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:
Perangkat wearable yang dilengkapi dengan sensor dapat terus memantau tanda-tanda vital pasien, aktivitas fisik, dan metrik kesehatan lainnya. Pembelajaran mesin dapat menganalisis data ini untuk mendeteksi pola yang mungkin mengindikasikan masalah kesehatan, memungkinkan intervensi dini dan pemantauan pasien jarak jauh.
5. Kedokteran Presisi:
Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam menyesuaikan pengobatan medis untuk pasien individual berdasarkan penampilan genetik, gaya hidup, dan faktor lainnya. Dengan menganalisis data genom dalam skala besar, algoritma pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi opsi pengobatan yang dipersonalisasi dan memprediksi respons obat.
6. Kesehatan Global:
Pembelajaran mesin telah diterapkan untuk memprediksi wabah penyakit, melacak penyebaran penyakit menular, dan membantu alokasi sumber daya selama krisis kesehatan global. Algoritma ini dapat memproses dan menganalisis jumlah data yang besar untuk memberikan wawasan bagi respons kesehatan masyarakat yang efektif.
7. Robotika:
Robotika, sering kali dikombinasikan dengan pembelajaran mesin, telah dimanfaatkan dalam prosedur bedah, rehabilitasi, dan perawatan lansia. Sistem robotik dapat meningkatkan presisi bedah dan memungkinkan bedah jarak jauh, sambil juga membantu pasien dalam pemulihan dan aktivitas sehari-hari.
8. Penemuan dan Desain Obat:
Pembelajaran mesin mempercepat proses penemuan obat dengan menganalisis interaksi molekuler, memprediksi kandidat obat potensial, dan mensimulasikan efek senyawa berbeda. Hal ini dapat mengurangi waktu dan biaya yang diperlukan untuk menghadirkan obat-obatan baru ke pasar.
9. Analisis Genomik:
Algoritma pembelajaran mesin menganalisis data genomik untuk mengidentifikasi mutasi genetik, memahami mekanisme penyakit, dan memprediksi risiko penyakit. Informasi ini dapat memandu pengambilan keputusan klinis dan pengembangan terapi yang ditargetkan.
darftar pustaka:
Schwartz, W. B. (1970). Medicine and the computer: the promise and problems of change. In Use and Impact of Computers in Clinical Medicine (pp. 321-335). Springer, New York, NY. https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJM197012032832305Â
Liu, Y., Chen, P. H. C., Krause, J., & Peng, L. (2019). How to read articles that use machine learning: users’ guides to the medical literature. Jama, 322(18), 1806-1816. https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2754798
Matheny, M. E., Whicher, D., & Israni, S. T. (2020). Artificial Intelligence in health Care: A report from the National Academy of Medicine. Jama, 323(6), 509-510. https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2757958Â
Office, U. (2020, January 21). Artificial Intelligence in Health Care: Benefits and Challenges of Machine Learning in Drug Development [Reissued with revisions on Jan. 31, 2020.]. https://www.gao.gov/products/GAO-20-215SP
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H