SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 14 Jam 21 Menit 0 Detik

Model Machine Learning: Bidang Healthcare vs Finance

Belajar Data Science di Rumah 17-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-07-2024-05-18-212735_x_Thumbnail800.jpg

Penerapan teknologi machine learning telah membawa dampak besar dalam berbagai industri, termasuk bidang kesehatan dan keuangan. Meskipun potensinya yang besar untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan, model machine learning juga memiliki sejumlah kelemahan yang perlu dipertimbangkan secara serius, terutama ketika digunakan dalam konteks yang sensitif seperti kesehatan dan keuangan.


Misalnya, ketika algoritma machine learning digunakan untuk menganalisis data kesehatan pasien, ada potensi besar untuk pelanggaran privasi jika informasi sensitif tersebut tidak dikelola dengan benar. 


Begitu pula dalam keuangan, di mana penggunaan algoritma untuk membuat keputusan investasi atau menentukan kelayakan kredit dapat menyebabkan konsekuensi yang merugikan jika model tersebut tidak mempertimbangkan dengan cermat faktor-faktor risiko yang relevan.


Lalu, apa saja kira-kira kelemahan dari model machine learning yang diterapkan dalam dua bidang seperti healthcare dan finance? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!


1. Data Menjadi Bias 

Dalam ilmu kesehatan, ketika metode machine learning kurang tepat untuk diterapkan maka mengakibatkan data menjadi bias dan mengarah pada misdiagnosis. Hal ini dapat menyebabkan konsekuensi serius seperti penanganan yang tidak sesuai atau penundaan dalam pengobatan yang dibutuhkan.


Oleh karena itu, penting untuk selalu mempertimbangkan kelemahan dan batasan dari metode machine learning dalam konteks medis, serta memastikan bahwa keputusan akhir tetap didasarkan pada penilaian yang cermat dari dokter atau profesional kesehatan yang berpengalaman.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Ketergantungan pada Data yang Tidak Seimbang

Model machine learning cenderung tidak efektif ketika menghadapi dataset yang tidak seimbang, di mana jumlah sampel dalam kelas target yang berbeda sangat tidak seimbang. Contohnya, dalam bidang kesehatan, ketika dataset memiliki jumlah pasien yang sakit jauh lebih sedikit daripada pasien yang sehat, model cenderung memberikan hasil yang bias terhadap kelas mayoritas. Hal ini dapat menyebabkan ketidakmampuan model untuk mengidentifikasi kondisi yang lebih jarang terjadi.

Machine Learning

Sumber Gambar: DJKN Kemenkeu


3. Risiko Privasi dan Keamanan Data

Penerapan model machine learning dalam kesehatan dan keuangan juga membawa risiko privasi dan keamanan data yang serius. Data yang digunakan untuk melatih model seringkali sensitif dan bersifat pribadi, seperti riwayat medis atau informasi keuangan. Kerentanan terhadap serangan siber dan penyalahgunaan data dapat mengakibatkan pelanggaran privasi yang serius dan kerugian finansial.

Machine Learning

Sumber Gambar: The Guardian


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Masalah Keterwakilan

Model machine learning hanya bisa belajar dari data yang dihadapinya. Jika data yang digunakan tidak mewakili dengan baik populasi yang dituju, model dapat menghasilkan prediksi yang tidak akurat atau bias. Misalnya, dalam bidang kesehatan, jika data hanya mencakup pasien dari satu kelompok demografis tertentu, seperti latar belakang etnis atau ekonomi yang terbatas, model mungkin tidak bisa memberikan prediksi yang berguna untuk kelompok lain.


Sekarang, kamu sudah tahu tentang kelemahan dari model machine learning yang diterapkan pada bidang healthcare maupun finance. Dimana ya bisa belajar semua materi tersebut? Tenang, DQLab solusinya. 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. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login