Současný technologický vývoj přispívá ke generování velkých objemů dat, která nelze vyhodnocovat pouze manuálně. Vývoj metod umělé inteligence a jejich aplikace v medicíně a zdravotnictví umožňuje podporu procesu péče o pacienta technologiemi a metodami analýzy dat. Existuje mnoho úspěšných aplikací, které pomáhají v procesu podpory rozhodování, zejména při zpracování komplexních vícerozměrných heterogenních a/nebo dlouhodobých dat. Na druhé straně se v aplikacích metod umělé inteligence objevují neúspěchy. V posledních letech se stalo velmi populární hluboké učení, které do jisté míry přináší slibné výsledky. Má však určité nedostatky, které mohou vést k chybné klasifikaci. V článku jsou stručně představeny správné metodické kroky při návrhu a implementaci vybraných metod pro zpracování dat.

The aim of the article to present the development of artificial intelligence (AI) methods and their applications in medicine and health care. Current technological development contributes to generation of large volumes of data that cannot be evaluated only manually. We describe the process of patient care and its individual parts that can be supported by technology and data analysis methods. There are many successful applications that help in the decision support process, in processing complex multidimensional heterogeneous and/or long-term data. On the other side, failures appear in AI methods applications. In recent years, deep learning became very popular and to a certain extend it delivered promising results. However, it has certain flaws that might lead to misclassification. The correct methodological steps in design and implementation of selected methods to data processing are briefly presented.

Fakulta biomedicínského inženýrství a Český institut informatiky robotiky a kybernetiky ČVUT Praha

Artificial intelligence in medicine and healthcare: Opportunity and/or threat