Yuk Intip Penerapan Algoritma Machine Learning di Dunia Kesehatan

Kesehatan adalah salah satu industri penting yang dibutuhkan oleh semua orang, bahkan menjadi penghasil pendapatan tertinggi bagi banyak negara. Saat ini, industri kesehatan di Amerika Serikat menghasilkan pendapatan sebesar 1,668 triliun dollar. Negara adidaya ini juga menghabiskan pendapatan perkapita lebih banyak untuk masalah kesehatan jika dibandingkan dengan negara lainnya. Saat ini seluruh stakeholder tiap negara sedang mencari cara yang inovatif untuk memberikan pelayanan kesehatan yang berkualitas. Saat ini muncul istilah baru, yaitu smart healthcare. Teknologi ini terhubung dengan internet sehingga manajemennya lebih baik dan terorganisir mulai dari identitas pasien, invoice, bahkan sampai rekam medis. Salah satu teknologi digunakan dalam smart healthcare adalah algoritma machine learning. Google telah mengembangkan algoritma machine learning untuk mengidentifikasi kanker dan tumor dalam mamogram dan para peneliti dari Stanford University menggunakan algoritma deep learning untuk mengidentifikasi kanker kulit. 

Saat ini semakin banyak aplikasi machine learning dalam dunia kesehatan, hal ini menandakan bahwa data, analisis, dan inovasi saling berkaitan untuk membangun peradaban yang lebih baik. Dengan menggunakan algoritma machine learning, data dan rekam medis pasien di seluruh dunia dapat dikumpulkan untuk membentuk suatu model yang bisa mendiagnosa suatu penyakit lebih dini. Apakah kamu tahu apa saja yang bisa dilakukan oleh algoritma machine learning di dunia kesehatan? Pada artikel kali ini DQLab akan merangkum peran algoritma machine learning di dunia kesehatan. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai selesai!

1. Mendeteksi Penyakit Jantung

Jantung merupakan salah satu organ vital dalam tubuh manusia. Namun, ada banyak penyakit mematikan yang disebabkan dari jantung, seperti Penyakit Coronary Artery Disease (CAD) dan Coronary Heart Disease (CHD). Saat ini sebagian besar peneliti sedang mengembangkan algoritma machine learning untuk mendiagnosis penyakit jantung. Penelitian ini menyita perhatian dunia karena sistem diagnosis penyakit jantung otomatis merupakan salah satu penemuan yang paling luar biasa dalam dunia healthcare. Para peneliti sedang mengerjakan beberapa algoritma supervised learning seperti Support Vector Machine (SVM) atau Naive Bayes. Dataset yang digunakan adalah dataset dari UCI. Dataset ini digunakan sebagai data pelatihan, pengujian, maupun keduanya. Tools analisis data yang bisa digunakan adalah WEKA atau menggunakan pendekatan jaringan syaraf tiruan untuk mengembangkan sistem diagnosis penyakit jantung.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Memprediksi Penyakit Diabetes

Diabetes merupakan salah satu penyakit umum dan berbahaya. Selain itu, penyakit ini merupakan penyebab utama munculnya penyakit parah lainnya dan tak jarang berujung pada kematian. Diabetes dapat merusak berbagai organ tubuh seperti ginjal, jantung, dan syaraf. Dengan menggunakan algoritma machine learning kita dapat mendeteksi diabetes pada tahap awal dan menyelamatkan pasien. Beberapa algoritma yang bisa digunakan untuk mendeteksi diabetes adalah algoritma klasifikasi, random forest, KNN, decision tree, dan Naive Bayes. Saat ini, algoritma terbaik dengan akurasi tertinggi untuk memprediksi diabetes adalah Naive Bayes. Selain itu, algoritma ini juga membutuhkan waktu komputasi yang lebih sedikit.

3. Memprediksi Penyakit Liver

Hati adalah organ vital penting kedua di dalam tubuh manusia. Organ ini memainkan peran penting dalam sistem metabolisme. Beberapa penyakit liver yang banyak menyerang manusia adalah sirosis, hepatitis kronis, kanker hati, dan lain sebagainya. Beberapa tahun ini, konsep machine learning dan data mining digunakan untuk memprediksi penyakit liver dengan menggunakan data medis berukuran besar. Beberapa konsep machine learning yang digunakan untuk memprediksi penyakit liver antara lain klasifikasi, clustering, dan lain sebagainya. Contoh dataset yang dapat digunakan untuk memprediksi penyakit liver adalah Indian Liver Patient Dataset (ILPD). Metode klasifikasi yang dapat digunakan untuk memprediksi penyakit liver adalah Support Vector Machine (SVM) dan tools yang dapat dimanfaatkan adalah python, R, dan MATLAB.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python