Model ima snažne rezultate. Compliance provjera je završena. Integracija s EHR-om radi. Demo izgleda dobro. Pilot se čini uspješnim.

A onda proizvod uđe u stvarni klinički rad i njegovo se prihvaćanje zaustavi.

Upravo je to jaz s kojim se healthtech timovi sve češće susreću u 2026. godini. Izazov više nije samo pitanje: „Možemo li to izgraditi?” Teže pitanje glasi: hoće li liječnici zaista vjerovati tom alatu i koristiti ga kada je ambulanta puna, raspored kasni, a svaki dodatni klik djeluje kao opterećenje?

Tu se mnogi healthcare AI proizvodi počinju lomiti.

Što liječnici zapravo govore

Rasprave liječnika o AI-ju rijetko se svode na jednostavno „AI je koristan” ili „AI je precijenjen”. Puno je važniji signal praktičniji: smanjuje li alat količinu posla, uklapa li se u klinički proces i može li se njegov rezultat brzo provjeriti?

Neformalne rasprave u zajednicama poput r/medicine, r/FamilyMedicine i r/emergencymedicine nisu klinički dokaz. Ne treba ih tretirati kao istraživanje. Ali dobro pokazuju gdje nastaje trenje tijekom uvođenja tehnologije. Liječnici češće govore o vremenu potrebnom za uređivanje bilješki, kvaliteti medicinske dokumentacije, prisutnosti u razgovoru s pacijentom, privatnosti i tome štedi li alat vrijeme već od prvog pregleda.

Ta je nijansa važna.

Liječnik ne počinje koristiti AI alat samo zato što je prošao benchmark. Počinje ga koristiti kada alat rješava konkretan problem i to radi uz poštovanje načina na koji klinički rad stvarno funkcionira.

Konkretan alat. Konkretna bolna točka. Minimalno ometanje radnog procesa.

To je razlika između healthcare AI-ja koji se samo testira i healthcare AI-ja koji postaje dio svakodnevne prakse.

Brojevi iza hypea

Ambient AI documentation, odnosno AI dokumentiranje tijekom razgovora liječnika s pacijentom, jedan je od najjasnijih primjera prihvaćanja AI-ja u zdravstvu. Razlog je jednostavan: rješava problem koji kliničari osjećaju svaki dan, a to je preveliko administrativno opterećenje zbog dokumentacije.

U multicentričnoj studiji poboljšanja kvalitete objavljenoj u JAMA Network Open ocjenjivala se uporaba ambient AI scribes među liječnicima i advanced practice practitioners u šest zdravstvenih sustava u SAD-u. Nakon 30 dana stopa burnouta među korisnicima smanjila se s 51,9% na 38,8%, dok su se pokazatelji dobrobiti poboljšali.

American Medical Association u svom sažetku istog istraživanja navodi da ambient AI scribes mogu smanjiti administrativno opterećenje i burnout među liječnicima. Istodobno, takvi su alati i dalje pod povećalom jer je dokumentacija jedan od najzahtjevnijih dijelova kliničke prakse.

Važno nije to da je ambient AI „čarobno rješenje”. Važno je to što djeluje unutar procesa koji liječnici već žele poboljšati. Medicinske bilješke nisu apstraktan problem. One su svakodnevni trošak vremena, pažnje i energije liječnika.

Zato je ambient documentation postao jedan od najvidljivijih smjerova healthcare AI-ja u 2026. godini.

Zdravstveni sustavi već se kreću u tom smjeru. Mount Sinai Health System objavio je u studenome 2025. da je počeo uvoditi Microsoft Dragon Copilot u odabrane odjele, s planom širenja na cijeli sustav tijekom 2026. Svaka faza uključuje obuku, prikupljanje povratnih informacija i evaluaciju kako bi se podržalo sigurno i učinkovito uvođenje.

Athenahealth također dublje ugrađuje ambient AI u klinički workflow. Prema Becker’s Hospital Review, kompanija je predstavila athenaAmbient, uz korisničko testiranje planirano od veljače 2026. i šire testiranje encounter experience tijekom prve polovice godine. Kompanija je također navela da će ta mogućnost biti uključena u standardna ažuriranja softvera bez dodatne naknade za korisnike.

Tako izgleda stvarni pritisak na prihvaćanje AI-ja. Zdravstvene organizacije ne kupuju samo „AI”. Traže AI koji uklanja vidljivo trenje iz postojećeg rada.

Zašto healthcare AI ne prolazi test stvarnog prihvaćanja

Radeći s healthtech timovima u SAD-u i Ujedinjenom Kraljevstvu, iznova vidimo iste probleme s adoptionom. Proizvod može biti tehnički ispravan. Model može dobro raditi u kontroliranoj evaluaciji. Integracija može biti funkcionalna.

Ali liječnici ga svejedno ne koriste.

Razlog se obično nalazi na jednom od tri mjesta.

1. Proizvod rješava problem inženjera, a ne liječnika

Mnogi healthcare AI proizvodi počinju od tehničke mogućnosti: „možemo predvidjeti X”, „možemo označiti Y” ili „možemo klasificirati Z”.

To može biti vrijedno. Ali liječnici svoj rad ne doživljavaju kao skup apstraktnih zadataka predviđanja. Doživljavaju ga kao pretrpan raspored, nedovršene bilješke, poruke u inboxu, kašnjenja u prior authorization procesima, šum u referral procesima i kliničku nesigurnost koju treba brzo obraditi.

Alat koji predviđa nešto zanimljivo, ali dodaje još jedan korak provjere, možda se neće doživjeti kao koristan. Alat koji uštedi 15 minuta večernjeg dokumentiranja može pokazati vrijednost odmah.

Zato su ambient AI scribes tako brzo privukli pozornost. Oni ne traže od liječnika da se bave arhitekturom modela. Smanjuju bolnu točku koju kliničari već dobro razumiju.

2. Povjerenje se stvara tijekom prve sesije

Healthcare AI ne dobiva beskonačan broj prilika.

Ako je prvi rezultat zbunjujući, nepotpun ili zahtijeva previše ispravaka, liječnik vrlo brzo zaključi: ovaj alat stvara dodatni posao.

Teško je promijeniti taj prvi dojam.

Prvi kontakt s proizvodom važan je jer oblikuje mentalni model liječnika. Mogu li vjerovati ovom alatu? Razumije li kontekst? Mogu li brzo provjeriti rezultat? Pomaže li mi da radim brže ili postaje još jedan sustav koji moram nadzirati?

Za clinical AI povjerenje nije marketinška poruka. To je iskustvo korištenja proizvoda.

