Project ini merupakan prototype sistem AI untuk diagnosis medis, yang dirancang untuk membantu tenaga medis dalam menganalisis kondisi pasien secara cepat, akurat, dan berbasis data. Sistem ini mengintegrasikan kecerdasan buatan, analisis data medis, dan keamanan informasi pasien.

Detail Lengkap Project:

1. Model AI:

Jenis Model: Convolutional Neural Network (CNN) untuk analisis citra medis (misal: X-ray, foto kulit) Random Forest untuk prediksi penyakit berbasis data klinis numerik Dataset: Data pasien anonim dari jurnal medis, open-source dataset global, dan data simulasi internal

Training & Evaluasi:

Preprocessing: normalisasi data, augmentasi citra, imputasi data hilang

Split data: 70% training, 15% validasi, 15% testing

Optimizer: Adam, Loss Function: Cross-Entropy

Evaluasi: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC curve

2. Teknologi yang Digunakan:

Backend & AI: Python 3.11, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Pandas, NumPy

Frontend: ReactJS untuk dashboard interaktif

Database: PostgreSQL untuk manajemen data pasien dan prediksi

Server & Deployment: Flask API untuk integrasi AI, Docker untuk containerization

3. Tipe Code:

Python: preprocessing data, training model, analisis statistik

JavaScript (ReactJS): dashboard visualisasi dan user interface

SQL: database query dan integrasi data

4. Analisis Hasil:

Akurasi model: ±92% untuk prediksi penyakit umum Confusion matrix digunakan untuk melihat kesalahan prediksi Analisis fitur penting dengan SHAP untuk interpretabilitas model Rekomendasi medis berbasis probabilitas prediksi

5. Keamanan:

Data pasien di-anonimkan dan di-hash sebelum dimasukkan ke sistem JWT (JSON Web Token) untuk autentikasi pengguna Enkripsi AES-256 untuk data sensitif dan log aktivitas

6. Fitur Utama:

Dashboard visual interaktif untuk hasil prediksi Export laporan PDF untuk dokumentasi medis User-friendly untuk tenaga medis tanpa pengalaman coding Rekomendasi tindakan lanjutan berdasarkan hasil AI

7. Struktur Arsitektur Sistem:

Frontend (ReactJS): Menampilkan dashboard interaktif

Backend (Python + Flask API): Mengelola request prediksi dan database

Database (PostgreSQL): Menyimpan data pasien dan hasil prediksi

AI Model Server: Menghandle proses inferensi dan optimisasi model

8. Skill yang Dikembangkan:

Programming Python & JavaScript Machine Learning & Deep Learning Data preprocessing & feature engineering Keamanan data & enkripsi Integrasi sistem end-to-end Analisis data medis & interpretasi hasil

9. Hasil Akhir:

Prototype ini mempermudah tenaga medis dalam pengambilan keputusan awal Meningkatkan efisiensi pelayanan dan akurasi diagnosis awal Memberikan panduan berbasis data untuk intervensi medis yang lebih cepat