<![CDATA[Kemajuan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah memberikan dampak besar dalam sektor kesehatan, khususnya dalam membantu proses diagnosis penyakit. AI mampu mengolah data medis dalam jumlah besar, seperti gambar radiologi, rekam medis elektronik, hingga data genomik, dengan tingkat efisiensi dan akurasi yang tinggi. Sejumlah penelitian membuktikan bahwa penggunaan algoritma machine learning dan deep learning dalam diagnosis mampu mengidentifikasi penyakit kronis seperti COVID-19, kulit, dan periodontal dengan akurasi yang sangat tinggi. Beberapa kondisi dapat melampaui kinerja tenaga medis manusia dari segi kecepatan dan akurasi. Selain mempercepat proses penegakan diagnosis, AI dapat meminimalkan risiko kesalahan manusia serta meningkatkan mutu pelayanan kesehatan. Di bidang radiologi, teknologi seperti convolutional neural networks (CNN) telah digunakan secara efektif untuk mendeteksi kelainan jaringan melalui CT scan dan MRI dengan hasil yang lebih presisi. AI juga berperan penting dalam sistem pendukung keputusan klinis (Clinical Decision Support System/CDSS), yang mendorong implementasi pengobatan berbasis data dan pendekatan yang dipersonalisasi. Namun, penerapan AI di negara berkembang seperti Indonesia masih dihadapkan pada berbagai tantangan, antara lain terbatasnya data lokal, ketimpangan infrastruktur digital, serta permasalahan etika dan regulasi. Kajian literatur ini bertujuan untuk meninjau manfaat AI dalam bidang diagnosis medis, serta mengidentifikasi hambatan yang perlu diatasi agar teknologi ini dapat diimplementasikan secara optimal dan berkelanjutan dalam sistem layanan kesehatan yang beragam. Kata kunci: Clinical Decision Support System, Deep Learning, Diagnosis Medis, Kecerdasan Buatan, Machine Learning]]>
Copyrights © 2025
