| Title: | Optimizacija zdravstvenih obravnav s pomočjo umetne inteligence: pregled literature |
|---|
| Authors: | ID Kocbek, Katarina (Author)
ID Štiglic, Gregor (Mentor) More about this mentor... 
ID Gosak, Lucija (Comentor) |
|---|
| Files: |  MAG_Kocbek_Katarina_2026.pdf (1,32 MB)
MD5: 5FAED749B2314CC35A708EDB05F1094D
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FZV - Faculty of Health Sciences
|
|---|
| Abstract: | Dostopnost 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. |
|---|
| Keywords: | zdravstvena nega, digitalna transformacija, napovedni modeli, razporejanje bolnikov |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [K. Kocbek] |
|---|
| Year of publishing: | 2026 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-96788 |
|---|
| UDC: | 616-083:004.8(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 269637635 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 12.03.2026 |
|---|
| Views: | 144 |
|---|
| Downloads: | 84 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | FZV
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
