Author: [email protected]

Kecerdasan Buatan (AI) sedang mengubah berbagai industri di seluruh dunia, dan saat ini, penerapannya semakin meningkat di sektor kesehatan. AI dalam kesehatan menggambarkan penggunaan algoritma AI atau pembelajaran mesin untuk meniru kognisi manusia dalam mengumpulkan dan memahami data medis dan kesehatan yang kompleks. AI melakukan ini dengan berbagai algoritma Pembelajaran Mesin, Visi Komputer, Pemrosesan Bahasa Alami, Robotika, dan Pembelajaran Mendalam. Algoritma ini mengenali pola dalam perilaku dan kemudian menciptakan logika mereka sendiri untuk memberikan output yang jelas kepada pengguna akhir. Pembelajaran Mesin membantu mendapatkan wawasan penting dan prediksi menggunakan sejumlah besar data input. Selain itu, mereka juga memberikan petunjuk kepada para ahli tentang cara membangun pendamping untuk uji klinis yang mahal. Dalam topik ini, akan dibahas dampak Kecerdasan Buatan pada sektor kesehatan. Namun sebelum memulai, mari terlebih dahulu memahami pengenalan singkat tentang AI. Pengenalan Artificial Intelligence Artificial Intelligent (AI) atau kecerdasan buatan dapat didefinisikan sebagai cabang ilmu komputer yang bertujuan untuk memungkinkan sistem komputer melakukan berbagai tugas dengan kecerdasan yang mirip dengan manusia. Ini juga merupakan kemampuan komputer atau mesin untuk menampilkan proses intelektual dan karakteristik manusia seperti penalaran, generalisasi, dan belajar dari pengalaman masa lalu, dll. AI dalam Kesehatan AI dalam Kesehatan digunakan untuk menganalisis teknik pengobatan berbagai penyakit dan mencegahnya. AI digunakan di berbagai bidang kesehatan seperti proses diagnosis, sektor penelitian obat, kedokteran, pusat perawatan pemantauan pasien, dll. Dalam industri kesehatan, AI membantu mengumpulkan data masa lalu melalui catatan kesehatan elektronik untuk pencegahan dan diagnosis penyakit. Ada berbagai institusi medis yang telah mengembangkan algoritma AI mereka sendiri untuk departemen mereka, seperti Memorial Sloan Kettering Cancer Center dan The Mayo Clinic, dll. Selain itu, IBM dan Google juga telah mengembangkan algoritma AI untuk industri kesehatan yang membantu mendukung inisiatif operasional yang meningkatkan penghematan biaya, meningkatkan kepuasan pasien, dan memenuhi kebutuhan staf dan tenaga kerja mereka. Teknologi AI yang digunakan dalam kesehatan Kecerdasan Buatan menggunakan berbagai teknologi atau algoritma dalam industri kesehatan, dan ini adalah sebagai berikut: Sistem kesehatan berbasis AI vs. Sistem kesehatan tradisional Sistem Kesehatan Berbasis AI: AI membantu memprediksi dan menganalisis data melalui catatan kesehatan elektronik untuk pencegahan penyakit, diagnosis, dan pengobatan penyakit, penyakit fisik dan mental lainnya pada manusia. Sistem Kesehatan Tradisional: Peran Kecerdasan Buatan (AI) dalam Kesehatan Saat ini, AI adalah teknologi yang banyak digunakan di seluruh dunia dan memainkan peran yang sangat penting di setiap sektor, seperti permainan, perbankan, pertanian, dan sebagainya. AI juga memainkan peran yang sangat penting di sektor kesehatan, seperti prediksi dan pencegahan penyakit, penelitian dan produksi obat, pengobatan penyakit, operasi, dan pemantauan pasien. Kecerdasan Buatan membantu menganalisis dan memprediksi jenis penyakit serta metode pencegahannya berdasarkan pengumpulan data masa lalu melalui catatan kesehatan elektronik untuk pencegahan dan diagnosis penyakit dan kemudian digunakan dalam berbagai prediksi penyakit dan pengobatannya. Namun, AI juga mengumpulkan data ini dari pendekatan tradisional dokter, seperti X-ray. Lebih lanjut, AI menggunakan teknologi robotika dalam penelitian dan