-
Je něco špatně v tomto záznamu ?
Umělá inteligence v primární péči: Od redukce dimenzionality po klinické rozhodování a časovou úsporu
[Artificial intelligence in primary care: From dimensionality reduction to clinical decision‐making and time efficiency]
Michal Mačák
Status minimální Jazyk čeština Země Česko
- Klíčová slova
- artificial intelligence, language models, LLM, prompt, transformer, primary care, umělá inteligence, jazykové modely, LLM, prompt, transformer, primární péče,
Přehledový článek shrnuje principy umělé inteligence a jejího využití v primární péči se zaměřením na redukci dimenzionality dat a implementaci velkých jazykových modelů v klinickém rozhodování z pohledu všeobecného praktického lékaře. Článek demonstruje, jak moderní algoritmy založené na latentních reprezentacích a hlubokém učení napomáhají zefektivnit diagnostiku, upřesnit diagnózu a usnadnit administrativní úkony, přičemž respektují klinickou zkušenost praktického lékaře.
This review summarizes the principles of applying artificial intelligence (in primary care, focusing on dimensionality reduction and the integration of large language models in clinical decision-making. The article demonstrates how modern algorithms based on latent representations and deep learning contribute to more efficient diagnostics, refined diagnosis, and streamlined administrative processes, all while complementing the clinical expertise of practicing physicians.
Artificial intelligence in primary care: From dimensionality reduction to clinical decision‐making and time efficiency
- 000
- 00000naa a2200000 a 4500
- 001
- bmc25020122
- 003
- CZ-PrNML
- 005
- 20251205140505.0
- 007
- ta
- 008
- 251106s2025 xr a f 000 0|cze||
- 009
- AR
- 040 __
- $a ABA008 $b cze $d ABA008 $e AACR2
- 041 0_
- $a cze $b eng
- 044 __
- $a xr
- 100 1_
- $a Mačák, Michal $7 _AN123937 $u Všeobecný praktický lékař, Medikatze, s. r. o., Litovel
- 245 10
- $a Umělá inteligence v primární péči: Od redukce dimenzionality po klinické rozhodování a časovou úsporu / $c Michal Mačák
- 246 31
- $a Artificial intelligence in primary care: From dimensionality reduction to clinical decision‐making and time efficiency
- 520 3_
- $a Přehledový článek shrnuje principy umělé inteligence a jejího využití v primární péči se zaměřením na redukci dimenzionality dat a implementaci velkých jazykových modelů v klinickém rozhodování z pohledu všeobecného praktického lékaře. Článek demonstruje, jak moderní algoritmy založené na latentních reprezentacích a hlubokém učení napomáhají zefektivnit diagnostiku, upřesnit diagnózu a usnadnit administrativní úkony, přičemž respektují klinickou zkušenost praktického lékaře.
- 520 9_
- $a This review summarizes the principles of applying artificial intelligence (in primary care, focusing on dimensionality reduction and the integration of large language models in clinical decision-making. The article demonstrates how modern algorithms based on latent representations and deep learning contribute to more efficient diagnostics, refined diagnosis, and streamlined administrative processes, all while complementing the clinical expertise of practicing physicians.
- 653 00
- $a artificial intelligence $a language models $a LLM $a prompt $a transformer $a primary care $a umělá inteligence $a jazykové modely $a LLM $a prompt $a transformer $a primární péče
- 773 0_
- $t Vnitřní lékařství $x 0042-773X $g Roč. 71, č. 5 (2025), s. 284-288 $w MED00011111
- 856 41
- $u https://casopisvnitrnilekarstvi.cz/en/artkey/vnl-202505-0002_artificial-intelligence-in-primary-care-from-dimensionality-reduction-to-clinical-decision-8209-making-and-t.php $y plný text volně přístupný
- 910 __
- $a ABA008 $b B 184 $c 1041 $y - $z 0
- 990 __
- $a 20251003 $b ABA008
- 991 __
- $a 20251205140444 $b ABA008
- 999 __
- $a min $b bmc $g 2441917 $s 1258277
- BAS __
- $a 3
- BAS __
- $a PreBMC
- BMC __
- $a 2025 $b 71 $c 5 $d 284-288 $e 20250918 $i 0042-773X $m Vnitřní lékařství $x MED00011111
- LZP __
- $b NLK111 $a Actavia-MED00011111-20251003