3. Proizvod zahtijeva promjenu ponašanja na koju nitko nije pristao

Najbolji healthcare AI proizvodi uklapaju se u postojeće radne procese.

Liječnik ne bi trebao otvarati zaseban sustav, pamtiti novu naviku ili mijenjati način dokumentiranja ako vrijednost nije očita. Ako alat zahtijeva novu prijavu, novi dashboard ili novi proces provjere, trošak uvođenja odmah raste.

To ne znači da se klinički workflow nikada ne treba mijenjati. Ponekad treba. Ali proizvod mora zaslužiti tu promjenu.

Ako je cijena promjene ponašanja veća od percipirane koristi, adoption propada čak i kada je AI tehnički snažan.

Povjerenje je i pitanje governancea

U healthcareu povjerenje nije samo UX.

Ono uključuje i consent, auditability, data governance, privacy i jasan physician oversight. Ambient AI alati mogu smanjiti administrativno opterećenje, ali mogu stvoriti i rizike ako kliničke bilješke sadrže netočnosti, ako pacijenti ne razumiju kada se koristi snimanje razgovora ili ako tokovi podataka nisu pažljivo osmišljeni.

Reuters izvještava da ambient scribing otvara nova pravna i regulatorna pitanja vezana uz consent, privacy, hallucinations, liability i pravila na razini pojedinih američkih saveznih država. Ti rizici ne poništavaju vrijednost ambient AI-ja. Oni definiraju standard prema kojem takve proizvode treba odgovorno graditi.

AI proizvod za liječnike treba više od snažnog modela. Treba jasnu operativnu strukturu:

• što AI može, a što ne može raditi;
• odakle dolaze podaci;
• kako se provjeravaju rezultati;
• tko ostaje odgovoran;
• kako se upravlja consentom i privacyjem;
• kako se pogreške prate i ispravljaju.

Bez te osnove čak i koristan proizvod može izgubiti povjerenje.

Kako izgleda production-ready healthcare AI

Kada smo za jednog od naših klijenata gradili AI-powered telemedicine platform, nismo se stalno vraćali samo na pitanje „kako model učiniti točnijim?”.

Glavno pitanje bilo je drukčije: kako postići da liječnik stekne povjerenje u ovaj alat unutar prvih 10 minuta korištenja?

Odgovor su oblikovala tri dizajnerska principa.

Transparentnost umjesto black boxa

Svaka AI preporuka imala je vidljiv reasoning trail. Liječnik je vidio ne samo što je sustav označio, nego i zašto je to učinio.

To je promijenilo interakciju. Liječnik nije morao slijepo prihvatiti rezultat ili ga odbaciti prema intuiciji. Mogao je brzo provjeriti logiku i odlučiti je li preporuka korisna.

U kliničkom radu to je važno. Black box traži povjerenje. Transparentan sustav omogućuje provjeru.

Integracija bez narušavanja workflowa

AI sloj pojavljivao se unutar postojećeg kliničkog procesa.

Bez nove kartice. Bez zasebnog dashboarda. Bez prebacivanja konteksta. Preporuke su se pojavljivale ondje gdje je liječnik već radio i upravo u trenutku kada je donosio odluku.

Ta mala produktna odluka učinila je da AI ne djeluje kao još jedan alat, nego kao podrška unutar radnog procesa.

Kalibrirano samopouzdanje sustava

Sustav je jasno pokazivao što zna, a što ne zna.

Preporuke s visokom razinom sigurnosti prikazivale su se izravno. Lower-confidence flags formulirani su kao pitanja, a ne kao gotovi odgovori. Liječnik je brzo mogao razumjeti gdje AI daje snažan signal, a gdje traži ljudsku prosudbu.

To je korisnicima pomoglo stvoriti ispravan mentalni model: ovo je alat kojim upravljam, a ne sustav protiv kojeg se moram boriti.

Rezultat je bio adoption bez stroge obvezne obuke ili velikog change management programa. Liječnici su koristili funkcije zato što su bile korisne u trenutku kada su se pojavile i zato što sustav nije tražio povjerenje koje još nije zaslužio.

Obrazac 2026. godine

Healthcare AI koji funkcionira u 2026. obično ima jednu zajedničku osobinu: uklanja iscrpljujući posao s leđa kliničkih i operativnih timova, bez zahtjeva da cijeli dan prilagode novom alatu.

To vrijedi za ambient documentation. Vrijedi i za prior authorization automation, referral intake, scheduling optimization, document processing, clinical inbox routing i revenue cycle workflows.

Nijedan od tih smjerova ne zvuči tako atraktivno kao general-purpose medical AI assistant. Ali upravo se tu adoption pretvara u stvarnost.

Prema Fierce Healthcareu, koji se poziva na Eliciting Insights 2026 survey, 75% zdravstvenih sustava u SAD-u već koristi barem jednu AI aplikaciju, u usporedbi s 59% u 2025. U istom se tekstu clinical note-taking navodi kao jedan od najčešće prihvaćenih AI use caseova.

Lekcija za healthtech timove je jasna: adoption ne pokreće najimpresivniji model. Pokreće ga najkonkretnije poboljšanje workflowa.

Proizvod koji štedi vrijeme, smanjuje količinu provjere i ostavlja liječniku kontrolu ima šansu. Proizvod koji dodaje još jedan sloj složenosti nema.

Što to znači za healthtech timove

Ako u 2026. gradite healthcare AI, točnost modela je važna. Compliance je važan. EHR integracija je važna.

Ali to nije dovoljno.

Pravi benchmark je to može li liječnik vjerovati alatu tijekom prve stvarne sesije.

Na to pitanje odgovara proizvod, a ne samo model. Sve ovisi o konkretnosti problema, kvaliteti prvog korisničkog iskustva, jasnoći rezultata i tome koliko se alat dobro uklapa u postojeći klinički rad.

Liječnici ne čekaju još jedan AI dashboard. Čekaju manje nedovršenih bilješki, manje dupliciranih koraka, manje kašnjenja u inboxu i manje sustava koji traže pažnju, a zauzvrat daju premalo vrijednosti.

Healthcare AI će i dalje prolaziti tehničke benchmarke. Pobijedit će proizvodi koji prođu test kliničkog workflowa.

Može li ga liječnik koristiti kada dan već kasni?

Može li brzo provjeriti rezultat?

Ostaje li kontrola u rukama liječnika?

Osjeti li vrijednost prije nego što proizvod zatraži novu naviku?

To je standard prema kojem healthcare AI treba dizajnirati.

Gradite healthcare AI proizvod i nailazite na probleme s prihvaćanjem među liječnicima?