produksi obat serta operasi. Radiologi : Penggunaan Kecerdasan Buatan di departemen radiologi terus meningkat dalam beberapa tahun terakhir. AI digunakan di berbagai bidang radiologi untuk mendeteksi dan mendiagnosis penyakit melalui teknologi seperti Computerized Tomography (CT) dan Magnetic Resonance (MR) Imaging. Melalui algoritma AI dalam radiologi, pneumonia pada pasien dapat dideteksi dengan akurasi dan recall yang lebih baik dibandingkan dengan radiolog yang terlibat dalam uji coba. Demikian pula, AI juga digunakan dalam Oncology untuk mendeteksi dua faktor kunci dalam kesehatan onkologi, yaitu kelainan dan pemantauan perubahan dari waktu ke waktu. Oleh karena itu, AI dalam radiologi akan mengurangi waktu interaksi dan memungkinkan dokter untuk melihat lebih banyak pasien pada waktu yang sama. Skrining AI juga paling banyak digunakan di bidang skrining untuk departemen kesehatan. Beberapa sumber mengatakan bahwa kanker kulit dapat dideteksi dengan lebih akurat oleh sistem kecerdasan buatan dibandingkan dengan dokter kulit atau spesialis manusia. Misalnya, biasanya dokter kulit dapat mendeteksi dengan akurasi 86%, sementara melalui mesin CNN, dapat meningkat hingga 96%. Demikian pula, algoritma AI bernama Google DeepMind juga digunakan untuk mendeteksi kanker payudara pada tahap yang sangat awal dibandingkan dengan ahli manusia, sehingga dapat dicegah agar tidak mencapai tahap yang parah. Lebih lanjut, algoritma AI juga membantu mendeteksi kanker prostat dengan lebih akurat daripada ahli manusia. Psikiatri : Aplikasi AI digunakan untuk mempelajari kecemasan dan depresi dan masih dalam tahap proof-of-concept. Sebuah perusahaan besar Facebook menerapkan skrining untuk ide bunuh diri. Jenis aplikasi ini menimbulkan berbagai pertanyaan profesional, etis, dan regulasi bagi para profesional di industri kesehatan. Perawatan Primer : Perawatan primer adalah salah satu area pengembangan utama untuk teknologi AI seperti pemodelan prediktif, analitik bisnis, pengambilan keputusan suportif, dll. Diagnosis Penyakit Teknologi AI seperti mesin vektor pendukung, jaringan saraf, dan pohon keputusan berkembang pesat untuk mendiagnosis berbagai penyakit di industri kesehatan. Kecerdasan Buatan menggunakan Medical Learning Classifiers (MLC’s) untuk membantu dokter dalam diagnosis pasien dengan bantuan catatan kesehatan elektronik massal. Dermatologi Dermatologi adalah teknik pencitraan yang juga lebih ditingkatkan dengan penggunaan Pembelajaran Mendalam dalam Pemrosesan Gambar. Oleh karena itu, Dermatologi dan Pembelajaran Mendalam membuat ikatan yang kuat di sektor kesehatan. Namun, Dermatologi adalah teknik pemrosesan gambar, dan pembelajaran mendalam adalah algoritma Kecerdasan Buatan (AI) yang membuatnya lebih efisien dan lebih mudah dibandingkan dengan cara tradisional lainnya. Pemrosesan Gambar dalam Dermatologi: Ada tiga jenis utama pemrosesan gambar dalam Dermatologi sebagai berikut: Melalui penggunaan AI dalam pemrosesan gambar, kanker kulit keratinocytes dapat dideteksi melalui fotografi wajah. Lebih lanjut, klasifikasi tingkat dermatologi dari kanker kulit dapat ditunjukkan melalui gambar festering. Demikian pula, melalui jaringan saraf, sel kulit dapat diidentifikasi dari mikroskop juga. Drug Interaction Di sektor kesehatan, algoritma AI untuk mengidentifikasi interaksi obat-obat dapat ditingkatkan dengan penggunaan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP). Interaksi obat meningkatkan jumlah obat yang dikonsumsi oleh manusia yang mengonsumsi banyak obat untuk penyakit mereka. Melalui Pembelajaran Mesin, ilmu kedokteran telah mengembangkan beberapa teknik untuk mengekstraksi interaksi obat-obat dan efek serta penyebabnya yang mungkin. Lebih lanjut, interaksi obat-obat juga dapat diidentifikasi melalui penggunaan Pembelajaran Mendalam. Manufacturing of Drugs Produksi obat baru juga menjadi lebih mudah dan tidak memakan waktu melalui AI. Dengan bantuan Kecerdasan Buatan (AI), molekul obat untuk OCD (obsessive-compulsive disorder), perawatan menjadi lebih mudah, yang tidak mungkin dilakukan dalam waktu sekitar lima tahun melalui pendekatan tradisional. Electronic

