Ketahui Tentang Penyakit AI Diagnostik – AI Diagnostik adalah istilah baru yang baru-baru ini menjadi populer di dunia perawatan kesehatan karena kecerdasan buatan menjadi pusat revolusi teknologi. Kehadiran kecerdasan buatan (AI) membawa banyak manfaat bagi industri kesehatan, mulai dari perusahaan besar seperti rumah sakit hingga usaha kecil seperti klinik.
Ketahui Tentang Penyakit AI Diagnostik
roskapital – Di negara-negara lain, kehebohan penggunaan AI dalam diagnostik sangat tinggi, mengingat perkembangan teknologi semakin cepat dan birokrasi di sektor medis menjadi lebih mudah. Lalu bagaimana dengan Indonesia? Akankah rumah sakit dan klinik menyambut baik kehadiran kecerdasan buatan? Klik di sini untuk penjelasan detailnya!
Pelajari tentang AI diagnostik
Seperti namanya, AI diagnostik mengacu pada konsep penggunaan kecerdasan buatan (AI) untuk mendiagnosis pasien. Konsep ini merupakan salah satu bentuk penerapan AI medis, atau kecerdasan buatan, yang dirancang khusus untuk kebutuhan industri kesehatan.
Kehadiran teknologi ini memungkinkan para profesional medis untuk melakukan diagnosis lebih akurat dan cepat. Menurut sumber dilansir dw.com, kecerdasan sebenarnya bisa menganalisis kondisi pasien dan menegakkan diagnosis lebih cepat dibandingkan dokter.
Bagaimana AI dapat digunakan dalam diagnosis? Banyak orang yang belum mengetahui cara kerja AI diagnostik karena dianggap terlalu rumit dan sering dikaitkan dengan fiksi ilmiah distopia dimana Bumi dihancurkan oleh aktivitas kecerdasan buatan. Pada kenyataannya, AI menerapkan konsep pembelajaran mesin, sehingga peran manusia tetap diperlukan untuk diagnosis. H. Manusia berperan dalam menyediakan data dan informasi yang dapat dipelajari oleh kecerdasan buatan.
Baca Juga : Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Kedokteran Gigi
Secara sederhana cara kerja AI dalam diagnostik dapat dijelaskan sebagai berikut.
Kumpulan data terintegrasi dengan algoritma
Kecerdasan buatan memerlukan kumpulan data yang kompleks untuk mempelajari berbagai pola pengambilan keputusan. Cara mencapainya adalah dengan menghubungkan kumpulan data yang besar ini dengan algoritma untuk memecahkan masalah kesehatan.
Pembelajaran mandiri
Setelah berbagai kumpulan data dianalisis dengan algoritme, AI untuk teknologi diagnostik belajar mengenali penyakit. Misalnya, dalam kasus multiple sclerosis (MS), kecerdasan buatan memprediksi hasil berdasarkan tes pasien, riwayat kesehatan, dan gejala.
Implementasi dengan berbagai aplikasi
Setelah menyelesaikan proses belajar mandiri, kecerdasan buatan membutuhkan media untuk berkomunikasi dengan manusia. Salah satu pilihannya adalah dengan menggunakan aplikasi atau perangkat lunak yang dapat digunakan untuk mendiagnosis pasien.
Baca Juga : Ketahui Tentang Pembelajaran Musik
Hal ini misalnya dilakukan oleh Aviat AI for Health yang menggunakan kecerdasan buatan untuk menganalisis hasil tes radiologi secara lebih akurat dan cepat melalui media aplikasi. Aplikasi Aviat AI for Health juga meningkatkan akurasi beberapa aktivitas di laboratorium radiologi, antara lain:
- Hasil tes sinar-X
- gejala pneumonia
- tulang rusuk patah
- Gejala penyakit paru-paru
- gejala penyakit jantung
- Gejala penyakit liver
- kondisi pasien
Tantangan penggunaan AI untuk diagnosis
AI diagnostik memiliki begitu banyak kemampuan, namun bukan berarti tanpa tantangan. Setidaknya ada tiga hal yang dapat mempersulit proses diagnosis pasien dengan menggunakan kecerdasan buatan.
Sistem mengalami kesulitan dalam mendeteksi penyakit yang memiliki gejala serupa (multitasking), seperti demam dan batuk, yang merupakan gejala umum pada banyak penyakit.
Jika pasien menderita penyakit langka (ketidakseimbangan kelas), data yang dikumpulkan mungkin tidak valid.
Kurangnya ukuran kumpulan data yang diverifikasi oleh ahli (kebenaran dasar) dan data yang tidak lengkap membuat proses pembelajaran mesin menjadi sulit.
Jadi, untuk mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh penggunaan AI untuk diagnosis, Anda dapat mempercayakan kebutuhan teknologi rumah sakit Anda kepada Aviat. Kecerdasan buatan yang digunakan oleh Aviat sedang dalam uji klinis dan digunakan di banyak rumah sakit ternama di negara lain.