SMART PREDICITION MODEL UNTUK UNPLANNED TRANSFER ICU BERBASIS OPTIMISASI DEEP LEARNING : LITERATUR REVIEW
MUHAMMAD UWAIS AKBAR, JOSHUA BAEN TUPA, A. HENPRA YOGI SITANGGANG, JOHANES PARDEDE (2022) SMART PREDICITION MODEL UNTUK UNPLANNED TRANSFER ICU BERBASIS OPTIMISASI DEEP LEARNING : LITERATUR REVIEW , SKRIPSI, UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA
ABSTRAK
Permasalahan pada unit ICU sudah merupakan permasalahan yang kritis dan sudah lama, unt ICU merupakan salah satu unit cost paling tinggi pada rumah sakit, sehingga sebuah sistem yang memprediksi kegiatan pada ICU sangat diperlukan. COVID-19 menunjukkan diperlukannya manejemen waktu yang baik dalam menghadapi arus pasien yang di luar normal. Prediksi Transfer ICU dapat bermanfaat bagi pasien dan tenaga medis dalam mengurangi biaya medis dan memberikan waktu yang diperlukan perawat untuk menyiapkan diri terutama pada arus pasien masuk yang besar.
Review terhadap artikel yang berkaitan dilakukan melalui database Google Scholar. Artikel yang teridentifikasi kemudian dilakukan screening berdasarkan kriteria eligibilitas. Terdapat 7 artikel akhir yang didapat yang kemudian dinilai secara besaran data sample, metode algoritma, dan peforma akhir dari model yang digunakan pada artikel tersebut.
Hasil dari penelitian ini yang mengikuti flow PRISMA menunjukkan beberapa variabel indicator yang umum diterapkan, yakni: usia, jenis kelamin, fungsi hati, tekanan darah, denyut nadi, suhu, laju nafas, kgd dan fitur data EKG. Artikel dengan hasil pengujian terbaik diraih oleh penelitian Jonathan Rubin, et al dikarenakan jumlah besaran dataset yang digunakan jauh lebih variatif dibandingkan penelitian lain. Penelitian ini juga turut menggunakan pendekatan adaptive boosting dan gradient tree boosting dan dievaluasi dengan 4 parameter utama yakni akurasi, sensitifitas, spesifitas, dan AUC ROC. Penelitian ini berhasil meraih evaluasi performa model sebesar 72,8% sensitivity, 76,3% specificity, 76,2% accuracy dan 79,9% AUC ROC
JURNAL
| KATEGORI JURNAL | Jurnal Nasional Terakreditasi |
|---|---|
| TAHUN JURNAL | 2022 |
| VOLUME JURNAL | 6 |
| NOMOR JURNAL | 2 |
| NAMA PENERBIT | Jurnal MANTIK |
| NOMOR ISSN/ISBN | 26592663 |
| LAMAN PENERBIT (URL) | https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik |
| LAMAN ARTIKEL (URL) | https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/view/2920/2285 |