Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
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