Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Transformasi Patologi Klinik melalui Kecerdasan Buatan: Sebuah Tinjauan Pustaka Sistematis
0
Zitationen
3
Autoren
2024
Jahr
Abstract
Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah mengalami perkembangan signifikan dalam bidang patologi klinik selama dekade terakhir. AI mendukung analisis data kompleks dalam histopatologi, meningkatkan efisiensi diagnosis, dan mempercepat pengambilan keputusan klinis. Artikel ini bertujuan untuk mengulas peran AI dalam patologi klinik, termasuk penerapannya dalam diagnostik, prediksi klinis, dan personalisasi pengobatan. Metode yang digunakan adalah tinjauan pustaka sistematis dengan mencakup literatur dari database utama dalam 10 tahun terakhir. Hasil menunjukkan bahwa AI mampu meningkatkan akurasi diagnostik hingga 96,3% dan spesifisitas hingga 93,3%, serta mempercepat workflow klinis. Meskipun demikian, terdapat tantangan seperti regulasi, etika, dan kesenjangan digitalisasi yang perlu diatasi. AI menawarkan peluang besar untuk transformasi patologi klinik menuju era pengobatan presisi.
Ähnliche Arbeiten
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.877 Zit.
pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves
2011 · 13.746 Zit.
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
2017 · 13.436 Zit.
A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
2019 · 12.026 Zit.
QuPath: Open source software for digital pathology image analysis
2017 · 8.375 Zit.