Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában

Ernyőprojektünkben oktatók és PhD-hallgatók multidiszciplináris MI-fejlesztéseken dolgoznak. Fő irány az orvosi alkalmazás: LLM-alapú chatbotok és vizsgáztatók, inzulinadagolás-támogató modellek, Neuro-ODE-k és orvosi képfeldolgozás. Emellett környezetvédelmi, behatolás-érzékelő (egérdinamika, edge eszközök) MI-rendszereket és agrárkutatásokhoz használható algoritmusokat fejlesztünk, kiterjedt adatgyűjtéssel, publikációs céllal.

Publikációk

6 - 10 | 14

2026

Forecasting the FIFA World Cup 2026 with Large Language Models: A Benchmark of Reasoning, WebAugmented, Agentic, and Open-Weight AI Systems

Ádám Hartvég; Domonkos Dékány; Barbara Simon; Szász László; Dénes-Fazakas Lehel

Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában

Tovább

2026

Large Language Models in Medical Imaging: A Methodological Review of Text-Only, Vision-Language, and Tool-Augmented Architectures

Simon, Barbara; Dénes-Fazakas, Lehel; Eigner, György; Kovács, Levente; Szilágyi, László

Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában

Tovább

2026

Quantized vs. Full-Precision YOLO Models on Edge Devices: A Performance Benchmark for Real-Time License Plate Detection in Smart Parking Systems

Burkus, Ervin; Lestyán, Bence; Dénes-Fazakas, Lehel; Eigner, György

Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában

Tovább

2026

Review of Large Language Model-Enhanced Curriculum Design in E-Learning

Simon, Barbara; Hartveg, Ádám; Szász, László; Dénes-Fazakas, Lehel; Eigner, György; Kovács, Levente

Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában

Tovább

2026

Sleep Efficiency Prediction with Machine Learning and Deep Neural Networks

Simon, Barbara; Borkó, Balázs; Borkó, Bence; Héger, András; Hartveg, Ádám; Szász, László; Dénes-Fazakas, Lehel; Eigner, György; Kovács, Levente; Szilágyi, László

Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában

Tovább