Page 29 - Inovacije i izazovi u obrazovanju i sestrinskoj skrbi - KNJIGA SAŽETAKA

INOVACIJE I IZAZOVI U OBRAZOVANJU I SESTRINSKOJ SKRBI - KNJIGA SAŽETAKA

Upotreba umjetne inteligencije, strojnog učenja i velikih

jezičnih modela u medicinskim aplikacijama

Brza evolucija umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML), osobito u područjima obrade
prirodnog jezika (NLP) i velikih jezičnih modela (LLM) transformira medicinski krajolik,
nudeći neviđene mogućnosti za poboljšanje dijagnostike, liječenja i brige o pacijentima. Ovdje
istražujemo integraciju AI, ML i LLMs u različitim medicinskim aplikacijama, ističući njihov
potencijal da revolucioniraju zdravstvenu skrb poboljšanjem točnosti, personalizacije i
učinkovitosti.

NLP i LLM, kao što je GPT-4, značajno proširuju mogućnosti umjetne inteligencije u zdravstvu
obradom i analizom golemih količina nestrukturiranog kliničkog teksta, uključujući
elektroničke zdravstvene zapise (EHR), medicinsku literaturu i bilješke o pacijentima. Ti
modeli mogu izvući vrijedne uvide koji poboljšavaju donošenje odluka i ishode liječenja
pacijenata. Naprimjer, NLP algoritmi mogu identificirati ključne kliničke informacije, kao što
su simptomi, dijagnoze i planovi liječenja, omogućujući točniju i učinkovitiju dokumentaciju
pacijenata. Štoviše, LLM mogu pomoći zdravstvenim radnicima sažimanjem kartona
pacijenata, generiranjem medicinskih izvješća i pružanjem podrške pri donošenju odluka na
temelju najnovije medicinske literature.

Uz dijagnostiku, AI i ML imaju ključnu ulogu u personaliziranoj medicini. Analizirajući
ogromne količine podataka o pacijentima, uključujući genetske profile, čimbenike načina
života i ishode liječenja kroz povijest, te tehnologije mogu generirati prilagođene preporuke za
liječenje. Personalizirani pristup osigurava da su terapije učinkovitije i minimalizira nuspojave,
usklađujući se s ciljevima precizne medicine. Štoviše, prediktivni analitički modeli koriste se
za predviđanje progresije bolesti i odgovore pacijentima na pitanja o liječenju, omogućujući
proaktivne intervencije i optimizirajući raspodjelu resursa.

Integracija NLP-a i LLM-a u zdravstvenu skrb također obećava povećanje angažmana
pacijenata. Te tehnologije mogu pružiti personalizirane zdravstvene savjete i odgovoriti na upite
pacijenata u stvarnom vremenu, poboljšavajući razumijevanje pacijenata i pridržavajući
planova liječenje. Dodatno, alati vođeni NLP-om mogu olakšati edukaciju pacijenata,
pojednostavljujući složeni medicinski žargon i osnažujući pacijente da preuzmu aktivnu ulogu
u svojoj zdravstvenoj skrbi.

Sve u svemu, integracija NLP-a i LLM-a s AI i ML tehnologijama spremna je odigrati ključnu
ulogu u unapređenju medicinskih aplikacija, što će u konačnici dovesti do boljih ishoda
zdravstvene skrbi i učinkovitijih zdravstvenih sustava.

Ključne riječi: veliki jezični modeli (LLM), obrada prirodnog jezika (NLP), Chat GPT4.0,
medicinska dijagnostika, generativna umjetna inteligencija

29