U Allmaticsu pomažemo healthtech timovima premostiti jaz između tehnički ispravnog proizvoda i proizvoda kojem korisnici zaista vjeruju, od arhitekturnih odluka do physician-facing UX-a.

Ako vaš proizvod dobro radi u demu, ali zapinje u stvarnim kliničkim workflowima, vrijedi pogledati gdje se točno adoption lomi.

The post Prihvaćanje AI-ja među liječnicima: zašto zapinje appeared first on Allmatics.

Ključne inovacije i poboljšanja

GPT-4.5 predstavlja značajan skok naprijed u modelima velikih jezika. Razvijen s većim skupom podataka i većom računalnom snagom, nudi nekoliko opipljivih poboljšanja:

• Smanjene halucinacije: Jedan od glavnih problema s prethodnim modelima bila je tendencija generiranja obmanjujućih ili netočnih informacija. GPT-4.5 dramatično smanjuje ove „halucinacije“, osiguravajući pouzdanije rezultate. Ovo poboljšanje ključno je za sektore poput zdravstva i zrakoplovstva gdje je točnost najvažnija.
• Multimodalne mogućnosti: Model podržava prijenos datoteka i slika uz obradu teksta. Iako još ne obrađuje glasovne ili video unose, mogućnost integracije vizualnih podataka označava korak prema robusnijim, multimodalnim interakcijama.
• Poboljšana kreativnost i emocionalna inteligencija: Mjerila pokazuju da se GPT-4.5 ističe u kreativnim i svakodnevnim zadacima. To ga čini posebno korisnim za aplikacije poput otkrivanja proizvoda, sesija brainstorminga i angažmana kupaca, gdje je poželjan ljudski pristup.
• Optimizirano za praktičnu poslovnu upotrebu: Unatoč tome što je pozicioniran kao jedan od najnaprednijih modela, GPT-4.5 dizajniran je imajući na umu poslovne aplikacije. Njegovo poboljšano znanje jezika i niže stope pogrešaka čine ga pouzdanim alatom za razvoj prilagođenog softvera i IT outsourcing projekte.

Usavršavanjem svojih osnovnih funkcija i minimiziranjem prethodnih ograničenja, GPT-4.5 nudi uravnoteženu kombinaciju snage i pouzdanosti koju tvrtke mogu iskoristiti za pojednostavljenje procesa i poticanje inovacija.

Kada odabrati GPT-4.5 u odnosu na o3 modele

Ključno razmatranje za tvrtke je odabir pravog AI modela za specifične slučajeve upotrebe. Iako je GPT-4.5 vrlo sposoban, bitno je razumjeti kada njegove značajke najbolje zadovoljavaju poslovne potrebe u usporedbi sa specijaliziranim modelima poput o3.

• GPT-4.5 za kreativne i rutinske zadatke:
  Stručnjaci savjetuju da GPT-4.5 blista u zadacima koji zahtijevaju kreativno rješavanje problema i svakodnevnu komunikaciju. Njegova poboljšana jezična tečnost i smanjene halucinacije čine ga idealnim za generiranje marketinškog sadržaja, izradu izvješća ili čak upravljanje korisničkom podrškom. U industrijama poput maloprodaje i HRTech-a, gdje je brzo i točno generiranje sadržaja ključno, GPT-4.5 može poboljšati i produktivnost i kvalitetu.
• o3 modeli za napredno zaključivanje i složene zadatke:
  S druge strane, modeli poput o3 dizajnirani su za rješavanje vrlo složenih izazova zaključivanja. Na primjer, izvrsni su u rješavanju ARC-AGI benchmark zadataka, koji simuliraju rješavanje problema slično ljudskom. Međutim, napredne mogućnosti o3 modela dolaze s visokom cijenom, kako u smislu računalnih resursa tako i financijskih ulaganja. Za tvrtke usmjerene na automatizaciju poslovnih procesa – gdje su potrebni mjerljivi povrati – ekonomska isplativost implementacije o3 modela možda neće biti povoljna. U takvim slučajevima, GPT-4.5 nudi uravnoteženiji pristup pružajući robusne performanse bez prekomjernih troškova.

Ova diferencijacija je posebno važna za tvrtke koje se bave razvojem prilagođenog softvera i IT outsourcingom. Tvrtke moraju procijeniti ima li zadatak koristi od pojačanog obrazloženja o3 modela ili će biti dovoljne kreativne, isplative performanse GPT-4.5.

Praktične implikacije za različite industrije

Svestranost GPT-4.5 otvara brojne mogućnosti u raznim industrijama kojima Allmatics služi. Evo kako različiti sektori mogu imati koristi:

• Zdravstvo:
  U zdravstvu su točnost i pouzdanost ključni. Smanjena stopa halucinacija GPT-4.5 minimizira rizike pri obradi osjetljivih podataka, omogućujući bolju analizu podataka o pacijentima, podršku kliničkim odlukama i poboljšani angažman pacijenata putem chatbotova.
• Zrakoplovstvo:
  Za zrakoplovni sektor, gdje su precizna tehnička dokumentacija i rješavanje problema u stvarnom vremenu ključni, GPT-4.5 može pomoći u automatizaciji generiranja izvješća, olakšati planiranje održavanja i podržati donošenje odluka s točnijim prediktivnim modelima.
• Logistika:
  U logistici su ključni pojednostavljenje poslovanja i učinkovita komunikacija. GPT-4.5 može se integrirati u sustave za praćenje pošiljki, upravljanje komunikacijom u lancu opskrbe i automatizaciju rutinskih administrativnih zadataka, čime se poboljšava ukupna učinkovitost.
• HRTech:
  HRTech industrija ima koristi od alata koji poboljšavaju procese zapošljavanja i internu komunikaciju. GPT-4.5 može pomoći u pregledavanju životopisa, izradi opisa poslova, pa čak i upravljanju upitima zaposlenika, što dovodi do učinkovitije HR funkcije.
• Pomorska industrija i maloprodaja:
  Industrije poput pomorske industrije i maloprodaje, gdje angažman kupaca i operativna učinkovitost pokreću uspjeh, mogu iskoristiti GPT-4.5 za stvaranje sadržaja, dinamičnu korisničku podršku i inicijative za otkrivanje proizvoda. Njegova sposobnost generiranja prilagođenog sadržaja pomaže u razvoju personaliziranijih marketinških strategija i poboljšanju korisničkog iskustva.

Svaka od ovih aplikacija usklađena je s osnovnim uslugama tvrtke Allmatics – bilo da se radi o razvoju umjetne inteligencije/strojnog učenja, ugrađenim IoT rješenjima, integracijama u oblaku ili razvoju weba/mobilnih uređaja. Svestranost modela pozicionira ga kao vrijedan alat u transformaciji poslovnih operacija u tim sektorima.

