Kecerdasan buatan atau AI adalah salah satu cabang dari ilmu komputer yang membuat mesin di dalam komputer tersebut, nantinya mesin ini dapat melakukan pekerjaan dengan sendirinya tanpa diatur oleh seorang programmer. Peran programmer memang penting jika dikaitkan dalam AI dimana programmer hanya memastikan bahwa AI itu jalan tanpa dipantau secara terus-menerus. Ilmu komputer memiliki banyak sekali cabang tapi berbeda dengan AI cabang ini merupakan sesuatu yang dapat bekerja layaknya seperti manusia dapat mengerjakan segala sesuatu yang dikerjakan oleh manusia (Hamson et al. 2021).
Sama halnya dengan teknologi, kecerdasan buatan juga diciptakan manusia untuk menyelesaikan masalah. Kecerdasan buatan atau AI adalah salah satu cabang dari ilmu komputer yang membuat mesin di dalam komputer tersebut, nantinya mesin ini dapat melakukan pekerjaan dengan sendirinya tanpa diatur oleh seorang programmer.Â
Peran programmer memang penting jika dikaitkan dalam AI dimana programmer hanya memastikan bahwa AI itu jalan tanpa dipantau secara terus-menerus. Ilmu komputer memiliki banyak sekali cabang tapi berbeda dengan AI cabang ini merupakan sesuatu yang dapat bekerja layaknya seperti manusia dapat mengerjakan segala sesuatu yang dikerjakan oleh manusia (Hamson et al., 2021).
1. Pemeriksaan dan Diagnosis:
Algoritma pembelajaran mesin telah digunakan untuk menganalisis gambar medis (seperti sinar-X, MRI, dan CT scan) guna deteksi dan diagnosis dini penyakit. Algoritma ini dapat membantu mengidentifikasi pola dan anomali yang mungkin sulit dideteksi oleh klinisi manusia, membantu diagnosis tepat waktu untuk kondisi seperti kanker dan gangguan saraf.
2. Uji Klinis Adaptif:
Pembelajaran mesin telah digunakan untuk merancang dan mengoptimalkan uji klinis. Dengan menganalisis kumpulan data besar, algoritma pembelajaran mesin dapat membantu peneliti mengidentifikasi populasi pasien yang paling mungkin memberikan respons positif terhadap pengobatan baru, dengan demikian meningkatkan efisiensi uji klinis.
3. Riset Operasional:
Pembelajaran mesin telah diterapkan untuk mengoptimalkan operasi rumah sakit, alokasi sumber daya, dan alur pasien. Algoritma dapat memprediksi tingkat penerimaan pasien, waktu pulang, dan variabel lainnya, membantu fasilitas kesehatan mengelola sumber daya mereka dengan lebih efektif.
4. Kesehatan di Rumah dan Perangkat Wearable:
