| dc.contributor.advisor | Vacek, Jaroslav | |
| dc.creator | Horvátová, Tatiana | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-16T10:19:35Z | |
| dc.date.available | 2026-07-16T10:19:35Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/211331 | |
| dc.description.abstract | Background: Artificial intelligence (AI) represents a rapidly developing field with increasing application in healthcare, including mental health care. In the context of addiction studies, it offers new possibilities across all phases of the therapeutic process. At the same time, its use raises a number of technological, clinical, and ethical challenges. Aim: The aim of this thesis is to map the opportunities and challenges of using artificial intelligence in addiction treatment. The thesis focuses on identifying areas where AI has the greatest potential for application, the conditions necessary for its successful implementation, the limitations of its use, the associated ethical issues, as well as the future of these technologies in addiction studies. Methods: The thesis is designed as a theoretical study using the scoping review methodology. The literature search was conducted in the Web of Science database using predefined keywords and criteria. Peer-reviewed empirical studies written in English and published between 2021 and 2025 were included in the analysis. A total of 98 studies were analyzed. The data were processed using narrative synthesis. Results: The results indicate that artificial intelligence is applied across all phases of addiction treatment, from the identification of risk... | en_US |
| dc.description.abstract | Východiska: Umělá inteligence (AI) představuje rychle se rozvíjející oblast s rostoucím uplatněním ve zdravotnictví, včetně péče o duševní zdraví. V kontextu adiktologie nabízí nové možnosti ve všech fázích terapeutického procesu. Současně však její využití přináší řadu technologických, klinických a etických výzev. Cíl: Cílem této diplomové práce je zmapovat možnosti a výzvy využití umělé inteligence v léčbě závislostí. Práce se zaměřuje na identifikaci oblastí, ve kterých má AI největší potenciál využití, na podmínky její úspěšné implementace, na limity jejího využití, na etické otázky s tím spojené i na budoucnost technologií v adiktologii. Metody: Práce je zpracována formou teoretické studie využívající metodologii scoping review. Vyhledávání odborné literatury bylo provedeno v databázi Web of Science s využitím předem definovaných klíčových slov a kritérií. Do analýzy byly zahrnuty recenzované empirické studie publikované v letech 2021-2025 v anglickém jazyce. Celkem bylo analyzováno 98 studií. Data byla zpracována pomocí narativní syntézy. Výsledky: Výsledky ukazují, že umělá inteligence nachází uplatnění ve všech fázích léčby závislostí, od identifikace rizikových faktorů a screeningu, přes diagnostiku a plánování léčby až po samotnou intervenci a následnou péči. Mezi hlavní přínosy patří... | cs_CZ |
| dc.language | Čeština | cs_CZ |
| dc.language.iso | cs_CZ | |
| dc.publisher | Univerzita Karlova, 1. lékařská fakulta | cs_CZ |
| dc.subject | artificial intelligence | en_US |
| dc.subject | machine learning | en_US |
| dc.subject | chatbot | en_US |
| dc.subject | diagnosis | en_US |
| dc.subject | counseling | en_US |
| dc.subject | treatment,relapse prevention | en_US |
| dc.subject | addiction | en_US |
| dc.subject | substance use | en_US |
| dc.subject | umělá inteligence | cs_CZ |
| dc.subject | strojové učení | cs_CZ |
| dc.subject | konverzační agent | cs_CZ |
| dc.subject | diagnóza | cs_CZ |
| dc.subject | léčba | cs_CZ |
| dc.subject | prevence relapsu | cs_CZ |
| dc.subject | závislost | cs_CZ |
| dc.subject | užívání návykových látek | cs_CZ |
| dc.title | Možnosti a výzvy využití umělé inteligence v léčbě závislostí: scoping review | cs_CZ |
| dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
| dcterms.created | 2026 | |
| dcterms.dateAccepted | 2026-06-25 | |
| dc.description.department | Klinika adiktologie 1. LF UK a VFN | cs_CZ |
| dc.description.department | Department of Addictology First Faculty of Medicine Charles University and General University Hospital in Prague | en_US |
| dc.description.faculty | 1. lékařská fakulta | cs_CZ |
