Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengenalan AI dalam Bidang Kesehatan

  • Penerapan AI dalam mendukung pengambilan keputusan klinis serta diagnosis penyakit
  • Berbagai jenis data medis: data terstruktur, teks, hasil pencitraan, dan data sensor
  • Tantangan utama dalam pengembangan AI di dunia kesehatan

Persiapan dan Pengelolaan Data Medis

  • Cara menangani catatan medis elektronik, hasil laboratorium, serta data berformat HL7/FHIR
  • Pra-prosesing citra medis (DICOM, CT, MRI, dan sinar-X)
  • Penanganan data berbasis waktu yang diperoleh dari perangkat wearable maupun monitor ICU

Teknik Penyempurnaan Model untuk Kesehatan

  • Konsep pembelajaran transfer serta adaptasi model pada bidang medis tertentu
  • Penyesuaian spesifik untuk model yang digunakan dalam klasifikasi atau regresi
  • Cara menyempurnakan model dengan data anotasi yang terbatas

Prediksi Penyakit dan Peramalan Hasil Pengobatan

  • Pembentukan skor risiko serta sistem peringatan dini untuk pasien
  • Analitik prediktif guna memprediksi kemungkinan pasien dipulangkan ulang atau responsnya terhadap pengobatan
  • Integrasi berbagai jenis model yang menggunakan modalitas data berbeda

Aspek Etika, Privasi, dan Regulasi dalam Pengembangan AI

  • Aturan HIPAA, GDPR, serta pedoman penanganan data pasien secara aman
  • Cara mengurangi bias dan melakukan audit terhadap keadilan hasil model
  • Pentingnya aspek keterjelasan model dalam membantu pengambilan keputusan medis

Evaluasi dan Validasi Model di Lingkungan Klinis

  • Metrik evaluasi umum seperti AUC, sensitivitas, spesifisitas, serta nilai F1
  • Teknik validasi model yang cocok digunakan pada data tidak seimbang atau risiko tinggi
  • Perbandingan antara proses uji coba simulasi dengan uji nyata di lingkungan klinis

Implementasi dan Pengawasan Model dalam Layanan Kesehatan

  • Integrasi model AI ke dalam sistem informasi rumah sakit
  • Proses CI/CD yang sesuai dengan regulasi ketat di bidang medis
  • Cara mendeteksi penyimpangan hasil model setelah dipasang dan meningkatkan kinerja secara terus-menerus

Penutup serta Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mengenai prinsip-prinsip pembelajaran mesin dan pendekatan pembelajaran terawasi
  • Pengalaman menangani kumpulan data medis seperti catatan elektronik, hasil pencitraan, atau catatan klinis
  • Pengetahuan tentang bahasa pemrograman Python serta kerangka kerja ML (misalnya TensorFlow dan PyTorch)

Target Peserta

  • Para pengembang AI bidang kesehatan
  • Ilmuwan data spesialisasi kesehatan
  • Profesional yang merancang model diagnostik maupun prediktif di bidang medis
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait