|
|
|
||
|
Předmět je zaměřen na praktické seznámení studentů medicíny s možnostmi využití umělé inteligence (AI) ve studiu medicíny, výzkumu, klinické praxi i organizaci zdravotní péče. Cílem předmětu není pouze předat přehled existujících nástrojů, ale především rozvíjet schopnost kriticky a smysluplně AI používat při řešení konkrétních medicínských problémů.
Výuka je koncipována projektově. Studenti pracují v malých týmech (2–3 osoby) na vlastním projektu s medicínskou tématikou, který si sami navrhnou – od klinických scénářů, přes práci s daty či texty, až po tvorbu vlastních edukačních nebo organizačních nástrojů. Projekty jsou průběžně rozvíjeny během semestru a pravidelně diskutovány na společných setkáních s vyučujícími.
Teoretické základy umělé inteligence, principy práce s jazykovými modely, otázky limitů, etiky a bezpečnosti jsou do výuky zařazovány průběžně a vždy v návaznosti na konkrétní problémy, se kterými se studenti ve svých projektech setkávají. Důraz je kladen na praktickou použitelnost, kritické myšlení a odpovědné využití AI v medicíně.
Last update: Poděbradská Petra (30.01.2026)
|
|
||
|
Po splnění docházky VP a prezentaci výsledků projektu na posledním praktiku je udělen zápočet. Last update: Poděbradská Petra (30.01.2026)
|
|
||
|
Předmět není zakončen ústní zkouškou. Last update: Poděbradská Petra (30.01.2026)
|
|
||
|
Sylabus 1. setkání – Úvod do předmětu a formulace projektů • Úvod do předmětu, cíle a organizace výuky • Přehled možností využití AI v medicíně (klinika, výzkum, studium, administrativa) • Základní principy generativní AI a jazykových modelů (bez technických detailů) • Tvorba studentských týmů • Brainstorming a formulace projektových záměrů • Diskuse proveditelnosti a vymezení cílů jednotlivých projektů
2. setkání – První prototypy a práce s AI nástroji • Krátké prezentace týmů: zvolený problém a první pokusy o řešení • Základy efektivní práce s AI nástroji (promptování, iterace, kontrola výstupů) • Diskuse typických chyb, limitů a rizik • Praktická práce na projektech s podporou vyučujících
3. setkání – Kritické hodnocení a rozšiřování projektů • Průběžné prezentace pokroku jednotlivých týmů • Hodnocení kvality, relevance a použitelnosti výstupů • Teoretický blok dle potřeb projektů (např. práce s daty, bias, halucinace, validace výstupů) • Diskuse etických, právních a bezpečnostních aspektů využití AI v medicíně
4. setkání – Finalizace projektů a příprava prezentací • Prezentace téměř hotových projektů • Diskuse možností reálného nasazení v medicínské praxi či studiu • Konzultace k formě závěrečného výstupu • Dolaďování projektů na základě zpětné vazby
5. setkání – Závěrečné prezentace a shrnutí • Závěrečné prezentace studentských projektů • Společná diskuse nad přínosy, limity a riziky AI v medicíně • Shrnutí klíčových poznatků z předmětu • Reflexe: co AI v medicíně může a co naopak zůstává rolí lékaře
Last update: Poděbradská Petra (30.01.2026)
|