| dc.description.faculty | First Faculty of Medicine | en_US |
| dc.identifier.repId | 276430 | |
| dc.title.translated | Opportunities and challenges of using artificial intelligence in addiction treatment: a scoping review | en_US |
| dc.contributor.referee | Kloučková, Kateřina | |
| thesis.degree.name | Mgr. | |
| thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
| thesis.degree.discipline | Addictology | en_US |
| thesis.degree.discipline | Adiktologie | cs_CZ |
| thesis.degree.program | Adiktologie | cs_CZ |
| thesis.degree.program | Addictology | en_US |
| uk.thesis.type | diplomová práce | cs_CZ |
| uk.taxonomy.organization-cs | 1. lékařská fakulta::Klinika adiktologie 1. LF UK a VFN | cs_CZ |
| uk.taxonomy.organization-en | First Faculty of Medicine::Department of Addictology First Faculty of Medicine Charles University and General University Hospital in Prague | en_US |
| uk.faculty-name.cs | 1. lékařská fakulta | cs_CZ |
| uk.faculty-name.en | First Faculty of Medicine | en_US |
| uk.faculty-abbr.cs | 1.LF | cs_CZ |
| uk.degree-discipline.cs | Adiktologie | cs_CZ |
| uk.degree-discipline.en | Addictology | en_US |
| uk.degree-program.cs | Adiktologie | cs_CZ |
| uk.degree-program.en | Addictology | en_US |
| thesis.grade.cs | Velmi dobře | cs_CZ |
| thesis.grade.en | Very good | en_US |
| uk.abstract.cs | Východiska: Umělá inteligence (AI) představuje rychle se rozvíjející oblast s rostoucím uplatněním ve zdravotnictví, včetně péče o duševní zdraví. V kontextu adiktologie nabízí nové možnosti ve všech fázích terapeutického procesu. Současně však její využití přináší řadu technologických, klinických a etických výzev. Cíl: Cílem této diplomové práce je zmapovat možnosti a výzvy využití umělé inteligence v léčbě závislostí. Práce se zaměřuje na identifikaci oblastí, ve kterých má AI největší potenciál využití, na podmínky její úspěšné implementace, na limity jejího využití, na etické otázky s tím spojené i na budoucnost technologií v adiktologii. Metody: Práce je zpracována formou teoretické studie využívající metodologii scoping review. Vyhledávání odborné literatury bylo provedeno v databázi Web of Science s využitím předem definovaných klíčových slov a kritérií. Do analýzy byly zahrnuty recenzované empirické studie publikované v letech 2021-2025 v anglickém jazyce. Celkem bylo analyzováno 98 studií. Data byla zpracována pomocí narativní syntézy. Výsledky: Výsledky ukazují, že umělá inteligence nachází uplatnění ve všech fázích léčby závislostí, od identifikace rizikových faktorů a screeningu, přes diagnostiku a plánování léčby až po samotnou intervenci a následnou péči. Mezi hlavní přínosy patří... | cs_CZ |
| uk.abstract.en | Background: Artificial intelligence (AI) represents a rapidly developing field with increasing application in healthcare, including mental health care. In the context of addiction studies, it offers new possibilities across all phases of the therapeutic process. At the same time, its use raises a number of technological, clinical, and ethical challenges. Aim: The aim of this thesis is to map the opportunities and challenges of using artificial intelligence in addiction treatment. The thesis focuses on identifying areas where AI has the greatest potential for application, the conditions necessary for its successful implementation, the limitations of its use, the associated ethical issues, as well as the future of these technologies in addiction studies. Methods: The thesis is designed as a theoretical study using the scoping review methodology. The literature search was conducted in the Web of Science database using predefined keywords and criteria. Peer-reviewed empirical studies written in English and published between 2021 and 2025 were included in the analysis. A total of 98 studies were analyzed. The data were processed using narrative synthesis. Results: The results indicate that artificial intelligence is applied across all phases of addiction treatment, from the identification of risk... | en_US |
| uk.file-availability | V | |
| uk.grantor | Univerzita Karlova, 1. lékařská fakulta, Klinika adiktologie 1. LF UK a VFN | cs_CZ |
| thesis.grade.code | 2 | |
| uk.publication-place | Praha | cs_CZ |
| uk.thesis.defenceStatus | O | |