Iz sveta veštačke inteligencije #9

Novi tekst koji se bavi svetom veštačke inteligencije, deveti u našoj seriji. I ovoga puta dajemo pregled aktuelnih alata i mogućnosti koje imamo kao korisnici.

Alati

Flora

FloraFauna.ai (FLORA) je napredna generativna AI platforma namenjena kreativnim timovima i organizacijama, koja omogućava objedinjeno kreiranje teksta, slika i video sadržaja unutar jednog vizuelnog, „beskonačnog platna“ koje predstavlja radno okruženje. Umesto korišćenja više odvojenih alata, FLORA objedinjuje rad sa različitim AI modelima na jednom mestu. Platforma koristi modularni, pristup zasnovan na čvorovima (node-based) koji omogućava da se AI funkcije međusobno povezuju u logične tokove rada.

Kroz intuitivan sistem prevlačenja elemenata (drag-and-drop), korisnici mogu lako automatizovati ponavljajuće zadatke i kombinovati različite AI mogućnosti u jedinstven radni tok. Ovakav način rada značajno ubrzava razvoj ideja, olakšava eksperimentisanje i omogućava brže kreiranje sadržaja. Platforma podržava rad sa velikim brojem AI modela, brze izmene i eksperimentisanje, kao i saradnju više korisnika u realnom vremenu, što olakšava timski rad i donošenje kreativnih odluka. Na ovaj način, FLORA povećava produktivnost, smanjuje operativne troškove i pomaže organizacijama da standardizuju i skaliraju svoje kreativne i marketinške procese, što je čini posebno korisnom za marketing agencije, dizajn studije, medijske kuće i kompanije koje se oslanjaju na kontinuiranu proizvodnju kvalitetnog digitalnog sadržaja.

Vesti

SleepFM: AI model koji predviđa bolesti analizom sna

Naučnici su razvili novi AI model pod nazivom SleepFM, koji koristi podatke iz više različitih izvora iz noćnog sna – uključujući elektroencefalogram (EEG), srčani ritam (EKG), mišićne signale (EMG) i disanje – da predviđa rizik od brojnih budućih bolesti nakon jedne noći spavanja.

SleepFM je treniran na ogromnoj bazi podataka, više od 585.000 sati snimaka spavanja od preko 65.000 ljudi. Prilikom treniranja je korišćeno napredno samostalno nadzirano učenje koje omogućava modelu da uči obrasce iz sirovih signala bez ručnog označavanja. AI model stvara apstraktne prikaze sna koji prepoznaju obrasce tela i ritma tokom noći, a zatim ih koristi za procenu rizika od budućih bolesti.

Glavni rezultati istraživanja pokazuju da je SleepFM uspešno predvideo rizik od oko 130 različitih zdravstvenih stanja, uključujući smrtnost bilo kog uzroka, demenciju, srčani udar i srčanu insuficijenciju, hroničnu bubrežnu bolest i moždani udar. Tačnost predikcija je u mnogim slučajevima vrlo visoka, što ukazuje da model pouzdano rangira pacijente prema riziku i ima potencijal da bude snažan alat za ranu dijagnostiku i prevenciju bolesti.

Model je pokazao dobru sposobnost da se prilagodi različitim setovima podataka i generalizuje van skupa podataka na kojem je treniran. SleepFM može da klasifikuje faze sna (npr. REM, duboki san), i da otkriva obrasce povezane sa razvojem ozbiljnih bolesti, što ga čini potencijalno vrednim alatom za ranu dijagnostiku i prediktivnu medicinu.

Ovaj naučni rad pokazuje da AI može iskoristiti kompleksne signale spavanja kao rani indikator budućih zdravstvenih problema, čak i pre pojave simptoma. Takav pristup otvara mogućnost da se spavanje koristi kao snažan biomarker za bolesti i da se razviju novi alati za prevenciju i personalizovanu zdravstvenu zaštitu.

