October 3, 2022

Bagaimana Kecerdasan Buatan (AI) akan menyebabkan Evolusi dalam Pengobatan Klasik dan Perawatan Kesehatan?

3 min read

Terobosan besar Artificial Intelligence alias AI dalam kedokteran dan perawatan kesehatan adalah hal besar berikutnya yang akan terjadi (atau, lebih tepatnya sudah terjadi) yang mampu membawa prediksi medis, prognosis, diagnosis, dan perawatan ke tingkat berikutnya, dan membantu kita beralih pendekatan perawatan pencegahan yang lebih efisien dalam jangka panjang.

Rekomendasi Swab Test Jakarta

Sebelum kita membahas prospek AI dalam kedokteran, izinkan saya berbicara sedikit tentang AI secara umum dan bagaimana algoritma ini dianggap cerdas!
Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)?

Kecerdasan Buatan mengacu pada kemampuan yang disimpulkan pada program komputer untuk meniru perilaku manusia dalam beberapa cara yang bertujuan untuk membuat hidup kita lebih mudah dengan mencapai presisi dan kecepatan yang lebih tinggi dalam tugas komputasi yang melelahkan, dan dengan memasukkan otomatisasi cerdas dalam alur kerja.

Namun, hanya algoritme hard-code atau sistem berbasis aturan yang tetap tidak bekerja dengan baik untuk mencapai tujuan tersebut. Solusinya ternyata tidak hanya meniru perilaku manusia tetapi meniru cara manusia belajar. Di sinilah istilah “pembelajaran mesin” dan “pembelajaran mendalam”.

Pembelajaran mesin adalah subset AI, dan terdiri dari teknik yang memungkinkan komputer mengetahui pola dari set data pelatihan dan mengirimkan aplikasi AI, yang mampu menganalisis set data pengujian. Pada dasarnya, pembelajaran mesin memungkinkan mesin untuk melalui proses pembelajaran. Hal ini dilakukan dengan mengembangkan model dasar untuk memecahkan masalah. Algoritme pembelajaran mesin mengubah model setiap kali menyisir data dan menemukan pola baru. Pendekatan ini memungkinkan pembelajaran dan memberikan hasil yang semakin akurat. Pembelajaran mesin dapat dicapai melalui beberapa cara, seperti pembelajaran yang diawasi, tidak diawasi, semi-diawasi, atau diperkuat. Mungkin saya akan membahas topik ini secara lebih rinci di beberapa blog masa depan saya.

Anda mungkin menemukan istilah lain yang disebut “pembelajaran mendalam”. Sekarang apa sih itu? Deep learning, sementara itu, adalah bagian dari pembelajaran mesin yang memungkinkan komputer untuk memecahkan masalah yang lebih kompleks, meniru cara kerja otak manusia dalam memproses data dan menciptakan pola untuk digunakan dalam pengambilan keputusan. Algoritme pembelajaran mendalam mampu bereaksi terhadap data input dengan memodifikasi dan menyesuaikan diri secara bertahap dari waktu ke waktu. Secara sederhana, pembelajaran mendalam adalah tentang menggunakan jaringan saraf dengan lebih banyak neuron, lapisan, dan interkonektivitas. Kami masih jauh dari meniru otak manusia dalam segala kerumitannya, tetapi kami bergerak ke arah itu dengan cukup cepat.

Perlu disebutkan bahwa AI bukanlah sesuatu yang baru. Kecerdasan buatan sebagai disiplin akademis didirikan pada tahun 1956. Tujuannya saat itu, seperti sekarang, adalah untuk membuat komputer melakukan tugas-tugas yang dianggap sebagai manusia yang unik: hal-hal yang membutuhkan kecerdasan. Ini adalah kemajuan luar biasa di bidang AI dalam beberapa tahun terakhir yang membuat istilah ini lebih populer baru-baru ini. Juga, penelitian tentang AI di bidang kedokteran telah dimulai beberapa dekade yang lalu. Stanford telah melakukan AI dalam bidang kedokteran sejak awal 80-an dan merupakan salah satu situs pertama yang memiliki superkomputer untuk AI dalam bidang kedokteran. Tetapi beberapa faktor selama beberapa tahun terakhir telah mempercepat kemajuan di bidang ini cukup banyak. Kemajuan dalam daya komputasi yang dipasangkan dengan sejumlah besar data perawatan kesehatan dalam bentuk elektronik yang dihasilkan dalam sistem perawatan kesehatan telah memberikan insentif dan telah membuat kita harus melakukan sesuatu dengan data ini untuk meningkatkan kualitas dan nilai perawatan yang kita berikan.
Apa yang membuat Algoritma Cerdas?

Dokter dididik melalui sekolah kedokteran selama bertahun-tahun, mengerjakan tugas dan ujian praktik, menerima nilai, dan belajar dari kesalahan. Dengan cara yang sama, algoritme AI diberi makan dengan data untuk melatihnya, model terlatih dijalankan pada data uji, kinerjanya dinilai, dan algoritme belajar dari kesalahan.

Ada banyak algoritma berbeda yang dapat dipelajari dari data. Sebagian besar aplikasi AI dalam kedokteran membaca beberapa jenis data, baik numerik (seperti detak jantung atau tekanan darah) atau berbasis gambar (seperti pemindaian MRI atau Gambar Sampel Jaringan Biopsi) sebagai input, yang biasanya terstruktur, artinya bahwa setiap titik data memiliki label atau anotasi yang dapat dikenali oleh algoritme. Algoritme kemudian belajar dari data dan menghasilkan probabilitas atau klasifikasi. Misalnya, hasil yang dapat ditindaklanjuti dapat berupa kemungkinan pembekuan arteri yang diberikan data detak jantung dan tekanan darah, atau pelabelan sampel jaringan yang dicitrakan sebagai kanker atau non-kanker. Setelah algoritme diekspos ke kumpulan titik data yang cukup dan labelnya, kinerjanya dinilai untuk memastikan keakuratannya, sama seperti ujian yang dilakukan untuk menilai mahasiswa kedokteran.

Swab Test Jakarta yang nyaman

Copyright © All rights reserved. | Newsphere by AF themes.