Dana 29. juna 2026. godine, kandidat Nikola Kavarić uspješno je odbranio master rad pod nazivom „Sinergija računarske vizije i obrade prirodnog jezika u dijagnostici i edukaciji o tuberkulozi“, u okviru master programa Vještačka inteligencija na Univerzitetu Donja Gorica. Kroz podršku programu, mentorski rad i razvoj kompetencija u oblastima vještačke inteligencije i računarstva visokih performansi, NCC Montenegro doprinosi osposobljavanju mladih istraživača za razvoj interdisciplinarnih AI rješenja u medicini. Rad istražuje kombinovanje računarske vizije i Retrieval-Augmented Generation pristupa za detekciju znakova tuberkuloze i edukativno objašnjenje medicinskih nalaza.
APSTRAKT – Cilj ovog rada je razvoj i evaluacija sistema koji kombinuje računarsku viziju i Retrieval-Augmented Generation (RAG) modele u svrhu automatske detekcije znakova tuberkuloze na rendgenskim snimcima pluća i edukativnog objašnjenja nalaza. Polazna hipoteza bila je da je moguće razviti funkcionalan prototip koji prepoznaje patološke promjene na snimcima i generiše informativne odgovore korisniku zasnovane na medicinskoj literaturi. U okviru istraživanja razvijeni su i evaluirani CNN model za binarnu klasifikaciju i YOLO modeli za lokalizaciju patoloških promjena. CNN model postigao je tačnost od 97% na testnom skupu, što predstavlja solidan i mjerljiv doprinos. YOLO modeli su adekvatno demonstrirali koncept lokalizacije, uz određena ograničenja vezana za veličinu i neravnotežu skupa podataka. Pored vizuelnog modula, implementiran je i RAG prototip koji koristi lokalnu bazu medicinskih dokumenata za generisanje odgovora na korisničke upite. Integracija je realizovana na nivou prototipa, bez kliničke validacije. Na osnovu dobijenih rezultata, hipoteza je djelimično potvrđena — u značajnoj mjeri za CNN klasifikacionu komponentu u okviru korišćenog testnog skupa, dok YOLO i RAG komponente, zbog ograničenja skupa podataka i nedostatka ekspertski verifikovanih referentnih odgovora, treba tretirati kao demonstraciju koncepta. Rad pokazuje da modularna kombinacija ovih tehnologija može biti korisna osnova za razvoj edukativnih alata u oblasti medicinske dijagnostike.