje na situace, kdy počítače mohou simulovat lidskou mysl při učení a analýze, a to používá k řešení zadaných příkladů. Pronikání umělé inteligence do medicíny v současné době nabírá na obrátkách a týká se jak zdravotníků, tak i pacientů. Pochopením a ovládnutím AI technologií získáváme mocný nástroj, který můžeme použít pro usnadnění stávající práce a také pro vylepšení již používaných diagnostických a terapeutických metod. Dále pak je třeba ve znalostech AI udržet krok s pacienty, kteří tyto technologie budou určitě používat. Současné algoritmy umělé inteligence ve zdravotnictví se zaměřují především na zodpovídání poměrně dobře položených otázek. K dnešnímu dni zdravotnická data značně přesáhla naši schopnost je analyzovat a umělá inteligence nám může poskytnout cenný nástroj k jejich analýze. | cs |
| dc.format | 4 s. | cs |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Společnost všeobecného lékařství ČLS JEP | cs |
| dc.relation.ispartofseries | Practicus | cs |
| dc.rights | © Společnosti všeobecného lékařství ČLS JEP | cs |
| dc.subject | umělá inteligence | cs |
| dc.subject | strojové učení | cs |
| dc.subject | medicína | cs |
| dc.title | Současná úroveň implementace prvků umělé inteligence do medicíny | cs |
| dc.title.alternative | Current level of implementation of artificial intelligence elements in medicine | en |
| dc.type | článek | cs |
| dc.type | article | en |
| dc.rights.access | openAccess | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |
| dc.description.abstract-translated | A key principle of artificial intelligence is machine learning, or the ability of a machine to improve its capabilities by repeatedly analysing data. Artificial intelligence further refers to situations where computers can simulate the human mind in learning and analysis, and uses this to solve given examples. The penetration of artificial intelligence into medicine is currently gaining momentum and concerns both healthcare professionals and patients. By understanding and mastering AI technologies, we gain a powerful tool that can be used to facilitate existing work as well as to improve the diagnostic and therapeutic methods already in use. Next, then, we need to keep up in AI knowledge with the patients who will surely use these technologies. Current AI algorithms in healthcare are primarily focused on answering relatively well-posed questions. To date, healthcare data has far exceeded our ability to analyze it, and AI can provide us with a valuable tool to analyze it. | en |
| dc.subject.translated | abdominal ultrasound | en |
| dc.subject.translated | asymptomatic patient | en |
| dc.subject.translated | retrospective analysis | en |
| dc.type.status | Peer-reviewed | en |
| dc.identifier.obd | 43939729 | |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Články / Articles (KFE) OBD | |
Soubory připojené k záznamu:
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/52996Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.