Mengoptimalkan Teknologi AI untuk Deteksi Tumor Otak dengan Model Hybrid DCNN-SVM

Model ini mampu mengatasi masalah overfitting, yang sering kali menjadi tantangan besar dalam metode deep learning lainnya. Penelitian ini menunjukkan bagaimana penggunaan teknik hybrid tidak hanya mengoptimalkan kinerja, tetapi juga mampu menghindari kelemahan yang ditemukan pada metode tradisional.

***

Dengan segala keunggulan yang dihadirkan oleh model DCNN-SVM ini, jelas bahwa teknologi AI dapat memberikan kontribusi signifikan dalam dunia kesehatan, khususnya dalam klasifikasi dan deteksi dini tumor otak. Dengan akurasi 96% dan waktu pemrosesan yang jauh lebih singkat dibandingkan model lain, metode ini memberikan solusi yang efisien dan tepat guna bagi rumah sakit dan klinik yang membutuhkan hasil cepat dan akurat. Tantangan yang tersisa adalah bagaimana menerapkan model ini secara lebih luas dan memastikan infrastruktur komputasi yang diperlukan tersedia di berbagai fasilitas kesehatan.

Penelitian ini membuka peluang bagi pengembangan model yang lebih maju dan adaptif, terutama dengan penggunaan dataset yang lebih besar dan lebih bervariasi. Ke depan, optimasi lebih lanjut terhadap model ini dan integrasinya dengan metode lain seperti transfer learning atau modifikasi arsitektur CNN bisa lebih meningkatkan performa. Dalam dunia medis yang semakin dipacu oleh teknologi, solusi hybrid seperti yang ditawarkan oleh Biswas dan Islam dapat menjadi tonggak baru dalam praktik diagnosis penyakit yang lebih efektif dan efisien.

Referensi

Biswas, A., & Islam, M. S. (2023). A hybrid deep CNN-SVM approach for brain tumor classification. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, 9(1), 1-15. https://doi.org/10.20473/jisebi.9.1.1-15