Témakiírások
Orvosi adathiány problémák megoldása a Mesterséges Intelligencia eszközeivel
témakiírás címe
Orvosi adathiány problémák megoldása a Mesterséges Intelligencia eszközeivel
intézmény
doktori iskola
témakiíró
tudományág
témakiírás leírása
A mesterséges intelligencia (MI) napjainkra a modern orvostudomány egyik legígéretesebb
technológiájává vált, hiszen képes támogatni a korai diagnózist, a személyre szabott kezeléseket
és az egészségügyi döntéshozatalt is. Mindezen lehetőségeket azonban alapvetően korlátozza az
orvosi adatok szűkössége és töredezettsége. A nagy mennyiségű, megbízható és egységes adat
hiánya miatt az MI modellek gyakran csak laboratóriumi környezetben teljesítenek jól, valós
klinikai alkalmazásuk során azonban megbízhatatlanná válnak. Az etikai és adatvédelmi korlátok,
a magas annotációs költségek és a különböző egészségügyi intézmények eltérő adatgyűjtési
gyakorlatai tovább erősítik ezt a problémát. Ennek következtében az MI-rendszerek iránti klinikai
bizalom gyakran hiányzik, ami gátolja széleskörű elterjedésüket.
A doktori kutatás célja, hogy olyan megbízható mesterséges intelligencia-megoldásokat dolgozzon
ki, amelyek képesek a korlátozott adatmennyiség mellett is hiteles, magyarázható és klinikailag
értelmezhető eredményeket nyújtani. A kutatás középpontjában nem pusztán az adatmennyiség
növelése áll, hanem az adatok minőségének, sokféleségének és reprezentativitásának javítása,
valamint az MI-modellek bizonytalanságának és megbízhatóságának mérhetővé tétele. A
megbízhatóság itt nem csupán statisztikai pontosságot jelent, hanem a modell döntéseinek
átláthatóságát, értelmezhetőségét és etikai megfelelőségét is.
A kutatás célja, hogy új megközelítést kínáljon az adatszűkösség problémájára, amelyben a
megbízhatóság nem utólagos ellenőrzési lépés, hanem a modellfejlesztés szerves része. Az
eredmények hozzájárulhatnak ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia ne csupán technológiai,
hanem bizalmi értelemben is alkalmassá váljon az orvosi döntéshozatal támogatására – még olyan
területeken is, ahol az adatok korlátozottan állnak rendelkezésre. Így a kutatás hosszú távon a
megbízható, átlátható és felelősségteljes orvosi MI rendszerek kialakításához kíván hozzájárulni.
technológiájává vált, hiszen képes támogatni a korai diagnózist, a személyre szabott kezeléseket
és az egészségügyi döntéshozatalt is. Mindezen lehetőségeket azonban alapvetően korlátozza az
orvosi adatok szűkössége és töredezettsége. A nagy mennyiségű, megbízható és egységes adat
hiánya miatt az MI modellek gyakran csak laboratóriumi környezetben teljesítenek jól, valós
klinikai alkalmazásuk során azonban megbízhatatlanná válnak. Az etikai és adatvédelmi korlátok,
a magas annotációs költségek és a különböző egészségügyi intézmények eltérő adatgyűjtési
gyakorlatai tovább erősítik ezt a problémát. Ennek következtében az MI-rendszerek iránti klinikai
bizalom gyakran hiányzik, ami gátolja széleskörű elterjedésüket.
A doktori kutatás célja, hogy olyan megbízható mesterséges intelligencia-megoldásokat dolgozzon
ki, amelyek képesek a korlátozott adatmennyiség mellett is hiteles, magyarázható és klinikailag
értelmezhető eredményeket nyújtani. A kutatás középpontjában nem pusztán az adatmennyiség
növelése áll, hanem az adatok minőségének, sokféleségének és reprezentativitásának javítása,
valamint az MI-modellek bizonytalanságának és megbízhatóságának mérhetővé tétele. A
megbízhatóság itt nem csupán statisztikai pontosságot jelent, hanem a modell döntéseinek
átláthatóságát, értelmezhetőségét és etikai megfelelőségét is.
A kutatás célja, hogy új megközelítést kínáljon az adatszűkösség problémájára, amelyben a
megbízhatóság nem utólagos ellenőrzési lépés, hanem a modellfejlesztés szerves része. Az
eredmények hozzájárulhatnak ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia ne csupán technológiai,
hanem bizalmi értelemben is alkalmassá váljon az orvosi döntéshozatal támogatására – még olyan
területeken is, ahol az adatok korlátozottan állnak rendelkezésre. Így a kutatás hosszú távon a
megbízható, átlátható és felelősségteljes orvosi MI rendszerek kialakításához kíván hozzájárulni.
felvehető hallgatók száma
2 fő
helyszín
Szombathely
jelentkezési határidő
2026-05-31