Agen dapat dikelompokkan menjadi lima kelas berdasarkan tingkat kecerdasan dan kemampuan yang mereka miliki. Semua agen ini dapat meningkatkan kinerja dan menghasilkan tindakan yang lebih baik dari waktu ke waktu. Berikut adalah jenis-jenis agen tersebut: Simple Reflex Agent Model-Based Reflex Agent Goal-based Agents Utility-based agents Learning Agents referensi : [1][2]

Fiber optik merupakan saluran transmisi yang terbuat dari kaca atau plastik, digunakan untuk mentransmisikan sinyal cahaya dari satu lokasi ke lokasi lainnya. Struktur dan komponen kabel fiber optik mencakup Inti (core/optical fibers), bagian utama yang terbuat dari serat kaca dan berada di pusat kabel. Dalam kerangka penelitian ini, pengukuran dilakukan pada fiber optik saluran udara dengan panjang gelombang 1310 nm, melibatkan jarak antara 100 meter hingga 350 meter. Penelitian ini melibatkan pengukuran daya kirim pada Optical Distribution Point (ODP), daya terima pada Optical Network Termination (ONT) yang terpasang di pelanggan, serta total loss yang terjadi di sepanjang kabel. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa pada jarak 100 meter hingga 350 meter, nilai daya terima berkisar antara -18.729 dB hingga -24.796 dB, sementara nilai total loss berada dalam kisaran 0.634 dB hingga 0.751 dB. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa performa transmisi fiber optik dalam rentang jarak tersebut memenuhi standar yang diharapkan. Pengertian ODP ODP adalah singkatan dari Optical Distribution Point, sebuah fitur pendukung layanan serat optik yang bertindak sebagai titik terminasi kabel drop optik atau tempat untuk membagi satu inti optik ke beberapa pelanggan (halte). ODP memiliki beberapa tipe dengan fungsi yang berbeda. Optical Distribution Point adalah lokasi terminasi kabel yang memiliki sifat tahan korosi, tahan cuaca, kokoh, dan kuat, dirancang untuk pemasangan di luar ruangan. ODP berfungsi sebagai tempat instalasi sambungan jaringan optik single-mode yang sangat penting untuk menghubungkan kabel distribusi serat optik dan kabel drop. Fitur ODP dapat mencakup optical pigtail, connector adaptor, splitter room, dan dilengkapi dengan ruang manajemen serat dengan kapasitas tertentu. Pemasangan ODP harus sesuai dengan peruntukannya; ODP Pole hanya boleh dipasang di tiang, ODP Pedestal dipasang di permukaan tanah, ODP Wall dipasang di dalam ruangan, dan ODP Closure hanya boleh dipasang pada kabel SCPT dan kabel SSW, baik di tengah tiang atau di dekat tiang. Metode pemasangan ODP melibatkan pemilihan satu inti dari kabel distribusi secara berurutan. Inti tersebut kemudian dimasukkan ke dalam pasif, di mana pasif yang umumnya digunakan pada ODP adalah pasif 1/8. Dengan demikian, pasif tersebut dipecah menjadi 8 bagian. Jenis-jenis ODP ODP Closure ODP Closure adalah suatu kotak gelap yang dipasang pada kabel jaringan telepon utama SCPT dan kabel SSW. Letak pemasangannya dapat berdekatan dengan tiang telepon atau terpasang di pertengahan kabel antara dua tiang telepon. ODP Pole ODP Pole merupakan sebuah kotak halte kabel serat optik yang dipasang pada tiang kabel telepon. Fungsinya adalah sebagai tempat untuk membagi core serat optik dari kabel utama ke pelanggan. Jika rumah Anda berdekatan dengan kotak ODP Pole/ODP Wall, maka akan lebih mudah untuk mengajukan pemasangan jaringan Indihome. ODP Pedestal ODP Pedestal adalah sebuah tabung yang berisi sambungan kabel serat optik yang ditempatkan di atas tanah. Biasanya, ODP Pedestal atau ODP tanah dipasang di dekat komplek perumahan atau zona perkantoran. referensi : [1][2][3]