Cijene, ekonomija i dostupnost

Iako GPT-4.5 donosi impresivna tehnička poboljšanja, njegova cijena i model implementacije jednako su značajni za donositelje poslovnih odluka:

• Razmatranja troškova:
  Početna cijena za GPT-4.5 postavljena je na premium – 75 USD po milijunu ulaznih tokena i 150 USD po milijunu izlaznih tokena. To je znatno više od nekih ranijih modela. Međutim, tvrtke koje daju prioritet točnosti i smanjenim stopama pogrešaka mogle bi otkriti da je povećani trošak opravdan poboljšanim performansama i pouzdanošću, posebno u sektorima s visokim ulozima.
• Mogućnosti implementacije:
  Model je odmah dostupan putem API-ja za razvojne programere i uključen je u Pro verziju ChatGPT-a, po cijeni od 200 USD mjesečno. Za tvrtke kojima je potrebna opsežna prilagodba – kao što su projekti razvoja prilagođenog softvera – to znači pristup visokoučinkovitoj umjetnoj inteligenciji putem uspostavljene platforme. Dostupnost za korisnike ChatGPT Plusa očekuje se uskoro, što će dodatno demokratizirati pristup mogućnostima GPT-4.5.
• Ekonomija jedinice i poslovna vrijednost:
  Prilikom procjene AI rješenja za IT outsourcing ili otkrivanje proizvoda, tvrtke moraju odvagnuti prednosti smanjenih halucinacija i poboljšane tečnosti jezika u odnosu na veće operativne troškove. U mnogim slučajevima, poboljšana pouzdanost može dovesti do značajnih ušteda troškova smanjenjem potrebe za ručnim nadzorom i ispravljanjem pogrešaka, što GPT-4.5 čini dobrom investicijom za pojednostavljeno poslovanje.

Za mnoga poduzeća, izbor AI modela u konačnici će ovisiti o tome hoće li mjerljivi dobici u produktivnosti i kvaliteti nadmašiti povezane troškove.

Strateški utjecaj na poslovanje i buduće izglede

Uvođenje GPT-4.5 označava ne samo tehničku prekretnicu, već i stratešku prekretnicu za tvrtke koje žele dublje integrirati umjetnu inteligenciju u svoje poslovanje. Omogućavanjem učinkovitijeg otkrivanja proizvoda i pružanjem robusne osnove za razvoj prilagođenog softvera, GPT-4.5 može katalizirati značajnu transformaciju u svim industrijama.

• Poboljšanje otkrivanja proizvoda:
  U konkurentnim sektorima poput maloprodaje i HRTech-a, brzo otkrivanje proizvoda i inovacije su ključni. GPT-4.5 može pojednostaviti proces stvaranja ideja, nudeći nove perspektive i kreativna rješenja koja tvrtke drže ispred tržišnih trendova.
• Poboljšanje modela IT outsourcinga:
  Kako tvrtke nastavljaju koristiti IT outsourcing, potreba za pouzdanom i učinkovitom umjetnom inteligencijom postaje najvažnija. Uravnotežene performanse GPT-4.5 čine ga glavnim kandidatom za outsourcing zadatke koji zahtijevaju i kreativnost i dosljednost, smanjujući oslanjanje na skuplje i specijalizirane modele.
• Izgradnja temelja za budući razvoj umjetne inteligencije:
  Iako GPT-4.5 možda neće revolucionirati svaku aplikaciju preko noći, njegov robusni okvir pruža ključnu odskočnu dasku prema naprednijim, isplativijim AI rješenjima. Postupni prijelaz s modela poput o3 na pristupačnije, ali sposobnije alternative mogao bi redefinirati ekonomiju implementacije umjetne inteligencije u različitim poslovnim funkcijama.

Zaključak

GPT-4.5 se pojavljuje kao moćan, ali pragmatičan alat u promjenjivom krajoliku umjetne inteligencije. Rješavanjem ključnih ograničenja prethodnih modela i nudeći spoj kreativne vještine i pouzdanih performansi, zadovoljava raznolike potrebe modernih tvrtki. Bez obzira radite li u zdravstvu, zrakoplovstvu, logistici, HRTech-u, pomorstvu ili maloprodaji, GPT-4.5 pruža vrijednu prednost za pojednostavljenje poslovanja, poboljšanje otkrivanja proizvoda i podizanje razvoja prilagođenog softvera i IT outsourcinga.

Za tvrtke koje žele integrirati najsuvremeniju umjetnu inteligenciju u svoje tijekove rada – kroz rješenja poput razvoja umjetne inteligencije/strojnog učenja, ugrađenog interneta stvari, cloud rješenja i web/mobilnog razvoja – GPT-4.5 je spreman redefinirati što je moguće. Kako se tržište umjetne inteligencije nastavlja razvijati, ostati ispred znači odabrati alate koji pružaju i performanse i mjerljivu poslovnu vrijednost. Najnoviji model OpenAI-a nije samo tehnološka nadogradnja; on je strateški pokretač za budućnost poslovnih inovacija.

The post OpenAI GPT-4.5 ili o3: Odabir optimalne umjetne inteligencije za vaše poslovne potrebe appeared first on Allmatics.

Tijekom proteklog desetljeća, tvrtke koje su usvojile DevOps zabilježile su 68% smanjenje neuspjeha u implementaciji. Štoviše, poduzeća koja integriraju umjetnu inteligenciju u svoje DevOps tijekove rada doživljavaju 50% smanjenje neuspjeha u implementaciji.

Elitni izvođači postižu do 127 puta brže vrijeme isporuke, 8 puta niže stope neuspjeha promjena, 182 puta više implementacija godišnje i 2293 puta brži oporavak od onih sa slabijim izvođačima (DORA izvješće za 2024.). Ovaj uvjerljiv dokaz naglašava da je ulaganje u robustan DevOps i okvir za inženjering platformi – uz strogo pridržavanje trenutnih najboljih sigurnosnih praksi – ključno za poticanje operativne učinkovitosti i osiguranje konkurentske prednosti.

Izvor: Izvješće DORA-e za 2024.

Izvor: Izvješće DORA za 2024.

Nedavne prognoze pokazuju da se DevOps tržište brzo širi, a očekuje se da će njegova vrijednost porasti s 12,54 milijarde dolara u 2024. na 15,06 milijardi dolara u 2025., što odražava godišnju stopu rasta od 20,1%.

Izvor: Izvješće o globalnom tržištu DevOpsa za 2025. godinu tvrtke The Business Research Company

Svi ovi podaci ističu zašto su robusne DevOps prakse, uključujući DevOps kao uslugu, ključne.

