 |
| Foto : Ilustrasi |
Perkembangan kecerdasan buatan selama beberapa tahun terakhir telah membawa dampak besar pada berbagai bidang, seperti kesehatan, otomotif, keuangan, dan banyak lagi. AI telah membantu dalam diagnosis penyakit, mengoptimalkan pengoperasian kendaraan, memprediksi perilaku pasar keuangan, dan banyak lagi.
Kecerdasan buatan tidak hanya untuk bidang keilmuan komputer saja namun kini mulai berkembang ke bidang keilmuan yang lainnya. Teknologi kecerdasan buatan mampu memberikan solusi yang terkadang sulit dipercaya namun hanya bersifat semu karena hanya memberikan kemajuan evolusioner dan bukan kemajuan evolusioner dikutip dari jurnal karangan (Kusumawati, 2018).
Artificial intelligence (AI) atau program kecerdasan buatan diketahui berpotensi memberikan kemajuan yang signifikan dalam dunia kedokteran termasuk bidang kedokteran kardiovaskular. Machine learning (ML) adalah metode kecerdasan buatan (AI) yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data, dan menerapkan pengetahuan ini untuk membuat prediksi dan keputusan. Dalam bidang kedokteran kardiovaskular, ML dapat digunakan untuk memperoleh wawasan tentang data klinis dan pengobatan pasien, serta untuk memprediksi risiko penyakit kardiovaskular. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan ML dalam kedokteran kardiovaskular:
1. Prediksi risiko
ML dapat digunakan untuk mengidentifikasi pasien dengan risiko tinggi terkena penyakit kardiovaskular, dengan menganalisis data medis seperti riwayat keluarga, faktor risiko, dan hasil tes diagnostik. Model ML ini dapat membantu dokter untuk memutuskan tindakan pencegahan dan pengobatan yang tepat untuk pasien.
2. Diagnosis
ML dapat digunakan untuk membantu mendiagnosis penyakit kardiovaskular, dengan menganalisis data dari berbagai tes diagnostik seperti elektrokardiogram (EKG), tes darah, dan pencitraan. Model ML dapat mengidentifikasi pola dalam data ini yang sulit untuk dikenali oleh manusia, dan membantu dokter untuk membuat diagnosis yang lebih akurat.
3. Pemantauan
ML dapat digunakan untuk memantau pasien dengan penyakit kardiovaskular, dengan menganalisis data medis seperti tekanan darah, detak jantung, dan kadar gula darah. Model ML dapat mengidentifikasi pola yang mencerminkan kemajuan penyakit atau respons terhadap pengobatan, dan membantu dokter untuk membuat keputusan yang tepat tentang pengobatan dan perawatan pasien.
4. Pengembangan terapi
ML dapat digunakan untuk mengembangkan terapi baru untuk penyakit kardiovaskular, dengan menganalisis data dari uji klinis dan penelitian. Model ML dapat membantu para peneliti untuk mengidentifikasi pola yang menunjukkan efektivitas atau toksisitas potensial dari obat-obatan atau terapi lainnya, dan membantu mempercepat pengembangan terapi yang lebih efektif dan aman.
Meskipun machine learning (ML) dapat memberikan banyak manfaat dalam kedokteran kardiovaskular, namun ada beberapa kekurangan yang perlu diperhatikan, antara lain:
1. Tergantung pada kualitas data: Kualitas data yang buruk dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat atau tidak dapat diandalkan. Hal ini dapat terjadi jika data medis yang digunakan tidak lengkap, tidak representatif, atau terkontaminasi dengan faktor-faktor lain yang dapat memengaruhi hasil analisis.
2. Overfitting: Model ML yang terlalu kompleks dapat mengalami overfitting, yaitu ketika model "terlalu belajar" dari data pelatihan dan gagal mengekstrapolasi pola yang relevan dari data baru. Overfitting dapat terjadi jika jumlah sampel data yang terbatas, atau jika data tidak seimbang atau memiliki variasi yang besar.
3. Interpretasi hasil yang sulit: Model ML yang kompleks dapat menghasilkan hasil yang sulit untuk diinterpretasi oleh manusia. Hal ini dapat membuat dokter kesulitan untuk memahami dasar dari keputusan yang diambil oleh model ML dan menerapkan pengetahuan ini dalam praktik klinis.
4. Ketergantungan pada teknologi: Penggunaan ML dalam kedokteran kardiovaskular memerlukan sumber daya teknologi yang memadai, termasuk perangkat keras dan perangkat lunak yang mahal. Hal ini dapat membatasi aksesibilitas dan skalabilitas teknologi ini, terutama di negara-negara berkembang atau di daerah pedesaan yang terpencil.
5. Potensi kerusakan etika: Penggunaan ML dalam kedokteran kardiovaskular dapat meningkatkan risiko pelanggaran privasi dan kerusakan etika. Misalnya, penggunaan data medis yang tidak sah atau tidak diizinkan dapat mengancam privasi dan keamanan pasien, dan memicu kontroversi dan kerugian reputasi.
Untuk mengatasi kekurangan ini, perlu dilakukan pengembangan model ML yang lebih sederhana dan dapat diinterpretasi, memastikan kualitas data yang baik, dan memperhatikan masalah etika dan privasi yang berkaitan dengan penggunaan ML dalam kedokteran kardiovaskular. Selain itu, dokter dan peneliti juga harus mempertimbangkan manfaat dan risiko dari penggunaan teknologi ini, dan mengevaluasi pengaruhnya pada praktik klinis dan kesehatan pasien.[]
Pengirim :
Michael Steaven Salaki, mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Universitas Pamulang
