Telset.id, Jakarta – Peneliti terus mengembangkan algoritma agar bisa digunakan di berbagai aspek kehidupan. Misalnya peneliti telah mengembangkan algoritma untuk membantu dokter dalam mendeteksi pendarahan otak.
Dilansir Telset.id dari Ubergizmo pada Jumat (25/10/2019) peneliti dari University of California Berkeley dan University of California San Francisco telah mengembangkan algoritma yang dapat membantu dokter mendeteksi pendarahan otak dengan lebih baik dan lebih cepat.
{Baca juga: Salah Paham, Algoritma YouTube Malah Hapus Video Adu Robot}
Penemuan ini terbilang penting bagi dokter. Selama ini dokter radiologi alami kesulitan untuk mendeteksi pendarahan di dalam otak, karena terlalu banyak menganalisa gambar scan otak setiap harinya. Hasilnya dokter terkadang tak jeli melihat hasil scan otak pasien.
Inilah sebabnya mengapa algoritma dikembangkan untuk meningkatkan deteksi dan membuat keseluruhan proses lebih efisien. Ketika mendeteksi potensi kelainan pendarahan otak, maka algoritma akan memperingatkan ahli radiologi untuk memeriksa scan lebih dekat.
“Kami ingin sesuatu yang praktis, dan agar teknologi ini bermanfaat secara klinis, tingkat akurasi harus mendekati sempurna. Bilah kinerja tinggi untuk aplikasi ini, karena konsekuensi potensial dari kelainan yang terlewat, dan orang-orang tidak akan mentolerir kinerja atau akurasi manusia yang kurang, ” ucap salah satu peneliti, Esther Yuh.
Sebelumnya Google mengembangkan algoritma baru yang dapat deteksi makanan beracun di restoran bersama dengan peneliti dari Harvard University.
Algoritma baru Google ini, bisa menandai restoran yang berpotensi membuat pengunjung keracunan makanan. Algoritma itu mampu menandai keamanan makanan di restoran hampir secara real-time.
{Baca juga: Algoritma Google Bisa Deteksi Makanan Beracun di Restoran}
Google sendiri menguji algoritma barunya di kawasan Las Vegas dan Chicago, Amerika Serikat untuk melakukan referensi silang. Google melakukan pencarian pengguna terkait keracunan makanan dengan data sejarah pencarian lokasi yang tersimpan di smartphone pengguna. [NM/HBS]