Zašto je DevOps važan

DevOps usklađuje razvojne i operativne timove, potičući kohezivan tijek rada koji značajno smanjuje kašnjenja i minimizira ljudske pogreške. Uvođenje kontinuirane integracije u DevOps okvir može pojednostaviti procese, što rezultira otprilike 60% bržim vremenom isporuke i, u nekim slučajevima, 50% smanjenjem troškova isporuke softvera.

Takva poboljšanja ne samo da poboljšavaju korisničko iskustvo, već i smanjuju operativne rizike i troškove. Za donositelje odluka odgovorne za otkrivanje proizvoda, razvoj prilagođenog softvera i IT outsourcing, ovi dobici izravno se prevode u poboljšane poslovne performanse i konkurentsku prednost.

DevOps u zrakoplovstvu

Zrakoplovne tvrtke zahtijevaju softverske sustave koji besprijekorno rade zbog visokih troškova zastoja i kritične prirode letačkih operacija. U tom kontekstu, kvalitetna implementacija i robusna podrška za kontinuirana ažuriranja ključni su ne samo za performanse već i za sigurnost leta i sigurnu komunikaciju. DevOps prakse pomažu u postizanju ovoga:

• Održavanje pouzdanosti sustava: Praćenje u stvarnom vremenu i automatizirano testiranje osiguravaju da svako ažuriranje softvera zadovoljava stroge sigurnosne standarde.
• Brzi oporavak: Automatizirani procesi vraćanja i oporavka omogućuju brzo rješavanje kada se pojave problemi, smanjujući rizik od dugotrajnih prekida rada sustava.
• Usklađenost s propisima: Automatizirane provjere usklađenosti podržavaju pridržavanje strogih standarda zrakoplovne industrije bez usporavanja razvojnih ciklusa.
• Rigorozno testiranje i validacija: Kontinuirani integracijski cjevovodi s opsežnim automatiziranim testiranjem i validacijom pomažu u ranom otkrivanju potencijalnih problema, osiguravajući da se čak i manje pogreške uoče prije implementacije.
• Poboljšana sljedivost i revizija: Detaljna kontrola verzija i revizijski tragovi ključni su za certifikaciju i regulatorne preglede, osiguravajući da je svaka promjena dokumentirana i provjerljiva.
• Upravljanje rizicima i odgovor na incidente: Kod zrakoplovnih operacija, čak i mala pogreška može imati katastrofalne posljedice. Robustan DevOps okvir omogućuje proaktivno upravljanje rizicima i brz odgovor na incidente, štiteći i operativni integritet i sigurnost putnika.

Ukratko, kritična priroda zrakoplovstva zahtijeva da tvrtke ulažu u sveobuhvatne i pažljivo implementirane DevOps procese kako bi osigurale sigurno, zaštićeno i pouzdano softversko poslovanje.

DevOps u zdravstvu

Pružatelji zdravstvene skrbi suočavaju se s jedinstvenim izazovima gdje pouzdanost sustava, sigurnost podataka i usklađenost s propisima izravno utječu na ishode liječenja pacijenata. Robusne DevOps prakse mogu riješiti te izazove osiguravajući da se kritična ažuriranja i sigurnosne mjere primjenjuju besprijekorno. Ključne točke uključuju:

• Brza ažuriranja koja spašavaju živote: Automatizirana implementacija omogućuje brzu isporuku kritičnih ispravaka pogrešaka i sigurnosnih zakrpa, smanjujući vrijeme zastoja sustava i osiguravajući kontinuiranu skrb o pacijentima.
• Sigurnost i usklađenost podataka: Ugradnja sigurnosti u proces razvoja (DevSecOps) pomaže u zaštiti osjetljivih podataka o pacijentima i osigurava pridržavanje propisa kao što je HIPAA putem sigurnosnih skeniranja i enkripcije u stvarnom vremenu.
• Besprijekorna integracija s kliničkim sustavima: DevOps olakšava glatkiju integraciju sa sustavima elektroničkih zdravstvenih kartona (EHR) i drugim kliničkim tijekovima rada, osiguravajući da pružatelji zdravstvene skrbi imaju neposredan pristup točnim informacijama o pacijentima.
• Operativna agilnost u hitnim slučajevima: Brže i češće implementacije osnažuju zdravstvene organizacije da brzo usvoje nove alate i tehnologije, što je ključno tijekom kriza javnog zdravstva.
• Poboljšana timska suradnja: Poboljšana komunikacija između IT i kliničkih timova osigurava da su ažuriranja softvera usklađena s praktičnim potrebama zdravstvenih djelatnika, što dovodi do boljih rezultata za pacijente.

Implementacija sveobuhvatnih DevOps procesa u zdravstvu ključna je za održavanje performansi sustava, zaštitu podataka o pacijentima i omogućavanje brzih odgovora na hitne slučajeve – a sve je to ključno za poboljšanje skrbi za pacijente i operativne učinkovitosti.

Značajno je da 73% IT timova u zdravstvu sada preferira DevOps, što naglašava njegovu ključnu ulogu u osiguravanju pouzdanosti i usklađenosti sustava.

DevOps u HRTech-u

U HRTech-u, softverska rješenja moraju se brzo prilagoditi promjenjivim uvjetima na tržištu rada i regulatornim zahtjevima. DevOps prakse nude:

• Brza ažuriranja: HR platforme imaju koristi od mogućnosti redovitog slanja ažuriranja koja poboljšavaju korisničko iskustvo i osiguravaju usklađenost s propisima koji se mijenjaju.
• Poboljšana sigurnost: Budući da HR sustavi obrađuju osjetljive podatke o zaposlenicima, integracija sigurnosti tijekom cijelog procesa razvoja ključna je za smanjenje ranjivosti.
• Učinkovitost troškova: Automatizacija u testiranju i implementaciji minimizira ručne intervencije, omogućujući HRTech pružateljima usluga da isplativije skaliraju svoje usluge.
• Robusno upravljanje podacima: Mnoge HRTech platforme dizajnirane su za podršku naprednim funkcionalnostima pretraživanja kandidata ili za upravljanje opsežnim bazama podataka o kandidatima – bilo u ATS sustavima ili pametnim rješenjima za pretraživanje – gdje je održavanje visokih performansi i pouzdanosti sustava ključno. DevOps prakse pomažu u osiguravanju da ovi sustavi besprijekorno rade pod velikim opterećenjem podataka.

