Optimizacija zdravstvenih obravnav s pomočjo umetne inteligence: pregled literatureKocbek, Katarina (Avtor) Štiglic, Gregor (Mentor) Gosak, Lucija (Komentor) zdravstvena negadigitalna transformacijanapovedni modelirazporejanje bolnikovDostopnost zdravstvenih obravnav je ključna za pravičnost in učinkovitost zdravstvenega sistema. Umetna inteligenca se vse pogosteje uporablja kot orodje za izboljšanje razporejanja terminov, upravljanja virov in napovedovanja kliničnih potreb. Namen zaključne naloge je bil oceniti, kako UI vpliva na optimizacijo zdravstvenih obravnav ter ali prispeva k večji enakosti dostopa. Izvedli smo pregled, analizo in sintezo znanstvene literature. Literaturo smo iskali v bazah PubMed, CINAHL Ultimate, ScienceDirect in Cochrane Library. Uporabili smo pristop PRISMA ter kritično oceno z orodji JBI. Vključene raziskave smo predstavili s pomočjo evalvacijske tabele in tematske sinteze. Ugotovitve kažejo, da UI izboljšuje natančnost napovedovanja hospitalizacij, čakalnih časov in kliničnega poslabšanja. Sistemi za avtomatizirano triažo, napoved obremenjenosti urgentnih oddelkov ter razporejanje postelj lahko skrajšajo čakalne dobe in povečajo pretočnost bolnikov. UI prispeva k objektivnejšemu odločanju in učinkovitejši rabi virov. Čeprav UI izboljšuje organizacijske in klinične procese ter lahko krepi enakost dostopa, obstajajo tveganja glede pristranskosti in pomanjkljivosti podatkov. Variabilnost metodologij, omejitve v kakovosti podatkov ter etična vprašanja zahtevajo previdno implementacijo in nadzor.[K. Kocbek]20262026-01-29 02:19:09Magistrsko delo/naloga96788UDK: 616-083:004.8(043.2)COBISS_ID: 269637635sl