24 September 2024
Hari ini saya mengikuti Seminar bertajuk Solusi Kesehatan Menuju Indonesia Emas 2045. Banyak materi yang sangat berguna dan penting untuk masyarakat indonesia, khususnya untuk kami para mahasiswa agar bisa belajar lebih dari yang terdahulu
Berikut beberapa materi yang saya ringkas pada saat acara:
Dr.Irwan Sembiring (Selaku Narasumber)
- Outline:
Bidang AI dalam medis
teknologi AI dalam medis
manfaat dan tantangan
masa depan AI dalam medis
- 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.
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
Teknologi AI dalam Medis
Machine Learning
Digunakan untuk belajar dari datamembuat prediksi
Deep Learning
Jaringan saraf tiruan yang mengolah data besar seperti gambar dan suara
Natural Language Pricessing
Mengolah catatan medis untuk membantu pengambilan keputusan
Reinforcement Learning
Model belajar dari interaksi dengan lingkungan untuk mengoptimalkan hasil klinis
Metode Deep Learning Bidang Medis
- metode seperti CNN dan RNN sangat populer di bidang medis, pengenalan wajah, dan prediksi seri waktu
YOLOv10
Tensorflow/KERAS - BackPropagation
- Menghitung gradien error dan memperbarui bobot dalam jaringan untuk meminimalkan fungsi loss.
- AIM in medical informatics
- EHR terdiri dari data klinis dan data omics yang dikumpulkan sselama pemeriksaan medis.
- Implementasi CNN
1. Ubah Gambar menjadi Tensor dengan Tensorflow
2. Membuat CNN dengan Teensorflow/Keras
3. Memasukan Tensor Gambar ke CNN
4. Latih CNN dengan Dataset Tensor - Implementasi YOLOV10
1. Input gambar dalam dimensi tetap
2. Menandai objek dalam gambar bounding box
3. Mengonversi bounding box untuk YOLO
4. penggunaan gambar dan boundjng box dalam model YOLO
- Kelebihan YOLOV10
* Akurasi dan kecepatan tinggi
* Kemampuan multi label
* Fleksibilitas
* Pengurangan false positives
* Dukungan untuk data yang beragam
Manfaat dan Tantangan dalam Penerapan AI
• Keterbatasan data
* Data yang bias atau tidak lengkap dapat menghasilkan rekomendasi kurang akurat
* Regulasi dan keamanan
* Privasi dan keamanan data pasien menjadi isu penting dalam penerapan AI
* Adopsi oleh tenaga kesehatan
* kurangnya pemahaman AI oleh Dokter
Masa Depan AI dalam Medis
1. AI yang lebih cerdas dan adaptif: sistem AI masa depan dapat berinteraksi secara dinamis dengan dokter dan pasien
2. Kolaborasi Manusia-AI: akan semakin menjadi assisten dokter dalam pengambilan keputusan kritis
3. Pengembangan alat AI yang lebih terintegrasi: Sistem AI yang lebih mudah digunakan dan diakses oleh rumah sakit dan klinik
4. Penerapan NLP
5. Ethical AI
6. Neural Arsithecture Search
Keuntungan Pengunaan AI
》Kecepatan dan Efisiiensi
》AI memproses data dengan sangat cepat memberikan hasil dalam hitungan detik
》Penurunan kesalahan diagnostik
》AI dapat memgurangi bias manusia dan memperbaiki kesalahan personal
》Data pasien yang dianalisis secara mendalam memberikan keputusan perawatan yang lebih cepat