Penerapan Artificial Intelligence pada Sistem Prediksi Serangan Jantung
Studi Kasus:
Banyaknya kasus kematian mendadak menjadi bukti bahwa memprediksi serangan jantung secara akurat bukanlah hal yang mudah, bahkan bagi dokter ahli sekaligus. Dokter memiliki pengetahuan dan pengalaman untuk menilai faktor resiko dan memberikan peringatan dini kepada pasien tentang resiko serangan jantung, akan tetapi teknologi komputer dapat menjadi solusi yang lebih baik dan akurat.
Banyaknya kasus kematian mendadak menjadi bukti bahwa memprediksi serangan jantung secara akurat bukanlah hal yang mudah, bahkan bagi dokter ahli sekaligus. Dokter memiliki pengetahuan dan pengalaman untuk menilai faktor resiko dan memberikan peringatan dini kepada pasien tentang resiko serangan jantung, akan tetapi teknologi komputer dapat menjadi solusi yang lebih baik dan akurat.
Solusi:
Sekelompok peneliti dari University of
Nottingham telah mengembangkan sebuah program komputer yang mampu memprediksi
serangan jantung lebih baik daripada dokter. Algoritma yang digunakan pada
program ini yaitu random test, logistic regression, gradien boosting dan neural
networks. Algoritma tersebut bekerja dengan mengolah rekam medis pasien dan
mengembangkan sendiri kriteria-kriteria faktor resiko melampaui standar yang
ditetapkan oleh American College of Cardiology atau American Heart Association.
Kriteria-kriteria tersebut meliputi
beberapa faktor resiko seperti usia, tekanan darah dan obesitas. Makin tinggi
nilai yang diperoleh maka makin tinggi pula peluang seseorang terkena serangan
jantung. Kriteria ini menjadi panduan bagi para dokter ahli di Amerika. Namun,
teknologi komputer ini menawarkan pendekatan berbeda dan menemukan ruang untuk
melakukan peningkatan yang tidak dapat dilakukan oleh manusia.
Keempat algoritma yang digunakan mampu
belajar, kemudian menganalisa data dalam jumlah besar untuk membuat prediksi
tanpa campur tangan manusia. Sedikitnya ada 378, 256 rekam medis yang diolah
oleh sistem. 78% data tersebut akan diolah oleh keempat algoritma, dimana
masing-masing sistem mencoba menemukan pola dan membuat kriterianya sendiri,
kemudian mengujinya ke rekam medis yang tersisa.
Hasilnya, keempat
program mampu melampui akurasi yang dibuat oleh dokter menggunakan panduan dari
AHA/ACC, di mana menggunakan neural networks mampu memprediksi dengan benar
7.6% lebih sering ketimbang kriteria AHA dan ACC, dan hanya dengan 1,6% tingkat
kesalahan. Artinya, dari 83.000 sampel yang diolah, 355 orang pasien bisa
diselamatkan.
Referensi:
http://www.sciencemag.org/news/2017/04/self-taught-artificial-intelligence-beats-doctors-predicting-heart-attacks
Comments
Post a Comment