DevOps u maloprodaji

Maloprodajne tvrtke posluju u vrlo konkurentnim okruženjima gdje je svaka sekunda važna. DevOps podržava te tvrtke na sljedeći način:

• Povećanje vremena rada sustava: Veliki promet tijekom prodajnih događaja zahtijeva sustave koji se brzo skaliraju. Trgovci koji koriste DevOps izvještavaju o značajnim poboljšanjima u rukovanju vršnim opterećenjima, osiguravajući besprijekorno korisničko iskustvo.
• Brža isporuka značajki: Kontinuirana integracija i isporuka omogućuju trgovcima da brzo uvedu nove značajke ili ažuriraju svoje platforme za e-trgovinu. Ova je mogućnost ključna za praćenje promjenjivih preferencija potrošača.
• Upravljanje troškovima: Automatizirani tijekovi rada smanjuju potrebu za ručnom intervencijom. To je pomoglo mnogim trgovcima da smanje operativne troškove, izravno poboljšavajući njihov profit.

DevOps u logistici

Logistika je područje gdje preciznost i brzina izravno utječu na profitabilnost. DevOps pomaže logističkim tvrtkama da upravljaju svojim složenim softverskim sustavima:

• Učinkovito upravljanje lancem opskrbe: Sustavi za praćenje u stvarnom vremenu i automatizirana obrada podataka poboljšavaju optimizaciju ruta i upravljanje zalihama. Nakon usvajanja DevOps praksi, tvrtke su primijetile porast operativne učinkovitosti.
• Smanjeno vrijeme zastoja: Automatizirani procesi testiranja i implementacije minimiziraju prekide sustava, što je ključno kada je svaka minuta važna u prijevozu robe.
• Poboljšana točnost podataka: Modeli kontinuirane isporuke osiguravaju da podaci ostanu ažurni, što pomaže u boljem donošenju odluka i raspodjeli resursa.

DevOps u pomorskoj tehnologiji

Pomorska industrija oslanja se na robustan softver za upravljanje svime, od navigacije do operacija flote. DevOps doprinosi:

• Osiguravanjem stabilnosti sustava: Kontinuirano praćenje i automatizirana implementacija smanjuju rizik od softverskih kvarova koji mogu poremetiti kritične pomorske operacije.
• Brže vrijeme odziva: U scenarijima gdje su pravovremena ažuriranja bitna – poput sustava za praćenje vremena – DevOps omogućuje pomorskim tvrtkama da brzo ažuriraju svoje sustave.
• Operativne uštede: Automatizacija minimizira vrijeme zastoja i ručne intervencije, što dovodi do značajnih ušteda troškova u upravljanju flotom i drugim pomorskim operacijama.

Uloga DevOpsa kao usluge

DevOps kao usluga nudi organizacijama rješenje po principu “ključ u ruke” za implementaciju i održavanje zrelih DevOps praksi bez potrebe za opsežnim internim stručnim znanjem. Ovaj model je posebno vrijedan za tvrtke koje traže brzo otkrivanje proizvoda i brži ulazak na tržište. Ključne prednosti uključuju:

• Smanjeni režijski troškovi: Outsourcing DevOps funkcija smanjuje troškove infrastrukture i osoblja. Klijenti mogu pristupiti specijaliziranoj stručnosti bez ulaganja u dugoročne resurse.
• Skalabilnost: Kako potražnja raste, DevOps kao usluga platforme mogu brzo skalirati resurse. Ova fleksibilnost je ključna za tvrtke koje se trebaju brzo prilagoditi promjenama na tržištu.
• Povećani fokus na ključne kompetencije: S DevOps procesima kojima se upravlja izvana, tvrtke se mogu koncentrirati na svoja ključna poslovna područja, kao što je razvoj prilagođenog softvera. To im omogućuje da više ulažu u otkrivanje proizvoda i strateški IT outsourcing.
• Dokazani rezultati: Tvrtke koje koriste DevOps kao uslugu izvijestile su o značajnom poboljšanju učestalosti implementacije i značajnom smanjenju stope pogrešaka. Ove statistike potkrepljuju višestruke studije industrije i analize slučajeva.

Uobičajene prepreke implementaciji DevOpsa u tvrtkama

Tvrtke se često suočavaju s izazovima prilikom usvajanja DevOpsa. Ključne prepreke uključuju:

• Nedostatak vještina zaposlenika – 31%
• Korporativna kultura – 28%
• Nemogućnost koordinacije s drugim timovima – 22%
• Pogrešni ili nedovoljni alati – 19%

Izvor: Hutte

Ako primijetite ove probleme u svojoj organizaciji, delegiranje DevOps odgovornosti moglo bi biti najučinkovitije rješenje.

The post DevOps kao usluga: Zašto je ključan za poslovnu učinkovitost appeared first on Allmatics.

Umjetna inteligencija u medicini nudi neviđenu preciznost, učinkovitost i pomoć usmjerenu na pacijenta pružajući napredne alate i sustave za podršku odlučivanju. Poboljšava dijagnostičku točnost, optimizira strategije liječenja i poboljšava kliničke ishode.

Alati umjetne inteligencije imaju potencijal nadmašiti ljudske sposobnosti u raznim aspektima zdravstvene zaštite, koristeći ogromne skupove podataka za poboljšanje točnosti, smanjenje troškova, uštedu vremena, minimiziranje pogrešaka i revolucioniranje personalizirane medicine.

Prije nego što se upustimo u praktičnu primjenu simbioze zdravlja i tehnologije, bitno je procijeniti ogroman potencijal rasta tržišta, kao što je ovdje ilustrirano primjerom GenAI-a.

Izvor: Lemberg Solutions

Primjeri upotrebe

Integracija umjetne inteligencije u zdravstvo revolucionira skrb o pacijentima i pružanje usluga, nudeći značajne koristi i za pacijente i za pružatelje zdravstvene skrbi. Postoje različiti primjeri upotrebe i područja u kojima praktična primjena umjetne inteligencije ima značajan utjecaj, rješavajući specifične potrebe industrije i poboljšavajući operativnu učinkovitost.

Do kraja 2023. i početka 2024. godine, narativ o multimodalnosti dobio je još veći zamah u sferi umjetne inteligencije. S obzirom na to da je sama medicina u biti multimodalna, to se savršeno uklapa s okvirom praktične primjene.

Izvori „signala“ uključuju tekstualne i glasovne opise, medicinsku dokumentaciju i utvrđene protokole liječenja, istraživačke arhive, medicinske informacije s fotografija, elektroničke zdravstvene kartone, senzore, mikrofone, nosive uređaje, genomski kod i još mnogo toga.

