Zdravko.ai povezuje umjetnu inteligenciju s hrvatskim izvorima, medicinskom dokumentacijom i alatima za svakodnevni klinički rad.
Otvorite konkretan alat ili jednostavno opišite što trebate u liječničkom razgovoru.
Diktirajte nalaz, zaključak, anamnezu ili dekurzus — Zdravko.ai uređuje tekst, kratice i samoispravke.
Unesite terapiju, dob i eGFR — izdvojite klinički važne interakcije, rizik i što provjeriti.
Pomaže strukturirati terapijske opcije prema fokusu infekcije, alergiji, eGFR-u, prethodnoj terapiji i antibiogramu.
Više od 380 kliničkih kalkulatora i bodovnih sustava po kategorijama, uz mogućnost AI tumačenja rezultata.
Pakiranja, doziranje, zamjene, HZZO indikacije i AI pretraga SmPC/PIL dokumentacije.
Postavite pitanje o nalazu, terapiji ili slučaju i dobijte strukturiran odgovor s jasnim ograničenjima.
Dva neovisna načina rada — koristite chat, alat, ili oboje, ovisno o trenutku.
Pišite ili govorite slobodnim tekstom — bez biranja alata. AI razumije kontekst i odgovara strukturirano.
Kad točno znate što trebate — kalkulator, interakcije, antibiotik — bez chata, u dva klika.
Nakon uspješne profesionalne verifikacije dobivate probni pristup. Proba nije ograničena brojem dana, nego brojem korištenja, pa je možete iskoristiti kada vam stvarno zatreba.
Pretplata se ne aktivira automatski. Uključujete je tek kada odlučite nastaviti koristiti liječnički plan, a možete je otkazati kroz korisnički račun.
Liječnički pristup potvrđuje se skeniranjem QR koda s liječničke iskaznice ili unosom HLK broja, uz provjeru aktivne licence u imeniku liječnika.
Kratko o probnom pristupu, verifikaciji, alatima i načinu korištenja.
Diktirajte dokumentaciju, provjerite terapiju ili postavite pitanje o slučaju. Pretplatu uključujete tek nakon što iskoristite besplatni probni pristup.
Napredniji prikaz rada modela: tokeni, vektori, pažnja, sličnost i generiranje odgovora.
Zdravko.ai koristi velike jezične modele i dodatne izvore informacija kako bi iz vašeg pitanja izdvojio značenje, razumio kontekst i oblikovao informativan odgovor.
Korisničko pitanje najprije se rastavlja na manje jedinice koje se zovu tokeni. Token može biti riječ, dio riječi, broj ili znak.
Svaki token pretvara se u numerički prikaz, odnosno vektor. Vektor je niz brojeva koji opisuje značenje tokena u više dimenzija.
ei ∈ ℝd
d = broj dimenzija vektora — u praksi često nekoliko tisuća
Vektori žive u višedimenzionalnom prostoru. Slični pojmovi imaju bliže vektore, a različiti pojmovi udaljenije. Veći broj dimenzija omogućuje bogatiji prikaz značenja.
Primjeri dimenzionalnosti: stotine do tisuće značajki
Model može uspoređivati vektore i procjenjivati koliko su pojmovi semantički slični. Često se koristi kutna ili kosinusna sličnost.
sim(a,b) = cos θ = a · b‖a‖ ‖b‖
Veća sličnost = srodnije značenje
Model ne promatra svaki token odvojeno. Mehanizam pažnje povezuje tokene međusobno i procjenjuje koji dijelovi rečenice najviše utječu na značenje drugih dijelova.
Attention(Q,K,V) = softmax(QKT√dk)V
Ako je sustav povezan s dodatnim izvorima, upit se može pretvoriti u vektor i usporediti s bazom dokumenata. Tada se dohvaćaju najrelevantniji zapisi ili dokumenti.
Primjeri izvora: baza lijekova • lista čekanja • drugi zdravstveni izvori
Na temelju cijelog konteksta model procjenjuje vjerojatnosti mogućih nastavaka i bira najvjerojatniji sljedeći token. Tako odgovor nastaje postupno, token po token.
p(tn+1 | t1, …, tn)
Konačni odgovor može sadržavati objašnjenje, sažetak, pomoć u pripremi pitanja za liječnika ili orijentaciju u informacijama. Model prosuđuje i generira odgovor, ali ne donosi medicinsku odluku.