AI doktor

Juta (Utah) je postala prva američka država koja je zvanično omogućila korišćenje veštačke inteligencije za obnavljanje medicinskih recepata kod hroničnih bolesti. Ovaj pilot program realizuje se u saradnji sa zdravstveno tehnološkom kompanijom Doctronic, a cilj je ubrzanje procesa i olakšavanje pristupa lekovima za pacijente.

Sistem funkcioniše tako što AI analizira istoriju recepata pacijenta i identifikuje koje doze je bezbedno obnoviti. Pacijenti potvrđuju svoj identitet pomoću fotografije lične karte i slike lica, a AI postavlja ključna klinička pitanja o simptomima i neželjenim efektima. Kada proceni da je obnova sigurna, novi recept se automatski šalje u apoteku. Ukoliko sistem naiđe na nejasnoće, slučaj se prosleđuje licenciranom lekaru.
Program je ograničen na rutinske lekove za hronične bolesti, poput terapija za visok krvni pritisak, dijabetes ili hormonske terapije. Sa druge strane, kontrolisane supstance, stimulansi i lekovi koji zahtevaju injekcije nisu obuhvaćeni.

Cilj ove inovacije je višestruk: skraćivanje čekanja pacijenata na obnovu recepata, povećanje dostupnosti medicinskih usluga u područjima sa manjkom lekara i smanjenje troškova kroz bržu i efikasniju distribuciju lekova.

Ipak, nova praksa izaziva i zabrinutost stručnjaka. Lekari upozoravaju da AI sistem ne može uvek da prepozna suptilne kliničke znakove koje lekar uočava licem u lice. Oni kažu i da termin “AI doktor” može zavarati pacijente. Takođe, pitanje odgovornosti u slučaju neželjenih ishoda još nije potpuno razjašnjeno. Jer, postavlja se dilema da li je odgovoran regulator, kompanija ili kliničar.

Eksperimentalni pilot program u državi Utah pratiće se tokom narednih 12 meseci. Tako će se proceniti sigurnost i efikasnost AI u obnavljanju recepata. Rezultati ovog projekta mogli bi da označe početak šire primene veštačke inteligencije u medicinskoj praksi širom Sjedinjenih Država.

Zanimljivosti

AI veštine za 2026.

Korisne AI veštine za 2026. godinu:

1. Prompt inženjering – Veština kreiranja preciznih i efektivnih upita za generativne AI sisteme. Na ovaj način AI modeli daju mnogo bolje i korisnije rezultate.
2. Kreiranje sadržaja – Generisanje teksta, slika ili muzike pomoću AI alata. Omogućava brzo i efikasno kreiranje sadržaja koji povećava angažovanje publike, štedi vreme i resurse, i podržava marketing, edukaciju i komunikaciju.
3. Kreiranje videa – Generisanje ili montaža video sadržaja pomoću AI alata, uključujući kreiranje glasa, animacija i vizuelnih efekata.
4. Marketing automatizacija – Upotreba AI alata za automatizaciju marketing procesa, uključujući e-mail kampanje, društvene mreže, preporuke proizvoda i analizu kampanja.
5. Dizajn i kreativnost – Upotreba AI alata za generisanje vizualnog sadržaja, dizajna, grafika, logotipa, ilustracija i kreativnih koncepata.
6. Podaci i donošenje odluka – Korišćenje AI za analizu podataka, izradu prediktivnih modela i donošenje odluka zasnovanih na podacima. Omogućava bolje razumevanje podataka i donošenje informisanih odluka kroz otkrivanje obrazaca, predikcija i uvida koji bi ljudima teško bili dostupni. Time se povećava preciznost i efikasnost poslovnih strategija.
7. Lični brending – Korišćenje AI alata za upravljanje ličnim brendom, uključujući društvene mreže, sadržaj, vizuelni identitet i profesionalnu reputaciju.

Tina Paunović, master inženjer informacionih sistema