Kamis, 27 Oktober 2016

Tekn kecerdasan buatan bidang kesehatan


          TEKNOLOGI PENGANTAR SISTEM CERDAS
NAMA            : NABHILA AYU AZZAHRA
NPM               : 17114701
KELAS           : 3 KA 30

TUGAS 2
TEKNOLOGI KECERDASAN BUATAN DALAM BIDANG KESEHATAN

1.      Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
Dewasa ini perkembangan komputer sangat pesat dan dimaksimalkan untuk menggantikan beberapa peran dar manusia seperti menghitung, memprediksi, mengenali masalah, menggambar atau bahkan menghibur.
Disamping peran-peran tersebut, ada satu peran penting yang saat ini dicoba untuk digantikan oleh komputer, yaitu kecerdasan. Sebuah film yang berjudul “Transformer” menggambarkan robot-robot yang cerdas yang memiliki kemampuan untuk berpikir untuk mewujudkan keinginan mereka. Film tersebut menunjukkan imajinasi manusia tentang robot cerdas.
Saat inipun para ilmuwan telah berhasil menciptakan robot yang mendekati kecerdasan manusia. Robot ASIMO dari Jepang mampu menentukan lokasi, mempelajari lingkungan sekitarnya dan bergerak ke sebuah lokasi.
Di bidang biometrik, komputer dapat dipakai untuk mengenali wajah, sidik jari, retina mata dan lain-lain sehingga dapat dipakai untuk mengidentifikasi pengguna (user) komputer atau dapat diaplikasikan di bidang lain seperti bidang kesehatan.
Artificial intelligence atau kecerdasan buatan didefinisikan sebagai cabang ilmu komputer yang berhubungan dengan tingkah laku cerdas, belajar dan beradaptasi pada sebuah mesin. Dengan demikian bidang ilmu komputer merupakan dasar untuk membangun mesin cerdas.


2.      Contoh AI dalam bidang kesehatan
a.      Rekam Medik Elektronik (Electronic Medical Record/EMR
·         Penjelasan
Rekam medik merupakan basis data yang berisi berbagai catatan medis pasien di sebuah institusi pelayanan kesehatan. Pencatatan dan penyimpanan data pasien ini bertujuan agar dapat dimanfaatkan kembali atau untuk mengenali pola kesehatan pasien.
Media rekam medik berkembang dari waktu ke waktu. Saat ini rekam medik menggunakan kertas sebagai media penyimpanan. Tetapi kertas memiliki banyak kelemahan seperti dalam akses data, tempat penyimpanan dan keawetannya sehingga rekam medis berkembang dengan menggunakan media elektronik.
Rekam medik elektronik menyimpan data elektronik dalam berbagai media penyimpanan seperti harddisk, smartcard, flashdisk dan sebagainya, bahkan ada juga yang disimpan dalam website tertentu.

b.       Aplikasi Kecerdasan Buatan Dalam Rekam Medis  Elektronik
Rekam medik memanfaatkan kelebihan komputer untuk menginput, menyimpan, mengolah dan memanfaatkan data rekam medis seorang pasien sehingga komputer diharapkan dapat melakukan diagnosis dan menentukan tindakan medis untuk mengatasi masalah kesehatan pasien.
Penerapan kecerdasan buatan (dari komputer) untuk rekam medik elektronik menggunakan teknik reasoning. Teknik reasoning memungkinkan komputer mengambil sebuah keputusan berdasarkan pengetahuan (data) dan aturan (rule) yang dimasukkan dan diproses dalam bentuk basis pengetahuan (knowledge base). Kecerdasan komputer dapat ditingkatkan dengan memasukkan fakta atau rule yang merupakan penemuan baru ke dalam knowledge base.
Sistem Pakar merupakan salah satu contoh penerapan kecerdasan komputer dalam rekam medik elektronik. Sistem pakar mengalihkan keahlian tenaga medis ke media elektronik seperti komputer untuk kemudian dialihkan lagi pada orang yang bukan ahli.
sistem pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan.
Pakar adalah orang yang memiliki pengetahuan, penilaian, pengalaman, metode khusus serta kemampuan untuk menerapkan bakat ini dalam memberi nasihat dan memecahkan masalah.
Pengalihan keahlian tenaga medis ke komputer dan ke tenaga medis lain membutuhkan 4 aktivitas yaitu: tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-sumber lainnya), representasi pengetahuan (ke komputer), inferensi pengetahuan dan pengalihan pengetahuan ke user. Pengetahuan yang disimpan di komputer disebut sebagai basis pengetahuan (knowledge base) yaitu: fakta dan prosedur (biasanya berupa aturan).
Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah kemampuan untuk menalar. Jika keahlian-keahlian sudah tersimpan sebagai basis pengetahuan dan tersedia program yang mampu mengakses basis data maka komputer harus dapat diprogram untuk membuat inferensi (mengambil kesimpulan). Proses inferensi ini dikemas dalam bentuk motor inferensi (inference engine) dan setiap sub sistem mempunyai sifat dari sistem untuk menjalankan suatu fungsi sistem tertentu dan mempengaruhi proses sistem secara keseluruhan.
Sistem pakar dalam rekam medik elektronik menggunakan basis pengetahuan yang berasal dari para tenaga medis ahli dan digunakan untuk mengambil sebuah keputusan kesehatan serta menentukan tindakan medis untuk mengatasi masalah kesehatan yang dialami pasien. Selnjutnya setiap aktivitas dalam penggunaan sistem pakar disimpan sebagai data elektronik dalam rekam medik elektronik.

c.        Kecerdasan buatan untuk analisis kondisi ginjal pasien
Pengembangan perangkat lunak berbasis kecerdasan buatan untuk menganalisis dan memprediksi data keluaran renograf dual probe (BI-756) telah dilakukan dengan baik. Renograf dual probe (BI-756) adalah perangkat medis hasil rekayasa desain dan pabrikasi BATAN. Bantuan dokter ahli yang berpengalaman sangat dibutuhkan untuk menganalisis kondisi ginjal pasien dengan tepat. Karena keberadaan dokter ahli yang berpengalaman di bidang analisis ginjal sangat terbatas, masalah ini bisa diatasi dengan menyediakan suatu sistem perangkat lunak berbasis kecerdasan buatan yang memiliki pengetahuan dan analisis komprehensif dari dokter ahli yang berpengalaman. Tujuan penelitian adalah mengembangkan perangkat lunak yang dapat menganalisis kondisi ginjal pasien dengan tepat. Perangkat lunak yang dikembangkan mampu memprediksi kondisi ginjal pasien dengan tepat. Data masukan perangkat lunak yang dikembangkan adalah data keluaran digital dari renograf dual probe (BI-756). Perangkat lunak telah diujikan terhadap data pasien yang sesungguhnya dan kemampuan identifikasi 98 % diperoleh dari 618 data uji. Hasil ini menunjukkan bahwa perangkat lunak memiliki kemampuan baik dimana hanya dilatih dengan 6 data saja.

            SUMBER :

Tidak ada komentar:

Posting Komentar