Tag Archives: Health mechine learning tools

Health Mechine Learning Tools Sebagai Solusi Inovatif untuk Mendeteksi Masalah Kesehatan

Program Studi Magister Keperawatan Pascasarjana Universitas Muhammadiyah Yogyakarta bekerjasama dengan PPNI Provinsi D.I Yogyakarta menggelar Seminar Keperawatan Internasional dengan Tema “Technology and Innovation In Medical Surgical Nursing, Nursing Education, Psychiatric Nursing and Nursing Community” yang dilaksanakan di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta pada tanggal 14-15 Februari 2020. Seminar tersebut dibuka oleh Ns. Fitri Arofiatri, S.Kep., MAN., PhD selaku Ketua Program Studi Magister Keperawatan Pascasarjana Universitas Muhammadiyah Yogyakarta dengan menghadirkan Keynote Speaker yaitu Thea Saliba, Registered Nurse dari Australia dan juga beberapa pembicara dari dosen program pasca sarjana fakultas Keperawatan Universitas Muhammadiyah yakni Kellyana Irawati., M.Kep., Ns., Sp.kep.J. (Dosen Keperawatan Jiwa). Sutantri, S.Kep., Ns., M.Sc (Dosen Keperawatan Komunitas) Dr. Lisa Mursharyanti, S.Kep., Ns., M.Med. Ed (Dosen NEDU) beserta mahasiswa yang mengikuti exchange student di beberapa negara yaitu : Malaysia, Taiwan, China dan Thailand. yang memaparkan Inovasi-inovasi yang ada dinegara-negara yang mereka kunjungi terutama terkait pelayanan kesehatan termasuk didalamnya adalah inovasi dalam bidang keperawatan. Dalam sambutanya, Ns. Fitri menyampaikan bahwa sebenarnya pembicara internasional yang harusnya hadir dalam seminar tersebut lebih dari 1 orang tapi karena ada travel warning dari Negara para pembicara tersebut akibat 2019-nCoV (Corona Virus) yang memang lagi marak akhir-akhir ini sehingga membatalkan kehadiran mereka dalam seminar tersebut.

Thea Saliba, RN selaku pembicara utama yang tampil pada hari perta dalam seminar ini membawakan topik “ Innovation in Pediatric Palliative Care” Topik ini sangat menarik yang mengangkat isu dan trend yang sedang menjadi trend di era revolusi industry 4.0 di mana inovasi yang di gunakan adalah Health Mechine Learning Tools, dimana pihak rumah sakit Menggunakan alat kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi pasien yang membutuhkan pelayanan mereka lebih awal dalam perjalanan penyakit mereka dan untuk memastikan juga mereka menerima perawatan yang sesuai. System ini menggunakan alogaritma dan model statistic untuk mendeteksi pola dalam data dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut.

Health Mechine Learning Tools

Leonard D’Avolio, Pendiri dan CEO Perusahan peningkatan kinerja perawatan Cyft, dan asisten professor di Sekolah Kedokteran Harvard Menyebutkan keuntungan dari perangkat lunak khusus untuk dapat mempelajari pola-pola yang diberikan lebih cepat, dari pada manusia yang harus menganalisa terlebih dahulu, dan juga perangkat lunak dapat mempertimbangkan lebih banyak factor atau variable dari pada yang dapat dilakukan manusia, serta dapat melakukannya dalam hitungan mikrodetik. Pada dasarnya alat ini memeriksa semua pola yang telah ada sebelumnya dan memprediksi langkah selanjutnya. Sistem Pembelajaran mesin ini memiliki kemampuan  untuk menganalisis data dari klaim catatan medis elektronik, atau sumber informasi lain untuk memprediksi kapan seorang pasien mungkin membutuhkan perawatan rumah sakit atau paliatif, serta pasien mana yang beresiko paling tinggi untuk dirawat di rumah sakit.

Penulis : Maryo Yonatan Sengkeh S.Kep. Ns (Mahasiswa Master Keperawatan Universitas Muhammadiyah Yogyakarta dan Staff di Akademi Keperawatan Baramuli Airmadidi)