Vrijednost praktičnih odluka ovisi o njihovoj sposobnosti da budu prikladne za integraciju s medicinskim podatkovnim centrom, osiguravajući besprijekorno uključivanje umjetne inteligencije u procese zdravstvene zaštite.

1. Obrada teksta i jezika

• Prepoznavanje dijagnoza na temelju tekstualnih/zvučnih opisa
• Identifikacija ključnih riječi ili ključnih točaka u opisima simptoma
• Strukturiranje, sažimanje i otkrivanje ključnih točaka i događaja u tekstualnim opisima
• Pretraživanje simptoma u slobodnom tekstu, posebno za pozivne centre

2. Upozorenja, predviđanja rizika i odabir optimalnih strategija i taktika liječenja.

• Rano određivanje i klasifikacija rizika
• Pretraživanje koegzistirajućih bolesti

Na primjer, Googleov odjel DeepMind pionir je u sustavu pokretanom umjetnom inteligencijom koji je sposoban predvidjeti akutno oštećenje bubrega (AKI) kod hospitaliziranih pacijenata do 48 sati unaprijed. Ovaj slučaj traje već 5 godina.

Posebno su moćni (iako složeni) slučajevi korištenja umjetne inteligencije u genetskim izračunima. Genetika je usko povezana s matematikom, stoga se korištenje modela u genetskim analizama i predviđanjima (nasljeđivanje itd.) čini razumnim. Analiza genetskih predispozicija, potencijalnih zdravstvenih rizika i personaliziranih mogućnosti medicine na temelju genetike pojedinca.

Shematski primjer modeliranja u genetici. Izvor: BioMed Central

Tempus Labs je razvio platformu koja koristi strojno učenje za analizu genomskih podataka i identifikaciju pacijenata s rizikom od razvoja specifičnih bolesti.

Snažna studija slučaja nastaje kada se promišljeno kombiniraju pojedinačni privatni skupovi podataka o određenom pacijentu (kao što je online medicinski karton koji sadrži sve prethodno provedene analize i opise, individualne tjelesne karakteristike i prilagodbu potrebnom protokolu i tijeku liječenja, terapijske doze lijekova itd.).

To se odnosi i na pojedinačne programe rehabilitacije za bolesne i ozlijeđene osobe prema njihovom povijesnom skupu podataka.

Prikupljanje, analiziranje i tumačenje vitalnih znakova i zdravstvenih pokazatelja pacijenta

1/ Analiza i interpretacija EKG-a

• Predviđanje srčanih abnormalnosti
• Klasifikacija EKG-a s više oznaka
• Povprecizno predviđanje rizika fibrilacije atrija (putem dubokih neuronskih mreža), uključujući kombinaciju EKG-a + procjene respiratorne modulacije.
• Predviđanje starenja krvnih žila i njegove korelacije s navikama pušenja
• Tekstualna interpretacija toka ključnih EKG podataka
• Otkrivanje EKG šuma i upozoravanje pacijenata ili medicinskog osoblja
• Neinvazivno otkrivanje hiperglikemije pomoću EKG-a i dubokog učenja

2/ Umjetna inteligencija u medicinskom snimanju, analiza i sažimanje vizualnih i audio istraživanja: ultrazvuk (UZV), rendgen, fluoroskopija, kompjuterizirana tomografija (CT), magnetska rezonancija (MRI), dermatoskopski pregledi, mikrobiološka i histološka istraživanja (obrada mikroskopskih slika pomoću umjetne inteligencije) i drugi pregledi koji uključuju prikupljanje i obradu vizualnih informacija.

Treniranjem modela na specijaliziranim skupovima podataka slika i analiza može se postići visoka točnost, često eliminirajući ljudske čimbenike i pogreške, posebno u prepoznavanju malih patologija na slikama. U tom kontekstu često se navodi primjer „konturiranja“ CT snimki za precizan izračun radioterapije u onkološkoj praksi. Taj proces može trajati i do 7 sati za jednog pacijenta.

Med-PaLM tvrtke Google. Izvor: https://sites.research.google/med-palm/

Druga studija pokazala je da korištenje umjetne inteligencije za očitavanje mamograma omogućuje otkrivanje 20% više slučajeva raka.

Što se tiče zvuka, spektar slučajeva upotrebe umjetne inteligencije kreće se od prikupljanja i obrade audio signala s kućnih mikrofona u pametnim telefonima (virtualni stetoskopi/fonendoskopi) do korištenja profesionalnih sustava za detaljnija istraživanja.

3/ Obrada i dešifriranje podataka prikupljenih iz krvi i drugih tvari uključuje kombiniranje širokog spektra normativnih pokazatelja za određene spolove/dobne skupine/itd., zajedno s podacima specifičnim za pacijenta tijekom vremena, što predstavlja jedan od najočitijih, ali i najmoćnijih slučajeva upotrebe umjetne inteligencije.

4/ Praćenje zdravlja i specijalizirani senzori

Primjeri uključuju praćenje dijabetesa, automatizaciju procesa dnevnika trudnoće, mjerače pulsa i analizatore krvnog tlaka, senzore temperature, oksigenacije itd.

U ovom scenariju, spektar slučajeva upotrebe je izuzetno širok, od svakodnevnih praćenja zdravlja do specijaliziranih platformi dizajniranih za nišne medicinske istraživačke svrhe. Umjetna inteligencija ovdje igra ključnu ulogu, isprepletena s ugrađenim tehnologijama i, u mnogim slučajevima, s integracijom IoT-a.

Vrijedi istaknuti opsežnu primjenu takvih analitičkih modela u forenzičkoj medicini. Tematsko istraživanje slučajeva upotrebe „AI Sherlock“ zaslužuje poseban članak.

Osim toga, ključno je naglasiti nužnu ključnu značajku koja bi trebala biti svojstvena medicinskim rješenjima umjetne inteligencije u svim spomenutim dijagnostičkim domenama. Ova značajka mora biti pomno razvijena i dokazana kako bi se postigla visoka točnost u performansama:

Detekcija anomalija i signala:

• Detekcija anomalija unutar tekstualnih i signalnih podataka
• Obrada signala i rudarenje podataka vođeno umjetnom inteligencijom unutar mjerenja uređaja

3. Fizička pomoć u kirurgiji

Fokus: Revolucioniranje preoperativnog planiranja, intraoperativne pomoći i postoperativne njege.

Obećavajuća fuzija robotike i umjetne inteligencije podrazumijeva izvođenje ultrapreciznih operacija putem robotske kirurgije, minimalno invazivne mikro- i nanokirurgije (kontrolirani kirurški mikroboti s ugrađenom umjetnom inteligencijom).

