Penggunaan Machine Learning Di Bidang Kesehatan

Authors

  • Fangatulo Dodo Telaumbanua Penggunaan Machine Learning Dibidang Kesehatan
  • Peringatan Hulu universitas prima indonesia
  • Togar Zulfiter Nadeak universitas prima indonesia
  • Rikky Romeo Lumbantong universitas prima indonesia
  • Abdi Dharma universitas prima indonesia

DOI:

https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i2.657

Keywords:

– Machine Learning, Bidang Kesehatan, IT.

Abstract

Machine learning adalah pembelajaran mesin yang sangat membantu dalam menyelesaikan masalah, membuat mudah dalam mengerjakan sesuatu. Dibidang rumah sakit atau bidang kesehatan, machine learning membuat mudah dalam mengerjakan sesuatu, contohnya dokter bisa mendiagnosa penyakit jantung dalam waktu cepat tanpa memakan waktu yang lama. Dengan semakin pesat informasi tentang machine learning sebagai mesin yang bisa belajar sendiri tanpa harus dikontrol tiap pemakain.mempunyai kekurangan dan kelebihan. Kelebihan dari artikel ini adalah semua bersifat baru, artikelnya diterbitkan tahun ini,  serta  memberikan rincian hasil yang sesuai dengan yang diharapkan serta dalam penulisannya singkat dan jelas. Kekurangan dari artikel ini adalah bahan atau dataset yang digunakan tergolong sedikit dan tidak menggunakan banyak data serta menggunakan references yang telalu lama. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, machine learning sangatlah bermanfaat dibidang kesehatan dan juga bidang lainnya, yang mebuat segala sesuatu menjadi mudah.

References

[1] Cheng, Yue., Etc All. 2018. “A Lung Disease Classification Based on Feature Fusion Convolutional Neural Network with X-ray Image Enhancement”. Proceedings, APSIPA Annual Summit and Conference.
[2] Dewangan, Amit kumar., Agrawal, Pragati,. 2015. “Classification of Diabetes Mellitus Using Machine Learning Techniques”. International Journal of Engineering and Applied Sciences (IJEAS). Vol.2(5).
[3] Fatima, Meherwar., Pasha, Maruf. 2017. “Survey of Machine Learning Algorithms for Disease Diagnostic”. Journal of Intelligent Learning Systems and Applications.
[4] GUPTA, DEEP., ETC ALL. 2016. “. A METHOD TO PREDICT DIAGNOSTIC CODES FOR CHRONIC DISEASES USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES”. INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTING, COMMUNICATION AND AUTOMATION (ICCCA)
[5] Hammad, Rifqi., Etc All. 2019.” Prototipe Machine learning untuk prognosi penyakit demensia”. IPTEK-KOM. Vol.21.(1).
[6] Karamizadeh, sasan karamizadeh., 2018. ”Skin Classification for Adult Image Recognition Based on Combination of Gaussian and Weight KNN”. IJICTR. Vol.10(2).
[7] Luke Barracliffe, ognjen Arandjelovic, Gerry Humphris.” A pilot study of breast cancer patients: can machine learning predic healthcare professionals’ responsea to patientemotions”https://www.researchgate.net/publication/312900919.
[8] Md, Mohaimenul Islam., Etc All. 2018.” Applications of Machine Learning in Fatty Live Disease Prediction” This article is published online with Open Access by IOS Press and distributed under the terms.
[9] Rana, Mandeep., Etc All. 2015. “Breast Cancer Diagnosis And Recurrence Prediction Using Machine Learning Techniques”. International Journal of Research in Engineering and Technology(IJRET).
[10] Rebbah, Sana., Etc All. 2019. “Classification of Multiple Sclerosis patients using a histogram-based K-Nearest Neighbors algorithm”.HAL.https://hal-enac.archives-ouvertes.fr/hal-02156448.
[11] Rifai , Bakhtiar. 2013. “Algoritma Neural Network Untuk Prediksi penyakit Jantung”. Tekno Nusa Mandiri. Vol. IX(1).
[12] Rokhana, Rika., Etc All. 2019. “Convolutional Neural Network untuk Pendeteksian Patah Tulang Femur pada Citra Ultrasonik B–Mode”. JNTETI. Vol.8(1).
[13] Sharma, Vijeta., Etc All. 2015. “Malaria Outbreak Prediction Model Using Machine Learning”. International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET). Vol. 4.(12).
[14] Smarsly, Kay., Etc All. 2016. “Machine learning techniques for structural health monitoring”. European Workshop On Structural Health Monitoring (EWSHM).
[15] Tiwari, Arvind Kumar. 2016. “MACHINE LEARNING BASED APPROACHES FOR PREDICTION OF PARKINSON’S DISEASE”. Machine Learning and Applications: An International Journal (MLAIJ).Vol.3.(2).

Downloads

Published

2020-01-22