<![CDATA[Abstrak - Studi ini mengeksplorasi potensi teknologi kesehatan digital sebagai alat untuk mendiagnosis penyakit menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Dengan menganalisis pola data medis, sistem ini bertujuan untuk membantu profesional perawatan kesehatan dan individu dalam memprediksi penyakit berdasarkan pola yang diidentifikasi. Metodologi ini melibatkan data pelatihan dengan model yang dikompilasi khusus, menggabungkan pengoptimal, fungsi kerugian, dan metrik akurasi untuk meningkatkan kinerja. Hasilnya menunjukkan bahwa model tersebut mencapai akurasi yang terpuji, memperkuat efektivitas pembelajaran mesin dalam proses pengambilan keputusan untuk diagnosis medis. Penelitian ini menggarisbawahi semakin berkembangnya peran kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan, membuka jalan bagi solusi yang lebih efisien dan berbasis data untuk identifikasi penyakit dan perencanaan perawatan.Kata kunci: Pembelajaran Mesin, Analisis Data, Model Pelatihan, Pengambilan KeputusanAbstract - This study explores the potential of digital health technology as a tool for diagnosing diseases using machine learning algorithms. By analyzing medical data patterns, the system aims to assist healthcare professionals and individuals in predicting diseases based on the identified patterns. The methodology involves training data with a custom-compiled model, incorporating optimizers, loss functions, and accuracy metrics to enhance performance. The results demonstrate that the model achieves commendable accuracy, reinforcing the effectiveness of machine learning in decision-making processes for medical diagnoses. This research underscores the growing role of artificial intelligence in healthcare, paving the way for more efficient, data-driven solutions for disease identification and treatment planning.Keywords: Machine Learning, Data Analysis, Training Model, Decision Making]]>
Copyrights © 2024
