Seminar Rey Summit#9
Pada hari selasa tanggal 24 September 2024 saya mengikuti seminar Rey Summit 9 yang bertemakan Solusi Kesehatan Menuju Indonesia Emas 2045. Acara tersebut dibuka oleh Assoc.Prof.Dr.Po Abas Sunarya.M.Si dan diisi oleh Dr.Irwan Sembiring.S.T.M.Kom dan Pak Harry S.Kom. Pada saat seminar berjalan saya mencatat beberapa materi yang disampaikan oleh Dr.Irwan Sembiring.S.T.M.Kom.
1. Bidang AI dalam medis
-diagnosis penyakit otomatis (MRI, CT Scan, X-ray).
-precision medicine
perawatan berdasarkan data genetik pasien.
-manajemen data pasien (EHR)
pengolahan data elektronik rekam medis.
-robotika bedah
operasi dengan presisi tinggi.
-telemedicine
chatbot medis dan layanan kesehatan jarak jauh.
-precision wabah penyakit analisis tren epidemiologis.
* Peran AI dalam pengembalian keputusan medis
1. Diagnosis berbasis data: AI mengidentifikasi pola dalam data medis seperti citra,
•SES-UR
pemeriksaan kesehatan tanpa kontak fisik
* Mengapa AI penting dalam pengembalian keputusan medis
-volume data yang besar
-keakuratan diagnostik
-personalisasi perawatan
-pengurangan beban kerja dan peningkatan efesiensi
-pemantauan berkelanjutan
2. Teknologi AI dalam medis
-Machine Learning (ML)
Digunakan untuk belajar dari data dan membuat prediksi.
-Deep Learning (DL)
Jaringan saraf tiruan yang mengolah data besar seperti gambar dan suara.
-Natural Language Processing (NLP)
Mengolah catatan medis untuk membantu pengambilan keputusan.
-Reinforcement Learning (RL)
Model belajar dari interaksi dengan lingkungan untuk mengoptimalkan hasil klinis.
•Metode Deep Learning Bidang Medis
-Metode seperti CNN dan RNN sangat populer dibilang medis, pengenalan wajah, dan prediksi seri waktu.
-YOLOv10
-Tensorflow/KERAS
•BackPropagation
Menghitung gradien error dan memperbarui bobot Dala jaringan untuk meminimalkan fungsi loss.
•AIM in medical informatics
EHR terdiri dari data omics yang dikumpulkan selama pemeriksaan medis.
•Implementasi CNN
-Baju gambar menjadi tensor dengan tersorflow
-Membuat CNN dengan tersorflow/keras
-memasukkan tensor gambar ke CNN
-Latih CNN dengan dataset tensor
•Implementasi YOLOv10 (You only look once)
-input gambar dalam dimensi tetap
-menandai objek slama gambar dengan bounding boxes
-mengonversi bounding box untuk YOLO
-pengurangan gambar dan bounding box dalam model YOLO
•Kelebihan YOLOv10
-akurasi dan kecepatan tinggi
-kemampuan multi label
-fleksibilitas
-pengurangan false positive
-dukungan untuk data yang beragam
3. Manfaat dan tantangan dalam penerapan AI
-Keterbatasan data
-Data yang biasa atau tidak lengkap dapat menghasilkan rekomendasi yang kurang akurat
-regulasi dan keamanan
-privasi dan keamanan data pasien menjadi isu penting dalam penerapan AI (HIPAA di AS atau GDPR di Eropa)
-adopsi oleh tenaga kesehatan
•Keuntungan penggunaan AI
-kecepatan dan efesiensi
-AI memproses data dengan sangat cepat, memberikan hasil dalam hitungan detik.
-penurunan kesalahan diagnostik
•Masa depan AI dalam medis
-AI yang lebih cerdas dan adaptif
-kolaborasi manusia-AI
-pengembangan alat AI yang lebih terintegrasi
-penerapan NLP
-ethical AI
-neutral architecture search
Dan ini foto saya bersama teman-teman pada saat mengikuti seminar
Mungkin hanya ini saja yang bisa saya sampaikan kurang lebihnya mohoh maaf, terimakasih.