Očekuje se da će, s prosječnom godišnjom stopom rasta od 15,7%, tržište robotskih kirurških sustava koji koriste umjetnu inteligenciju dosegnuti 7,2 milijarde dolara do 2033. godine.

4. Specijalizirano farmakološko modeliranje

• Razvoj i „fino podešavanje“ lijekova
• Ubrzanje i optimizacija kliničkih laboratorijskih studija

Prema McKinsey Global Instituteu, strojno učenje (ML) i umjetna inteligencija (AI) u farmaceutskom sektoru imaju potencijal doprinijeti američkom zdravstvenom sustavu s otprilike 100 milijardi dolara godišnje.

Jedan od najistaknutijih primjera je ubrzani razvoj i testiranje sljedeće generacije cjepiva protiv COVID-19 (prije je takvo testiranje trajalo godinama i desetljećima).

5. Tehnička + softverska rješenja za mobilnu zdravstvenu skrb

Google u svom istraživanju ističe pomak prema mobilnoj medicini. Kao rezultat toga, brojni startupi i radne skupine diljem svijeta razvijaju mobilna ML rješenja koja se mogu donijeti pacijentu, umjesto da pacijenta dovedu u kliniku (pokretana ML-om).

Prema Google Researchu, testiran je jeftin ultrazvučni uređaj koji se napaja baterijama i pametnim telefonom, a pokazao je točnost usporedivu s postojećim kliničkim standardima za profesionalne sonografe u dijagnosticiranju fetalnih pokazatelja.

Izvor: Google Research

Drugi važan slučaj upotrebe uključuje korištenje rješenja temeljenih na umjetnoj inteligenciji (često u kombinaciji s hardverskim komponentama) za hitnu i terensku medicinu (upotreba u borbenim zonama, hitnim situacijama itd.).

6. Upotreba u obrazovnom procesu na medicinskim sveučilištima i za procjenu znanja liječnika i studenata

Rasprava se prvenstveno vrtjela oko procesa testiranja modela Google Med-PaLM 2. Modelu su postavljana pitanja, odgovori su unakrsno provjeravani i provedena je kalibracija.

Ovi slučajevi upotrebe umjetne inteligencije protežu se dalje od samog obrazovanja i procjene znanja, nudeći olakšavanje kroz određenu razinu pojednostavljenja i oblik gamifikacije. Druga prednost leži u korištenju takvih medicinskih AI rješenja za stvaranje vjerodostojnih obrazovnih simulacija.

Upravljanje pacijentima i podacima, administrativna aplikacija

• Grupiranje pacijenata
• Uparivanje liječnika na temelju opisa simptoma
• Prikupljanje podataka od liječnika i njihova standardizacija
• Podrška pozivnog centra za psihologe, pružanje scenarija razgovora u stvarnom vremenu za interakcije s pacijentima
• Upravljanje logističkim i operativnim procesima na razini medicinskih ustanova
• Asistent za ljudske resurse, korporativno blagostanje i usklađenost s medicinskim propisima za poslodavce

To također otvara širok raspon praktičnih primjena: od CV + OCR do analize i upravljanja tekstualnim informacijama putem NLP / LLM ili vlasničkih modela.

Optimizacija radnog opterećenja stručnjaka koji pružaju osnovne konzultacije, registriraju pacijente, zakazuju termine i obavljaju razne funkcije recepcije. U ovom slučaju, praktični slučajevi upotrebe uključuju spektar od osnovnih chatbotova do naprednih multimodalnih agenata s raznim API poboljšanjima.

Regard, ranije poznat kao HealthTensor, alat pokretan strojnim učenjem, može analizirati podatke o pacijentima kako bi identificirao obrasce koji mogu ukazivati ​​na prisutnost istodobnih bolesti. Sada su svoj fokus preusmjerili na automatizaciju kliničkih zadataka za kliničare i administratore. Integracijom s EHR-om, Regard skenira i organizira cijelu medicinsku povijest pacijenta, pomažući liječnicima u donošenju odluka temeljenih na podacima. Drugi fokus ovog medicinskog AI rješenja su bolničke financije, sigurnost pacijenata, upiti kodiranja, obrada dokumenata osiguranja itd.

7. Telemedicina i mobilne aplikacije s multimodalnim LLM agentima (Asistentima ispod haube)

• „Vodič za mlade liječnike“
• Svakodnevno odgovaranje na medicinska pitanja, provjera simptoma, zdravstveni savjetnik, medicinski „prevoditelji“ i tumači itd.
• Medicina + dijetetika: odabir dopuštene prehrane
• Mobilne aplikacije/agenti za poboljšanje kvalitete života za određena stanja kao što su „Asistent za alergije“, „Asistent za dijabetes“
• Individualni programirani kalendar za preglede i praćenje zdravlja
• Virtualni asistenti za brigu o starijim osobama i osobama s posebnim potrebama itd.
• Pretraživanje i odabir pružatelja usluga, kao što su bolnice (integracija temeljena na geolokaciji s kartama i imenicima).
• Aplikacija za mentalno zdravlje. Ova tema i dalje dobiva na popularnosti posljednjih nekoliko godina.

Završne napomene

Prije zaključka, vrijedi napomenuti da je sve ovo odavno nadišlo područja eksperimentiranja i teoretiziranja. I industrijski divovi poput Googlea i manji startupi aktivno su uključeni u projekte na presjeku zdravstvene tehnologije i umjetne inteligencije.

Pogled na prezentaciju Google Med-PaLM 2 otkriva da je s točnošću modela od 67,2% značajno nadmašio svoje najbliže konkurente (uzimajući u obzir Googleovu sklonost odabiru najboljih rezultata u javnim prezentacijama).

Izvor: Google Research

U bliskoj budućnosti bit će zanimljivo svjedočiti novom skupu konkurenata i njihovim metrikama točnosti i učinkovitosti. Tijekom protekle godine od ove prezentacije, mogućnosti modela značajno su napredovale, dijelom zbog ubrzanog samousavršavanja, samoindukcije i AutoML-a.

Korištenje sinergije umjetne inteligencije i zdravstvene zaštite nadilazi puku automatizaciju procesa i smanjenje troškova. Podrazumijeva sveobuhvatno poboljšanje učinkovitosti alata i resursa usmjerenih na očuvanje i poboljšanje ljudskog zdravlja. Također predviđa proboje i evoluciju u razvoju medicinskih tehnologija.

Trebate li rješenja umjetne inteligencije i zdravstvene tehnologije? Zakažite kratki uvodni poziv. Uvjereni smo da imamo nešto vrijedno za ponuditi.

The post Integracija umjetne inteligencije u zdravstvu: strategije, prednosti i slučajevi upotrebe appeared first on Allmatics.