Sik, MátéCs. Szabó, Hanna Virág2025-05-192025-05-192025-05-13https://hdl.handle.net/2437/390083Ezen diplomamunka elsődleges célja volt bemutatni az AI alkalmazhatóságát a mellkasröntgen vizsgálatoknál, különösképpen a tüdőgyulladás diagnosztizálásában. A dolgozatban bemutatásra került a mellkasröntgen szerepe a diagnosztikában és a legfontosabb eltérései radiológiai szempontból. Igyekeztem átfogó képet adni az AI technológiai alapjairól, felépítéséről, működéséről és alkalmazásáról a mellkasröntgen vizsgálatokban, valamint összegyűjteni és ismertetni az AI legfontosabb előnyeit, hátrányait a mindennapokban és az orvosi képalkotásban. A kutatásom során vizsgáltam és értékeltem a DEKK Sürgősségi Klinika röntgenberendezésén telepített LUNIT INSIGHT CXR mesterséges intelligencián alapuló szoftver diagnosztikai teljesítményét. Ezek az AIrendszerek képesek a tüdőgyulladás korai felismerésére, azonban továbbra is kihívást jelent az álpozitív és álnegatív diagnózisok aránya, amely befolyásolja az alkalmazás megbízhatóságát.47huAImellkasröntgenradiológiaDeep learning alapú szoftver diagnosztikai teljesítményének vizsgálata mellkasröntgen vizsgálatok esetébenOrvostudomány::RadiológiaHozzáférhető a 2022 decemberi felsőoktatási törvénymódosítás értelmében.