prikaz prve stranice dokumenta PRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM
  Download
PDF 1023.13 KB
undergraduate thesis
PRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM
2024. urn:nbn:hr:184:772905
Mrvoš, Nina
University of Rijeka
Faculty of Health Studies
Department of Laboratory and Radiological Diagnostics

Cite this document

Mrvoš, N. (2024). PRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM (Undergraduate thesis). Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Health Studies. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:184:772905

Mrvoš, Nina. "PRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM." Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Health Studies, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:184:772905

Mrvoš, Nina. "PRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM." Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Health Studies, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:184:772905

Mrvoš, N. (2024). 'PRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM', Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Health Studies, accessed 20 August 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:184:772905

Mrvoš N. PRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM [Undergraduate thesis]. Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Health Studies; 2024 [cited 2024 August 20] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:184:772905

N. Mrvoš, "PRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM", Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Health Studies, Rijeka, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:184:772905

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitlePRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM
Title (english)APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS IN THE ANALYSIS OF COMPUTED TOMOGRAPHY IMAGES OF THORAX IN PATIENTS WITH COVID – 19 PNEUMONIA
AuthorNina Mrvoš
MentorKlaudija Višković (mentor)
Committee memberMelita Kukuljan (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMaja Karić (član povjerenstva)
Committee memberKlaudija Višković (član povjerenstva)
GranterUniversity of Rijeka
Faculty of Health Studies
(Department of Laboratory and Radiological Diagnostics)
Rijeka
Defense date and country2024, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		BIOMEDICINE AND HEALTHCARE
Clinical Medical Sciences
Radiology
Abstract
Infekcija COVID – 19 uzrokovana virusom SARS – CoV – 2 pojavila se krajem 2019. godine u Kini te se ubrzo proširila po cijelom svijetu što je dovelo do proglašenja pandemije 11.3.2020. godine. COVID – 19 pneumonija prezentira se kašljem, otežanim disanjem i povišenom tjelesnom temperaturom. Promjene na plućima kod pneumonije se najpreciznije mogu prikazati kompjutoriziranom tomografijom. Stoga je uz radiografiju kao bazičnu radiološku metodu, kompjutorizirana tomografija bila glavna radiološka metoda za dijagnostiku teže oboljelih pacijenata. Kako bi se ubrzao dijagnostički proces, u radiologiju se implementirala tehnologija umjetne inteligencije. Razvili su se modeli dubokog učenja i strojnog učenja koji efikasno dijagnosticiraju COVID – 19 pneumoniju, no njih je potrebno trenirati na velikim bazama podataka. Pri treniranju modela treba obratiti pozornost na zaštitu podataka pacijenata te etičnost primjene umjetne inteligencije. Ovim preglednim radom je analizirano devetnaest članaka s tematikom primjene umjetne inteligencije u dijagnostici bolesti COVID – 19 pomoću kompjutorizirane tomografije te jedanaest članaka vezanih za etičnost primjene umjetne inteligencije u radiologiji. Analiza radova pokazala je da je umjetna inteligencija značajno pomogla u preciznoj i brzoj dijagnostici COVID – 19 pneumonije, ali da je te sustave potrebno dalje razvijati kako bi bili što pouzdaniji u dijagnozi. U člancima etičke tematike ističu se problemi odgovornosti za finalnu dijagnozu te zaštićenosti podataka pacijenata. Autori predlažu sastavljanje univerzalnog etičkog kodeksa kojim bi se točno definirali navedeni problemi.
Keywords
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:184:772905
Study programmeTitle: Radiological Technology
Study programme type: professional
Study level: undergraduate
Academic / professional title: stručni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) radiološke tehnologije (stručni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) radiološke tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2024-07-05 19:53:32