<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Uporaba umetne inteligence pri oskrbi ran</dc:title><dc:creator>Popovič,	Filip Gabrijel	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Ficzko,	Jelena	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Birk Tot,	Karin	(Komentor)
	</dc:creator><dc:creator>Pajnič,	Manca	(Recenzent)
	</dc:creator><dc:subject>diplomska dela</dc:subject><dc:subject>zdravstvena nega</dc:subject><dc:subject>umetna inteligenca</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>kompleksne rane</dc:subject><dc:description>Uvod: Kronične rane predstavljajo veliko fizično breme za posameznika in finančno breme za zdravstveni sistem. Zaradi teh bremen znanstveniki raziskujejo možnosti uporabe novih tehnologij, s katerimi bi lahko pridobili objektivne meritve o površini, globini in stanju ran ter izboljšali njihovo oskrbo in način dokumentiranja zdravstvene obravnave. Ena izmed tehnologij, ki je pritegnila njihovo pozornost, je umetna inteligenca. Namen: Namen diplomskega dela je predstaviti ugotovitve raziskav s področja uporabe umetne inteligence pri oskrbi ran. Cilj diplomskega dela je na osnovi raziskav prikazati uporabo umetne inteligence pri oskrbi ran in morebitna tveganja pri njeni uporabi. Metode dela: V diplomskem delu smo izvedli narativni pregled literature. Za vir informacij smo izbrali dve elektronski podatkovni zbirki, CINAHL in Medline. Rezultati: Iz zbranih člankov smo v nadaljnjo obravnavo vključili 15 člankov, ki so ustrezali našim kriterijem. Na osnovi teh smo identificirali štiri področja, kjer so avtorji ugotavljali uporabnost umetne inteligence za oskrbo ran: zaznavanje področja ran in izvajanje meritev na fotografijah ran, klasifikacija ran, predvidevanje nastanka ran ter vodenje in pomoč pri oskrbi ran. Razprava in zaključek: V vseh izpostavljenih kategorijah so modeli umetne inteligence dosegli obetavne rezultate in avtorji so bili optimistični glede uporabe umetne inteligence pri oskrbi ran. Njihova uporaba pa bi lahko bila tvegana, če bi neizkušeni zdravstveni delavci vnašali napačne podatke. S temi podatki bi model umetne inteligence lahko predlagal nepravilne odgovore oziroma nasvete. Pogosta omejitev zbranih raziskav je, da so za testiranje modelov umetne inteligence uporabili majhno število podatkov ali pa so uporabili le eno ali dve vrsti ran. Zaradi tega je večina avtorjev v svojih raziskavah predlagala oziroma napovedala dodatna testiranja njihovih modelov umetne inteligence. Ker vse zbrane raziskave izvirajo iz tujine, priporočamo, da se v slovenskih zdravstvenih ustanovah izvedejo podobne raziskave s fokusom na komercialno dostopnih pripomočkih in programski opremi za oskrbo ran, ki uporabljajo umetno inteligenco. Prav tako bi bilo koristno raziskati odnos slovenskih zdravstvenih delavcev do uporabe umetne inteligence pri oskrbi ran in njihovo poznavanje tehnologij, povezanih z umetno inteligenco, saj bo ta v zdravstvu čedalje bolj prisotna.</dc:description><dc:publisher>[F. G. Popovič]</dc:publisher><dc:date>2024</dc:date><dc:date>2024-08-29 07:45:34</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>160468</dc:identifier><dc:identifier>UDK: 616-083</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 134755</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 205676035</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
