REVOLUSI DETEKSI POLIP: PERAN DEEP LEARNING DALAM DUNIA MEDIS

Penulis :

Heri Prasetyo
Beatrix Datu Sarira

ISBN : 978-634-7269-84-3

Jumlah Hlm : Viii + 163
Ukuran : 15 x23 Unesco
Kertas : Bookpaper
Tahun Terbit : 2025
Editor : –

SINOPSIS

Revolusi Deteksi Polip: Peran Deep Learning dalam Dunia Medis mengulas secara komprehensif bagaimana teknologi deep learning, melalui arsitektur inovatif DACHalf-UNet, mampu meningkatkan akurasi dan efisiensi segmentasi polip pada citra endoskopi. Buku ini menjelaskan integrasi Half U-Net, Dual Attention, CASPP, dan Ghost Module dalam merancang model yang ringan namun tetap presisi, dengan hasil uji empiris pada dataset benchmark menunjukkan kinerja unggul. Tidak hanya berfokus pada sisi teknis, buku ini juga membahas tantangan praktis implementasi sistem AI di dunia medis, termasuk etika, keterbatasan infrastruktur, dan pentingnya kolaborasi interdisipliner. Ditujukan bagi peneliti, praktisi kesehatan, dan pengambil kebijakan, buku ini menawarkan panduan strategis menuju pemanfaatan AI medis yang lebih akurat, transparan, dan siap pakai.

Daftar Isi

KATA PENGANTAR……………………………………………………………………..v
DAFTAR ISI ………………………………………………………………………………. vii
BAB 1 POLIP DAN DETEKSI DINI DALAM DUNIA MEDIS ………..1
A. Apa Itu Polip?………………………………………………………………………………..1
B. Pentingnya Deteksi Dini Polip………………………………………………. 10
C. Peran Citra Medis dalam Diagnosa ……………………………………… 14
D. Tantangan Deteksi Manual…………………………………………………….. 18
BAB 2 PERKEMBANGAN TEKNOLOGI CITRA MEDIS……………..22
A. Evolusi Alat dan Teknik Diagnostik…………………………………….. 22
B. Citra Endoskopi dan Kolonoskopi ……………………………………….. 26
C. Masalah Segmentasi dalam Citra Medis……………………………… 31
D. Mengapa Diperlukan Otomatisasi? ……………………………………… 35
BAB 3 KECERDASAN BUATAN DAN PEMBELAJARAN MESIN
DALAM DUNIA MEDIS………………………………………………………………44
A. Mengenal Kecerdasan Buatan dan Deep Learning………….. 44
B. Aplikasi AI dalam Deteksi Penyakit…………………………………….. 48
C. Dataset Medis: Sumber dan Etika Penggunaan………………… 54
D. Model Jaringan Syaraf Tiruan yang Populer……………………… 59
BAB 4 PENGENALAN HALF U-NET DAN METODE DUAL
ATTENTION ………………………………………………………………………………68
A. Arsitektur Half U-Net: Ringkas dan Efisien……………………….. 68
B. Mekanisme Dual Attention: Fokus Ganda pada Data ……… 73
C. Channel Atrous Spatial Pyramid Pooling: Memperluas
Jangkauan Fitur ………………………………………………………………………… 82
D. Ghost Module: Reduksi Beban Komputasi Tanpa
Kehilangan Akurasi……………………………………………………………………………. 87
E. Mengapa Kombinasi Ini Efektif untuk Segmentasi Polip.. 92
BAB 5 IMPLEMENTASI MODEL PADA CITRA POLIP ……………..98
A. Persiapan Dataset dan Pra-Pemrosesan…………………………….. 98
B. Training Model dengan Data Nyata ……………………………………103
C. Evaluasi Kinerja dan Akurasi Segmentasi…………………………108
D. Visualisasi Deteksi Otomatis ………………………………………………..113
BAB 6 DAMPAK DAN MANFAAT BAGI TENAGA MEDIS
DAN PASIEN…………………………………………………………………………….116
A. Meningkatkan Akurasi Diagnosa ………………………………………..116
B. Efisiensi Kerja Dokter dan Radiolog…………………………………..121
C. Memberi Harapan Baru untuk Diagnosa Dini………………….126
D. AI sebagai Pendukung, Bukan Pengganti Manusia…………131
BAB 7 ETIKA DALAM TEKNOLOGI MEDIS…………………………….136
A. Tantangan Etika dan Keamanan Data………………………………..136
B. Regulasi dan Legalitas Penggunaan AI dalam Medis……..141
C. Kolaborasi Interdisipliner: Medis dan Teknologi …………..146
D. Potensi Diagnostik Otomatis Lainnya (Kanker, Retina, dan
lain-lain)………………………………………………………………………………………………151
REFERENSI………………………………………………………………………………157
TENTANG PENULIS …………………………………………………………………160