Pembelajaran engine untuk memprediksi serangan jantung dan kematian jauh sebelumnya. Perkembangan revolusioner dalam ilmu kedokteran

Dari sistem rekomendasi Spotify hingga mobil self-driving, asisten digital, dan setiap teknologi keren lainnya yang dapat Anda pikirkan didasarkan pada pembelajaran engine, yang merupakan kunci di balik kecerdasan buatan atau AI. Sementara contoh yang saya berikan entah bagaimana membuat hidup kita lebih mudah, pembelajaran engine telah menciptakan terobosan besar dalam domain ilmu kedokteran, yang bahkan dapat menyelamatkan nyawa selain membuat hidup kita jauh lebih mudah. Dalam sebuah penelitian yang dipresentasikan pada Konferensi Internasional tentang Kardiologi Nuklir dan CT Jantung (ICNC) tahun 2019, telah ditunjukkan bahwa pembelajaran engine dapat memprediksi serangan jantung dan kematian dengan akurasi hampir persen.

Para dokter mempertimbangkan beberapa variabel untuk menghitung skor risiko dan mengambil keputusan pengobatan, yang akurat, tetapi tidak tepat sasaran. Manusia memiliki kemampuan untuk berpikir dalam dua dimensi dengan susah payah, tetapi otak kita tidak dapat menangani kompleksitas berpikir dalam 4 atau 5 dimensi, yang pada akhirnya mengarah pada akurasi yang terbatas saat menangani pasien secara individu. Dengan mempertimbangkan beberapa dimensi, keputusan dapat diambil dengan cara yang lebih akurat, dan itulah alasannya, kita harus menggunakan algoritme pembelajaran engine, menangani beberapa dimensi yang merupakan hal yang mudah.

Para dokter atau dunia ilmu kesehatan memiliki banyak data, yang berpotensi digunakan untuk memprediksi serangan jantung dan kematian, tetapi keterbatasan otak manusia untuk berpikir di luar 2 dimensi adalah alasannya, kita perlu menggunakan pembelajaran engine, untuk mencegah pemborosan sejumlah besar data yang dapat digunakan untuk meningkatkan ilmu kedokteran dan membantu para dokter untuk mengobati penyakit dengan lebih baik. Algoritme pembelajaran engine akan bekerja dengan ratusan parameter dan kumpulan data untuk mengamati pola dan membantu dokter mengambil keputusan perawatan yang tepat atau memprediksi kemungkinan hasil.

Pengujian telah dilakukan selama lebih dari 6 tahun, di mana 49 kematian dan 24 serangan jantung diamati. Data dari 85 variabel dimasukkan ke algoritme pembelajaran engine bernama LogitBoost, yang menganalisis data berulang kali untuk mengetahui struktur yang menyebabkan serangan jantung atau kematian pasien. Selain memprediksi data tentang hasil, algoritme juga dapat digunakan untuk mempersonalisasi perawatan untuk masing-masing pasien, yang tidak hanya dapat menghasilkan pengobatan yang efisien, tetapi juga dapat mengurangi efek samping dari metode pengobatan tertentu, karena algoritme membantu dokter untuk mengambil keputusan dengan mempertimbangkan parameter kesehatan yang berbeda dari pasien dalam berbagai dimensi.

Pembelajaran engine tidak diragukan lagi akan memberikan dorongan besar bagi ilmu kesehatan dan metode perawatan dalam beberapa hari mendatang. Semoga informasinya bermanfaat untuk Anda. Saya ingin mendapatkan satu sen untuk pemikiran Anda tentang terobosan revolusioner ini, di bagian komentar di bawah.