Dr Sova

Socialní sítě
Personalized Treatment Plans
LinkedIN

Nejnovější příspěvky z Instagramu

Překlad lékařské dokumentace pomocí vlastního GPT může být rychlý, ale bez odborné kontroly se neobejde. Prompty k praktickému vyzkoušení najdete na webu https://drsova.cz/ai-medtech Další z mých custom GPT slouží k překladu lékařských zpráv. Při překladu zachovává strukturu dokumentu, kódy, formální styl, odbornou terminologii. Součástí výstupu je také sekce s poznámkami, která upozorňuje na případné nejasnosti nebo nejistoty v překladu. Zásadní podmínkou bezpečného použití ale zůstává znalost cílového jazyka, schopnost ověřit věcnou správnost překladu, kontrola, že výsledný text obsahuje všechny podstatné informace. TAKE-HOME MESSAGE - GPT může pomoci zachovat strukturu i odborný charakter zdravotnické dokumentace. - Finální překlad musí vždy projít kontrolou člověka, který cílový jazyk skutečně ovládá. 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/243AI jako nástroj ke zrychlení a zpřesnění kódování diagnóz Prompty k praktickému vyzkoušení najdete na webu https://drsova.cz/ai-medtech Custom GPT zaměřený na MKN-10 může z průběhu hospitalizace či epikrízy připravit první návrh diagnóz a jejich kódů, které následně lékař zkontroluje a případně upraví. Přesnost takového postupu závisí na tom, zda vstupní text obsahuje všechny klinicky důležité informace. Studie Easy-ICD ukazuje, že u složitých zpráv lze zkrátit čas potřebný ke kódování o 46 %, i když zlepšení přesnosti je spíše mírné. Hlavní přínos asistivní AI tak může spočívat především v úspoře času a snížení administrativní zátěže. Podobný princip lze využít i pro kódování léčiv nebo zdravotních výkonů. TAKE-HOME MESSAGE - AI může připravit první návrh kódování MKN-10, finální kontrola ale zůstává na odborníkovi - Kvalita kódování stojí na kompletním klinickém vstupu a spolehlivém referenčním zdroji - Největším přínosem může být úspora času a snížení administrativní zátěže 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/243AI jako cesta od klíčových bodů ke klinickému zápisu Prompty k praktickému vyzkoušení najdete na webu https://drsova.cz/ai-medtech AI standardizátor lékařských zápisů umí převést heslovité poznámky do strukturovaného formátu (např. S–O–Z). Výstup lze přizpůsobit pomocí vlastních šablon pro konkrétní diagnózy, specializace nebo styl dokumentace. Vstup nemusí být jen psaný – lze využít i diktování, je ale nutné počítat s chybami automatického přepisu. Klíčová je anonymizace: do AI by neměly vstupovat identifikovatelné údaje pacienta. TAKE-HOME MESSAGE Při návrhu GPT je důležité definovat: - formát výsledného dokumentu - způsob zadávání dat - práci s neúplnými informacemi (doplňování otázek vs. prázdná místa) Dále: - vlastní vzory mohou pomoci sjednotit strukturu - je nutná kontrola přepisu a důsledná anonymizace 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/243Děkuji náměstkům ministra zdravotnictví Mgr. Pavlu Scholzovi, Ph.D., a JUDr. Ladislavu Švecovi za otevřenou, upřímnou a velmi podnětnou debatu na Ministerstvu zdravotnictví. Otevřeli jsme řadu témat, včetně vzdělávání mladých lékařů, jeho financování a systému rezidenčních míst. Je skvělé, když významné osobnosti českého zdravotnictví naslouchají mladým lékařům a jejich pohledu z každodenní praxe.''AI'' OCR přepisovač: zjednodušení převodu lékařských dokumentů do textové podoby V této části série se zaměříme na konkrétní využití modelů umělé inteligence při řešení praktických úloh v medicíně. Jednotlivé aplikace budeme hodnotit nejen z technického hlediska, ale také s ohledem na právní a etické souvislosti. Součástí je i pohled na další vývoj a hlavní úskalí, která mohou používání těchto nástrojů provázet. Prompty k praktickému vyzkoušení najdete na webu https://drsova.cz/ai-medtech Jedním z příkladů prompt určený pro OCR přepis textu z obrázků, skenů a fotografií. Jeho úkolem je zachovat původní znění i formátování, označit nečitelná místa a oddělit jednotlivé stránky. V praxi může pomoci například s přepisem epikrýz, diagnóz nebo medikace z anonymizované lékařské dokumentace. Lékaři tak mohou omezit rutinní manuální přepisování, aniž by se ztratil důraz na věrnost původnímu dokumentu. TAKE-HOME MESSAGE - OCR model převádí obrazovou dokumentaci do textu. - Zachovává původní obsah a upozorňuje na nečitelná místa. - Pracovat je vhodné pouze s anonymizovanými dokumenty. 