AI vs Machine Learning di Dunia Kesehatan

Machine Learning atau ML dan Artificial Intelligence atau AI adalah dua inovasi yang memberikan manfaat di berbagai sektor, begitu juga kesehatan. Meski sering digunakan bersama dan saling terkait, banyak orang yang tidak mengetahui bahwa keduanya memiliki peran masing-masing.

ML sebagai sub-bidang dari AI, berfokus pada pengembangan algoritma yang mampu belajar dari data. Di sisi lain, AI memiliki cakupan yang lebih luas untuk meniru atau mensimulasikan kecerdasan manusia pada mesin.

Lalu bagaimana perbedaan peran artificial intelligence vs machine learning di kesehatan? Nah, melalui artikel ini akan dibahas lebih lanjut perbedaan serta aplikasi AI dan ML dalam kesehatan. Dengan dilengkapi studi kasus sederhana, kalian akan lebih mudah memahami bagaimana kedua teknologi ini dapat bekerja untuk mengoptimalkan aspek-aspek dalam perawatan kesehatan dan penelitian medis.

1. Mengenal Artificial Intelligence

Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan merujuk pada kemampuan mesin untuk meniru atau mensimulasikan kecerdasan manusia. Dengan cara belajar, memahami, dan menerapkan pengetahuan, serta memproses informasi dan evaluasi secara berkala. AI telah menjadi fokus penelitian cukup intens selama beberapa dekade terakhir. Terlebih karena dampak penerapannya yang membantu setiap sektor semakin efisien.

Ada banyak aplikasi praktis dari AI. Contohnya termasuk pengenalan suara dan gambar, sistem rekomendasi yang digunakan oleh platform seperti Netflix atau Amazon, atau kendaraan otomatis.

Teknologi ini juga berperan penting pada pengembangan sistem yang dapat membantu diagnosa dan perawatan medis, serta dalam mengidentifikasi dan mengatasi berbagai masalah sosial dan lingkungan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Mengenal Machine Learning

Machine Learning (ML) merupakan salah satu cabang dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma dan teknik sehingga komputer dapat belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya berdasarkan pengalaman.

Dalam ML, model dibangun menggunakan set data training untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukan tugas tertentu. Dengan proses pelatihan berkala, model tersebut akan menjadi lebih baik dalam membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data baru yang diterimanya.

Terdapat berbagai jenis teknik machine learning, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning, yang masing-masing memiliki kegunaannya. Sebagai contoh, supervised learning digunakan untuk tugas-tugas klasifikasi dan regresi.

Tujuannya untuk memprediksi label dari data baru. Sementara itu, unsupervised learning berfokus pada identifikasi struktur dalam data tanpa label, dan reinforcement learning terlibat dalam pengambilan keputusan sekuensial di mana model belajar dari feedback yang diterima dari lingkungan. 

3. Contoh Perbedaan AI vs ML di Kesehatan

Artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML) juga telah memberikan kontribusi besar dalam memajukan sektor kesehatan. Meskipun keduanya sering kali digunakan secara bergantian, tetap ada perbedaan mendasar.

AI merupakan konsep luas yang merujuk pada kemampuan mesin untuk meniru kecerdasan manusia, sedangkan ML merupakan sub-bidang dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma yang dapat belajar dan meningkatkan diri dari data.

Sebagai ilustrasi, mari kita lihat skenario saat seorang dokter menggunakan sistem AI untuk mendiagnosis penyakit pasien. Dalam kasus ini, sistem AI dapat memproses dan menganalisis sejumlah besar data pasien seperti rekam medis, hasil tes laboratorium, dan imaging medis untuk memberikan rekomendasi diagnosis.

Sistem ini mungkin juga dapat membandingkan data pasien dengan data historis lainnya untuk mengidentifikasi pola dan membantu dokter dalam membuat keputusan klinis.

Sedangkan, ML dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data pasien dan meningkatkan akurasi diagnosis seiring waktu. Sebagai contoh, suatu algoritma ML dilatih pada set data besar yang berisi gambaran mammogram dari ribuan pasien.

Dengan mempelajari pola dari gambar-gambar ini, algoritma tersebut menjadi lebih baik dalam mengidentifikasi tanda-tanda awal kanker payudara pada gambar mammogram baru. Ini merupakan contoh penggunaan ML mempelajari data dan meningkatkan akurasi diagnosis.

Perbedaan ini menunjukkan meskipun saling terkait erat, AI dan ML memiliki peran dan aplikasi yang berbeda dalam kesehatan. AI lebih berfokus pada simulasi kecerdasan manusia untuk membantu proses klinis, sementara ML lebih berfokus pada analisis data dan pengembangan algoritma yang dapat belajar dari data tersebut untuk membuat prediksi atau rekomendasi yang lebih akurat di masa mendatang.

Dengan menggabungkan keduanya, sektor kesehatan dapat meningkatkan kualitas dan efisiensi perawatan pasien, yang nantinya juga membawa manfaat besar bagi pasien dan penyedia layanan kesehatan.

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

4. Pelajari Perbedaan Lainnya di DQLab!

Dapat disimpulkan ternyata kedua metode baik AI maupun ML memang saling berkaitan dan saling membantu. Hanya saja cakupan penggunaan dan tujuan yang ingin dicapai berbeda. Nah, untuk bisa membedakannya, kalian perlu tahu dasar konsepnya dulu, kan?

DQLab adalah terbaik untuk memahami hal tersebut. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Ingin mempelajari Artificial Intelligence lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir.

Kunjungi halaman Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner untuk informasi lebih lanjut ya!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya