Sistem Diagnosis Kesehatan Manusia dan Monitoring Tanda Tanda Vital Manusia menggunakan metode Natural Language Processing berbasis Website

Abstract

Rumah sakit merupakan fasilitas penting dalam masyarakat untuk memberikan pelayanan kesehatan yang efisien. Pada era modern ini, penting untuk memiliki rumah sakit yang efisien dalam pelayanan. Dalam penelitian ini, peneliti telah merancang sistem monitoring dan diagnosis kesehatan manusia berbasis website untuk mempercepat proses antrian di rumah sakit. Kesehatan seseorang bisa diidentifikasi dari beberapa tanda vital yang dimilikinya. Penggunaan Natural Language Processing (NLP) digunakan untuk klasifikasi penyakit dan pengambilan keputusan berdasarkan screening digital yang dilakukan oleh manusia dengan dukungan tanda-tanda vital hingga ke tahap validasi oleh expert judgement. Penelitian ini telah diuji menggunakan prototipe pada pergelangan tangan manusia di Poliklinik Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya dengan pendampingan expert judgement. Terdapat 40 jenis gejala penyakit yang dimuat dalam website untuk 10 penyakit yang umum dalam diagnosis dalam kesehatan manusia. Hasil penelitian ini mendapatkan akurasi sebesar 91,6%. Dari inovasi tersebut maka peneliti mengharapkan bahwa prototipe ini dapat bermanfaat bagi Masyarakat, meningkatkan pelayanan rumah sakit, dan sebagai bentuk implementasi metode Natural Language Processing (NLP).