Maturation of Artificial Intelligence (1943-1952) Antara 1943 dan 1952, terdapat kemajuan yang signifikan dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI). Pada periode ini, AI beralih dari konsep belaka menjadi eksperimen nyata dan aplikasi praktis. Berikut adalah beberapa peristiwa penting yang terjadi selama periode ini: The birth of Artificial Intelligence (1952-1956) Dari tahun 1952 hingga 1956, AI muncul sebagai domain investigasi yang unik. Selama periode ini, para pionir dan pemikir maju mulai meletakkan dasar untuk apa yang pada akhirnya akan menjadi domain teknologi yang revolusioner. Berikut adalah kejadian penting dari era ini: The golden years-Early enthusiasm (1956-1974) Periode dari 1956 hingga 1974 umumnya dikenal sebagai “Zaman Keemasan” kecerdasan buatan (AI). Dalam jangka waktu ini, para peneliti dan inovator AI dipenuhi dengan antusiasme dan mencapai kemajuan luar biasa di bidang ini. Berikut adalah beberapa peristiwa penting dari era ini: The first AI winter (1974-1980) Musim dingin AI pertama, yang terjadi dari tahun 1974 hingga 1980, dikenal sebagai periode sulit bagi kecerdasan buatan (AI). Selama waktu ini, terjadi penurunan yang signifikan dalam pendanaan penelitian, dan AI menghadapi kekecewaan. A boom of AI (1980-1987) Antara tahun 1980 dan 1987, AI mengalami kebangkitan dan vitalitas baru setelah era sulit dari Musim Dingin AI Pertama. Berikut adalah kejadian penting dari periode ini: The second AI winter (1987-1993) Durasi antara tahun 1987 hingga 1993 merupakan periode Musim Dingin AI Kedua. The emergence of intelligent agents (1993-2011) Antara 1993 dan 2011, terdapat lompatan signifikan dalam kecerdasan buatan (AI), khususnya dalam pengembangan program komputer cerdas. Pada era ini, profesional AI mengalihkan fokus dari mencoba menyamai kecerdasan manusia ke menciptakan perangkat lunak yang pragmatis dan cerdas untuk tugas-tugas tertentu. Berikut adalah beberapa peristiwa penting dari periode ini: Deep Learning, Big Data, dan Artificial General Intelligence (2011-sekarang) Dari tahun 2011 hingga saat ini, kemajuan signifikan telah terjadi dalam domain kecerdasan buatan (AI). Pencapaian ini dapat diatribusikan pada penggabungan deep learning, aplikasi data yang luas, dan pencarian berkelanjutan untuk kecerdasan buatan umum (AGI). Berikut adalah peristiwa penting dari periode ini: Kini, AI telah berkembang ke tingkat yang luar biasa. Konsep Deep learning, big data, dan data science kini sedang menjadi tren seperti ledakan. Perusahaan seperti Google, Facebook, IBM, dan Amazon bekerja dengan AI dan menciptakan perangkat yang mengagumkan. Masa depan Kecerdasan Buatan sangat menginspirasi dan akan datang dengan kecerdasan yang tinggi. referensi : [1][2]

