1. Uporaba podatkovne analitike in orodja Orange za optimizacijo časovne obremenitve CT aparata v urgentnem centruIrena Pograjc, 2024, ni določena Opis: V sodobnem zdravstvu je razumevanje in ustrezna uporaba podatkov za izboljšanje kakovosti
oskrbe pacientov, optimizacijo delovnih procesov in podporo odločitvenim procesom ključnega pomena. Z analizo podatkov, ki zajema opisne, razlagalne, napovedne in predpisovalne metode, lahko učinkovito napovedujemo in načrtujemo medicinske preiskave. Uporaba orodja Orange omogoča analizo vzorcev, ki vplivajo na obremenitev CT aparata v urgentnem centru in njegovo razpoložljivost za planirane preiskave. Ta pristop omogoča razumevanje preteklih podatkov in predvidevanje prihodnjih obremenitev, kar izboljšuje učinkovitost radiološkega oddelka. Analiza podatkov v empiričnem delu magistrskega dela razkriva, kako lahko prilagoditve urnikov in optimizacija kadrovskih virov izboljša čakalne čase za planirane preiskave. Predlagani ukrepi vključujejo izboljšave pri optimizaciji urnikov in razporeditvi osebja, uporabo analitičnih orodij za sprotno spremljanje in napovedovanje obremenitev CT aparata, izboljšanje komunikacije s pacienti in povečanje sodelovanja med oddelki. S tem prispevamo tako k teoretičnim spoznanjem kot tudi k praktičnim izboljšavam v delovanju zdravstvenih ustanov.
Ključne besede: podatkovna analitika, rudarjenje podatkov, CT aparat, urgentne CT preiskave, orodje Orange, prediktivni modeli.
Objavljeno v ReVIS: 19.07.2024; Ogledov: 855; Prenosov: 44
 Celotno besedilo (2,27 MB) |
2. Umetna inteligenca v sodstvu : magistrsko deloMatic Mlakar, 2023, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu je predstavljen pojem umetne inteligence in njegov pozitiven ali negativen vpliv na različne stroke. Magistrsko delo je osredotočeno na možnost uporabe umetne inteligence v pravosodnem sistemu. Umetna inteligenca vstopa v naš vsakdan vedno hitreje in vedno pogosteje. Slovenski pravosodni sistem med prebivalci Republike Slovenije ne uživa visokega zaupanja, eden od razlogov za to so tudi zaostanki v sodnih postopkih. Umetna inteligenca v mnogih državah, kot je na primer Estonija, izboljšuje sistem pravosodja, na način da avtomatizira določene postopke, ki posamezniku vzamejo veliko časa in zbranosti, medtem ko lahko umetna inteligenca tako delo opravi hitro in z zmanjšanim procentom človeških napak. Skozi magistrsko delo je analizirana pravna regulacija umetna inteligence tako v Republiki Sloveniji kot tudi v tujini. Obravnavani so vidiki učinkovitosti, hitrosti in kakovosti umetne inteligence, kot tudi vprašanje etičnosti in odgovornosti v primeru storjene napake. Prav tako je del magistrske naloge namenjen možnosti vpliva umetne inteligence na pravosodne poklice, na odvetništvo, sodništvo in tožilstvo. Pripravljena je tudi primerjalna analiza med državami, ki so umetno inteligenco že implementirale v določene dele pravosodnega procesa, kot so Kanada, Ljudska Demokratična Republika Kitajska, Kolumbija, Združene države Amerike ter tudi nekatere države Evropske Unije. V zadnjih poglavjih se magistrsko delo ukvarja z usposabljanjem za delo z umetno inteligenco in s trendi in napovedmi za prihodnost. V zaključku so analizirani vsi cilji, ki so bili zastavljeni v uvodnem delu ter odgovori na hipoteze, do katerih je delo prišlo s pomočjo različnih metod.
Ključne besede: umetna inteligenca, pravosodni sistem, digitalizacija, sodna analitika, avtomatizacija
Objavljeno v ReVIS: 05.01.2024; Ogledov: 1477; Prenosov: 124
Celotno besedilo (671,52 KB) |
3. |
4. |
5. |
