Dr Sova

Socialní sítě
Personalized Treatment Plans
LinkedIN

Nejnovější příspěvky z Instagramu

Po konferenci k nové příručce „Umělá inteligence ve zdravotnictví pro pacienty“ vznikla i tato videoreportáž, která ve zkratce shrnuje téma, se kterým se v ordinacích praktických lékařů i ambulantních specialistů setkáváme stále častěji. Pacienti dnes nepřicházejí pouze s informacemi z internetu, ale také s výstupy nástrojů umělé inteligence. To přináší nové možnosti, ale i rizika — od falešného uklidnění až po zbytečné obavy. Příručka je dostupná zde: https://f.mtr.cool/lpzixwmjjuDěkuji za možnost zúčastnit se tiskové konference na téma umělé inteligence ve zdravotnictví z pohledu pacienta. S touto problematikou se my lékaři v praxi setkáváme stále častěji. O to důležitější je, že vznikla srozumitelná příručka, která může být užitečným nástrojem nejen pro pacienty, ale i pro lékaře. Pacientům pomáhá lépe pochopit možnosti, limity i rizika AI. Lékařům zároveň může ušetřit čas při opakovaném vysvětlování základních principů a umožnit jim více se soustředit na samotný zdravotní stav pacienta, společné rozhodování a budování důvěry ve vztahu lékař–pacient.AI může selhat i u jednoduchého úkolu: spočítat žebro na rentgenu Multimodální modely mohou při práci s obrazem vytvářet halucinace, tedy popisovat nálezy, které na snímku nejsou. Studie Halucinogen ukazuje, že k těmto chybám dochází častěji u složitějších nebo nepřímo formulovaných otázek. Praktický příklad je překvapivě jednoduchý: na rentgenovém snímku bylo označeno čtvrté žebro, přesto různé verze modelů opakovaně odpovídaly nesprávně. To ukazuje, že model nemusí selhávat jen u klinicky náročných nálezů, ale i u základní orientace v obraze. Pro praxi je proto zásadní chápat limity těchto nástrojů a nepoužívat veřejně dostupné modely k samostatnému hodnocení vizuálních medicínských dat. TAKE-HOME MESSAGE - AI může chybovat i u elementárních vizuálních úloh - (Pro člověka) jednoduchý úkol neznamená spolehlivý výsledek To a mnohem více se dozvíte v mých akreditovaných a bezplatných kurzech AI v medicíně na vzdělávacím e-learningovém portálu ČLK: https://f.mtr.cool/atphaviiem a https://f.mtr.cool/dvjepzlzatKdyž model hledá frakturu tam, kde není ani lidská páteř Případ „fish skeleton“ ukazuje, jak může model chybně interpretovat obraz mimo svou trénovací doménu. Kostru ryby může považovat za lidskou páteř a dokonce „najít“ neexistující frakturu. Hlavním důvodem je doménový posun, tedy nesoulad mezi vstupem a naučeným kontextem. Druhým faktorem je generativní povaha modelů a jejich tendence vytvořit interpretaci i ve chvíli, kdy by bylo vhodnější přiznat nejistotu nebo vstup odmítnout. TAKE-HOME MESSAGE - Model může úplně selhat, pokud dostane vstup mimo svou trénovací doménu. - V medicíně je důležité sledovat nejen odpověď modelu, ale i to, zda vůbec rozpoznal správný kontext. - Schopnost říct „nevím“ je u klinických AI nástrojů stejně důležitá jako schopnost něco najít. To a mnohem více se dozvíte v mých akreditovaných a bezplatných kurzech AI v medicíně na vzdělávacím e-learningovém portálu ČLK: https://eclk.cz/courses/238 a https://eclk.cz/courses/243Multimodální AI aneb když se spojují obraz, text i biosignály Multimodální modely jsou pokročilý typ umělé inteligence, který dokáže současně pracovat s různými druhy dat, například s textem, obrazem, zvukem, videem nebo biosignály. Právě schopnost propojit více modalit a chápat jejich souvislosti otevírá v medicíně nové praktické možnosti. Model může například vyhodnotit rentgenový snímek plic a vytvořit návrh popisu nálezu. U videa z kapslové endoskopie může označit podezřelé oblasti. Do budoucna se nabízí i práce se signály, jako je EKG nebo EMG, zvlášť pokud jsou doplněny o anamnestické údaje a další klinické informace. Zároveň ale platí, že vedle významného pokroku tyto systémy přinášejí i vlastní slabiny a mohou zesilovat limity jednotlivých algoritmů, včetně halucinací. TAKE-HOME MESSAGE • Multimodální modely spojují více typů dat. • V medicíně mohou pomoci například při interpretaci obrazu, videa i biosignálů. • Jejich přínos je významný, ale je nutné počítat i s limity jednotlivých modelů a algoritmů. To a mnohem více se dozvíte v mých akreditovaných a bezplatných kurzech AI v medicíně na vzdělávacím e-learningovém portálu ČLK: https://eclk.cz/courses/238Halucinace generativní AI v medicíně Halucinace označuje situaci, kdy jazykový model vytvoří věrohodně znějící, ale nesprávnou odpověď. Riziko roste u složitých a specifických dotazů, kde model nemá dostatek opory v datech a doplňuje informace podle pravděpodobnosti. V praxi tak může sebevědomě uvádět neexistující studie nebo nepřesné závěry. V medicíně to představuje reálné riziko pro interpretaci informací i rozhodování. Výstupy AI je proto nutné systematicky ověřovat a chápat je jako podporu, nikoli jako zdroj pravdy. - Halucinace nejsou chyba, ale vlastnost modelu - Složitější dotaz = vyšší riziko nepřesnosti - Ověřování je v medicíně nezbytné To a mnohem více se dozvíte v mých akreditovaných a bezplatných kurzech AI v medicíně na vzdělávacím e-learningovém portálu ČLK: https://eclk.cz/courses/238Zkušenosti s implementací AI a virtuální reality do chirurgie z Japonska - prof. Daisuke Tomita, DDS a prof. Mohamed Abdelhakim, MD, PhD.Pár momentek z PaSoNetky. Díky všem, kdo dorazili – byli jste skvělí. 😊12 zdravotních přínosů hořčíku Hořčík může pomoci zlepšit vaši náladu, spánek, výkon při cvičení, regulaci hladiny cukru v krvi a další. Získat ho můžete z doplňků stravy a z určitých potravin, například z ořechů a listové zeleniny.

Tento web používá soubory cookies. Cookies slouží k zvyšování kvality služeb, personalizaci nabídky, sběru anonymních dat a pro analytické účely.  Dalším procházením tohoto webu vyjadřujete souhlas s jejich používáním.