(R)evolucija slovenskega zdravstva z uporabo metod umetne inteligence: ocena finančnih koristi na primeru sistema HomeDOCtor

Rok Smodiš; Filip Ivanišević; Ivana Karasmanakis; Primož Kocuvan; Tadej Horvat; Matjaž Gams

doi:10.31449/upinf.262

Avtorji

Rok Smodiš
Filip Ivanišević
Ivana Karasmanakis
Primož Kocuvan Institut Jožef Stefan
Tadej Horvat Institut Jožef Stefan
Matjaž Gams Institut Jožef Stefan

DOI:

https://doi.org/10.31449/upinf.262

Ključne besede:

HomeDOCtor, Zdravstvo, Umetna inteligenca, Veliki jezikovni modeli, Prihranki v zdravstvu

Povzetek

Po letih obljub, da bo umetna inteligenca (UI) reformirala zdravstvo, se zdravstveni sistemi po svetu in Sloveniji še vedno soočajo z resnimi težavami. V članku smo testirali sposobnosti pravilnega odgovarjanja sistemov HomeDOCtor in GPT-4o na medicinska vprašanja, prav tako pa smo analizirali, kako bi lahko HomeDOCtor pomagal zdravstvenemu sistema ter kakšni bi bili finančni prihranki zaradi tega. Rezultati testiranja so pokazali, da tako HomeDOCtor, kot GPT‑4o zelo dobro odgovarjata na medicinska vprašanja, pri čemer lahko HomeDOCtor pri svojih odgovorih uporabnikom ponuja dodatno gradivo. Finančna ocena prihrankov pa nakazuje, da bi slovenski zdravstveni sistem z uvedbo sistema kot je HomeDOCtor lahko prihranil med 19 in 350 milijoni evrov na leto.

Biografije avtorja

Rok Smodiš

Rok Smodiš je diplomant psihologije in študent magistrskega programa Kognitivna znanost Univerze v Ljubljani. Njegovi raziskovalni interesi obsegajo preplet človeka in tehnologije.

Filip Ivanišević

Filip Ivanišević je študij končal na Medicinski fakulteti v Ljubljani in je trenutno kot doktor medicine zaposlen v Splošni bolnišnici Trbovlje. Raziskovalno je predvsem usmerjen na implementacijo umetne inteligence v radiologiji in diagnostiki.

Ivana Karasmanakis

Ivana Karasmanakis je študij končala na Medicinski fakulteti v Ljubljani in je trenutno kot doktorica medicine zaposlena v Splošni bolnišnici Izola. Raziskovalno je predvsem usmerjena na implementacijo umetne inteligence v ginekologiji in obravnavi žensk različnih starostnih skupin.

Primož Kocuvan, Institut Jožef Stefan

Primož Kocuvan je po izobrazbi računalničar in elektrotehnik. Dela kot raziskovalec na Institutu Jožef Stefan. Zanimajo ga LLMji in aplikativna uporaba AI na področju mehatronskih sistemov in zdravstva.

Tadej Horvat, Institut Jožef Stefan

Tadej Horvat je raziskovalec umetne inteligence na Institutu Jožef Stefan.

Matjaž Gams, Institut Jožef Stefan

Matjaž Gams je raziskovalec na Institutu Jožef Stefan in profesor na več slovenskih univerzah. Objavil je preko 150 objav v revijah z SCI, ima H-indeks 42 in okoli 10 izdelanih programskih sistemov na svetovnem nivoju. Ukvarja se z umetno inteligenco, superingeligenco, LLMji, kognitivno znanostjo.