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/243Praktické ukázky využití AI v medicíně V této části série se zaměříme na konkrétní využití modelů umělé inteligence při řešení praktických úloh v medicíně. Jednotlivé aplikace budeme hodnotit nejen z technického hlediska, ale také s ohledem na právní a etické souvislosti. Součástí je i pohled na další vývoj a hlavní úskalí, která mohou používání těchto nástrojů provázet. Prompty k praktickému vyzkoušení najdete na webu https://drsova.cz/ai-medtech TAKE-HOME MESSAGE - Dobře nastavený přístup k nástrojům může zjednodušit a urychlit každodenní práci - Prompty si můžete sami vyzkoušet a upravit podle konkrétního úkolu 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/243Sdílení obrazovky s AI může být praktické, ale v medicíně představuje významné riziko. Moderní AI nástroje už neumí jen zpracovávat text, ale mohou také analyzovat obsah obrazovky, prohlížeče nebo konkrétních aplikací. To může být užitečné například při shrnutí webu, orientaci v dokumentu nebo asistenci při práci na počítači. V medicíně však při sdílení obrazovky vzniká zásadní problém: model může nechtěně získat přístup k údajům, které sdílet neměl. Stačí otevřená karta s kontakty pacientů, lékařská zpráva nebo e-mail obsahující citlivé zdravotní údaje. Proto běžné sdílení obrazovky u necertifikovaných AI nástrojů do klinické praxe nepatří. TAKE-HOME MESSAGE - Sdílení obrazovky s AI může nechtěně odhalit citlivá zdravotní data - Budoucí multimodální asistenti mohou být užiteční, ale pouze jako certifikované a kontrolované „druhé oči“ 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/243Když AI chatbot v medicíně nestačí: analýza dat ve virtuálním prostředí Code Interpreter (Advanced Data Analysis) rozšiřuje možnosti GPT o schopnost psát a spouštět skutečný kód. Dokáže automaticky provádět výpočty, analyzovat datové soubory a vytvářet přehledné vizualizace. V praxi může pomoci například s rutinními výpočty nebo zpracováním dat. Současně je ale důležité zachovat kritický přístup a výsledky vždy ověřovat. Navíc ne každá úloha je vhodná pro AI a v mnoha případech zůstává použití ověřených odborných kalkulátorů nebo specializovaných aplikací efektivnější a bezpečnější volbou. Dále je nutné vzít v potaz, že posíláte data online. TAKE-HOME MESSAGE - Code Interpreter umožňuje GPT analyzovat data, provádět výpočty a vytvářet vizualizace. - AI může usnadnit rutinní práci, ale nenahrazuje kontrolu výsledků. - Před použitím AI zvažte, zda již neexistuje vhodnější a ověřený nástroj. 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/243Reasoning modely v medicíně: predikce není nutně porozumění Reasoning modely výrazně posunuly možnosti velkých jazykových modelů — zejména při práci s komplexními úlohami a medicínskými případy. Přesto je důležité rozlišovat mezi tím, že model působí dojmem logického uvažování, a tím, že problému skutečně rozumí. Studie věnované schopnosti foundation modelů vytvářet „vnitřní model světa“ ukazují, že AI může velmi dobře předpovídat další krok, aniž by chápala příčinné vztahy. Dobré přirovnání nabízí rozdíl mezi Keplerem a Newtonem: dnešní modely se často podobají spíše Keplerovi – umí odhadovat následující krok, ale nemají obecný vnitřní model fungování světa. TAKE-HOME MESSAGE - Jazyková plynulost nutně neznamená skutečné porozumění. - Reasoning modely mohou dobře predikovat, ale nemusí chápat příčiny. - V medicíně musí AI zůstat nástrojem, ne nekontrolovanou autoritou. 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/243

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.