Kecerdasan Buatan memiliki berbagai aplikasi dalam masyarakat saat ini. Ini menjadi sangat penting karena dapat memecahkan masalah kompleks dengan cara yang efisien di berbagai industri, seperti Kesehatan, hiburan, keuangan, pendidikan, dan lainnya. AI membuat hidup sehari-hari lebih nyaman dan cepat. Berikut adalah beberapa sektor yang memiliki aplikasi Kecerdasan Buatan: 1. AI dalam Astronomi 2. AI dalam Kesehatan 3. AI dalam Permainan 4. AI dalam Keuangan 5. AI dalam Keamanan Data 6. AI dalam Media Sosial 7. AI dalam Perjalanan & Transportasi 8. AI dalam Industri Otomotif Mobil Otonom: 9. AI dalam Robotika 10. AI dalam Hiburan 11. AI dalam Pertanian 12. AI dalam E-commerce 13. AI dalam Pendidikan Kesimpulan Aplikasi AI sangat luas dan beragam, menyentuh hampir setiap aspek kehidupan. Dari kesehatan hingga keuangan, astronomi hingga permainan, dan transportasi hingga hiburan, AI sedang membentuk ulang industri dan mendorong kita ke masa depan dengan kemungkinan yang tampaknya tak terbatas. Seiring AI terus maju, dampaknya pada masyarakat akan terus tumbuh, menjanjikan efisiensi yang lebih besar, pengambilan keputusan yang lebih baik, dan solusi inovatif untuk beberapa tantangan yang paling mendesak. Mengadopsi dan memanfaatkan kekuatan AI secara bertanggung jawab akan menjadi kunci untuk membuka potensi penuh dan memastikan masa depan yang lebih cerah bagi semua. referensi : [1][2]

Artificial Intelligence menyediakan pengenalan tentang AI yang akan membantu memahami konsep-konsep di balik Kecerdasan Buatan. Apa itu Artificial Intelligence (AI)? Di dunia saat ini, teknologi berkembang sangat cepat, dan kita terus berkenalan dengan berbagai teknologi baru setiap harinya. Salah satu teknologi yang sedang berkembang pesat dalam ilmu komputer adalah Kecerdasan Buatan yang siap menciptakan revolusi baru di dunia dengan membuat mesin cerdas. Kecerdasan Buatan kini ada di sekitar kita. Saat ini, AI bekerja dengan berbagai subbidang, mulai dari umum hingga spesifik, seperti mobil self-driving, bermain catur, membuktikan teorema, bermain musik, melukis, dan sebagainya. AI adalah salah satu bidang ilmu komputer yang menarik dan universal yang memiliki prospek besar di masa depan. AI memiliki kecenderungan untuk membuat mesin bekerja seperti manusia. Kecerdasan Buatan terdiri dari dua kata yaitu Buatan dan Kecerdasan, di mana Buatan mendefinisikan “buatan manusia”, dan kecerdasan mendefinisikan “daya berpikir”, sehingga AI berarti “daya berpikir buatan manusia.” Jadi, AI dapat didefinisikan sebagai: Kecerdasan Buatan ada ketika sebuah mesin dapat memiliki keterampilan berbasis manusia seperti belajar, menalar, dan memecahkan masalah. Dengan Kecerdasan Buatan tidak perlu memprogram mesin untuk melakukan beberapa pekerjaan, melainkan dapat membuat mesin dengan algoritma yang diprogram yang dapat bekerja dengan kecerdasannya sendiri, dan itulah kehebatan AI. Dipercaya bahwa AI bukanlah teknologi baru, dan beberapa orang mengatakan bahwa menurut mitos Yunani, ada manusia mekanis di masa lalu yang dapat bekerja dan berperilaku seperti manusia. Kenapa Artificial Intelligence? Sebelum mempelajari tentang Kecerdasan Buatan, penting untuk mengetahui apa pentingnya AI dan mengapa harus mempelajarinya. Berikut adalah beberapa alasan utama untuk mempelajari AI: Berikut adalah tujuan utama Kecerdasan Buatan: History of AI Apa yang Terdiri dari Kecerdasan Buatan? Kecerdasan Buatan bukan hanya bagian dari ilmu komputer saja, melainkan sangat luas dan memerlukan banyak faktor lain yang dapat berkontribusi padanya. Untuk menciptakan AI pertama-tama perlu mengetahui bagaimana kecerdasan tersusun. Kecerdasan adalah bagian tak berwujud dari otak kita yang merupakan kombinasi dari penalaran, pembelajaran, pemecahan masalah, persepsi, pemahaman bahasa, dan sebagainya. Untuk mencapai faktor-faktor tersebut pada mesin atau perangkat lunak, Kecerdasan Buatan memerlukan disiplin ilmu berikut: Types of Artificial Intelligence Jenis AI Berdasarkan Kemampuan: Jenis AI Berdasarkan Fungsionalitas: Keuntungan Artificial Intelligent Berikut adalah beberapa keuntungan utama dari Kecerdasan Buatan: Kelemahan Artificial Intelligence Tantangan Artificial Intelligence Kecerdasan