prikaz prve stranice dokumenta PRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM
  Preuzmi
PDF 1023.13 KB
završni rad
PRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM
2024. urn:nbn:hr:184:772905
Mrvoš, Nina
Sveučilište u Rijeci
Fakultet zdravstvenih studija
Katedra za laboratorijsku i radiološku dijagnostiku

Citirajte ovaj rad

Mrvoš, N. (2024). PRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM (Završni rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Fakultet zdravstvenih studija. Preuzeto s 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." Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Fakultet zdravstvenih studija, 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." Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Fakultet zdravstvenih studija, 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', Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Fakultet zdravstvenih studija, citirano: 20.08.2024., 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 [Završni rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Fakultet zdravstvenih studija; 2024 [pristupljeno 20.08.2024.] Dostupno na: 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", Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Fakultet zdravstvenih studija, Rijeka, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:184:772905

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:184:772905
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPRIMJENA ALATA UMJETNE INTELIGENCIJE U ANALIZI SNIMAKA KOMPJUTORIZIRANE TOMOGRAFIJE TORAKSA KOD BOLESNIKA S COVID – 19 PNEUMONIJOM
Naslov (engleski)APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS IN THE ANALYSIS OF COMPUTED TOMOGRAPHY IMAGES OF THORAX IN PATIENTS WITH COVID – 19 PNEUMONIA
AutorNina Mrvoš
MentorKlaudija Višković (mentor)
Član povjerenstvaMelita Kukuljan (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMaja Karić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKlaudija Višković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Fakultet zdravstvenih studija
(Katedra za laboratorijsku i radiološku dijagnostiku)
Rijeka
Datum i država obrane2024, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		BIOMEDICINA I ZDRAVSTVO
Kliničke medicinske znanosti
Radiologija
Sažetak
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.
Ključne riječi
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:184:772905
Studijski programNaziv: Radiološka tehnologija
Vrsta studija: stručni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: stručni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) radiološke tehnologije (bacc. radiol. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-07-05 19:53:32