dc.contributor.advisor	Öhm Jan, Ing. Ph.D. :60434	cs
dc.contributor.author	Gladiš, Daniel	cs
dc.contributor.referee	Wendt Uwe, prof. Dr. :69570	cs
dc.date.accessioned	2025-07-14T12:00:42Z
dc.date.available	2025-07-14T12:00:42Z
dc.date.committed	31.8.2026	cs
dc.date.defense	11.6.2025	cs
dc.date.issued	2025-06-11	cs
dc.date.submitted	1.11.2024	cs
dc.description.abstract	Tato diplomová práce se zabývá implementací umělé inteligence (AI) do řízení rizik ve zdravotnictví, s důrazem na administrativní a organizační procesy. Cílem je posoudit, jak může AI řešit klíčová rizika v konkrétní společnosti Distribuovaná klinika s.r.o., která poskytuje administrativní podporu lékařským praxím. Práce analyzuje klíčová rizika, jako jsou finanční nejistoty, operační nedostatky, právní požadavky a kybernetické hrozby, a navrhuje využití komerčních AI nástrojů, například Billtrust a Hyro, k jejich mitigaci. Metodologie kombinuje literární přehled s primárními daty získanými z rozhovorů s vedením společnosti. Práce zdůrazňuje potenciál AI pro automatizaci procesů, zvýšení efektivity a minimalizaci chyb, přičemž bere v úvahu omezené zdroje malých podniků. Závěry nabízejí praktická doporučení pro Distribuovanou kliniku s.r.o. a inspiraci pro podobné organizace ve zdravotnickém sektoru.	cs
dc.description.abstract	This thesis focuses on the implementation of artificial intelligence (AI) in healthcare risk management, emphasizing administrative and organizational processes. The aim is to evaluate how AI can solve key risks at Distribuovaná klinika s.r.o., a company providing administrative support to medical practices. The study analyzes key risks, including financial uncertainties, operational inefficiencies, legal requirements, and cybersecurity threats, proposing the use of commercial AI tools such as Billtrust and Hyro for their mitigation. The methodology combines a literature review with primary data from interviews with the company's management. The thesis highlights AI's potential to automate processes, increase efficiency, and minimize errors while considering the limited resources of small enterprises. The findings offer practical recommendations for Distribuovaná klinika s.r.o. and inspiration for similar healthcare organizations, contributing to the discussion on healthcare digitalization.	en
dc.format	77 s. (123 612 znaků).	cs
dc.identifier.uri	https://dspace.tul.cz/handle/15240/177201
dc.language.iso	AN	cs
dc.subject	administrativní procesy	cs
dc.subject	automatizace	cs
dc.subject	řízení rizik	cs
dc.subject	umělá inteligence	cs
dc.subject	zdravotnictví	cs
dc.title	AI Implementation in Healthcare Risk Management	cs
dc.title	AI Implementation in Healthcare Risk Management	en
dc.type	diplomová práce	cs
local.degree.abbreviation	Navazující	cs
local.identifier.author	E23000443	cs
local.identifier.stag	48248	cs

AI Implementation in Healthcare Risk Management

Files

Original bundle

Collections