Buatan menawarkan keuntungan luar biasa, tetapi juga menghadirkan beberapa tantangan yang perlu diatasi: Alat dan Layanan AI Alat dan layanan AI berkembang dengan cepat, dan kemajuan ini dapat ditelusuri kembali ke momen penting pada tahun 2012 ketika jaringan saraf AlexNet muncul. Ini menandai awal era baru untuk AI berkinerja tinggi, berkat penggunaan GPU dan kumpulan data besar. Perubahan besar adalah kemampuan untuk melatih jaringan saraf menggunakan sejumlah besar data pada beberapa inti GPU secara bersamaan, membuatnya lebih dapat diskalakan. Prasyarat Sebelum mempelajari tentang Kecerdasan Buatan, harus memiliki pengetahuan dasar tentang hal-hal berikut agar dapat memahami konsep-konsep dengan mudah: Audiens Tutorial AI ini dirancang khusus untuk pemula dan juga mencakup beberapa konsep tingkat tinggi untuk profesional. Masalah Dijamin tidak akan mengalami kesulitan saat mempelajari tutorial AI ini. Tetapi jika ada kesalahan, silakan posting masalah di formulir kontak. referensi : [1][2]

Dalam dunia komputasi awan, Amazon Web Services (AWS) telah muncul sebagai pemain dominan, menawarkan berbagai layanan untuk memfasilitasi infrastruktur yang stabil dan skalabel. Di antara berbagai langkah keamanan yang ditawarkan AWS, elemen penting adalah Security Groups (SG) dan Network Access Control Lists (ACL). Keduanya memainkan peran penting dalam mengamankan sumber daya di dalam lingkungan AWS, tetapi mereka beroperasi pada lapisan jaringan yang berbeda. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan pentingnya dan fungsionalitas Security Groups dan Network ACL di AWS. Security Groups: Melindungi Instans pada Tingkat Instans AWS Security Groups bertindak sebagai firewall digital yang mengontrol lalu lintas masuk dan keluar untuk instance EC2. Anggap saja sebagai garis pertahanan pertama untuk instance. Security Group beroperasi pada tingkat instance dan pada dasarnya merupakan serangkaian kebijakan yang memungkinkan atau menolak lalu lintas berdasarkan protokol, port, dan alamat IP yang ditentukan. Fitur dan Fungsionalitas Utama : Networks ACL : Securing Subnets at the Subnet Level Sementara Security Groups fokus pada mengontrol akses pada tingkat instance, Network Access Control Lists (ACLs) beroperasi pada tingkat subnet. Network ACLs bertindak sebagai firewall stateless digital yang memfilter lalu lintas antara subnet di dalam Virtual Private Cloud (VPC). Mereka menawarkan lapisan keamanan tambahan dengan memungkinkan atau menolak lalu lintas berdasarkan kebijakan yang ditentukan untuk lalu lintas masuk dan keluar. Key Features and Functionality Choosing the Right Layer of Defense Baik Security Groups maupun Network ACL berperan penting dalam mengamankan sumber daya di lingkungan AWS. Memahami perbedaan mereka memungkinkan organisasi untuk menetapkan strategi keamanan yang efektif. Sebagai contoh, Security Groups sangat cocok untuk mengontrol akses pada tingkat instance, menawarkan kontrol yang rinci atas lalu lintas masuk dan keluar. keunggulan Security Grup di AWS : Kekurangan Security Grup di AWS : Keunggulan Network ACL di AWS : Kekurangan Network ACL di AWS Sebagai kesimpulan, Security Groups dan Network ACL di AWS menawarkan tingkat kontrol keamanan yang berbeda dalam lingkungan cloud. Security Groups unggul dalam keamanan tingkat instance dan menyediakan pemfilteran stateful, sementara Network ACL menyediakan keamanan tingkat subnet dan kebijakan pengizinan/penolakan eksplisit. Dengan memahami kelebihan dan kekurangan masing-masing, organisasi dapat membuat keputusan yang tepat tentang menerapkan langkah-langkah keamanan yang sesuai untuk infrastruktur AWS mereka. referensi : [1][2]