Sistem Pakar Diagnosa Rheumatoid Arthritis dengan Menerapkan Algoritma Teorema Bayes

Abstract

Penyakit tulang, seperti Rheumatoid Arthritis (RA), dapat dipicu oleh penuaan, gaya hidup tidak sehat, cedera, dan faktor genetik. RA, kondisi kronis pada tulang, seringkali memengaruhi wilayah-wilayah tertentu dalam tubuh, menyebabkan peradangan pada sendi yang dapat mengakibatkan kerusakan dan deformitas sendi. Meskipun belum sepenuhnya dipahami, faktor genetik dan lingkungan diyakini berperan dalam perkembangan RA. Gejala RA melibatkan nyeri, pembengkakan, keterbatasan gerakan, dan deformitas sendi. Penanganan yang efektif sangat penting, meskipun belum ada obat yang menyembuhkan RA sepenuhnya. Sistem kecerdasan buatan, berbasis pada algoritma teorema Bayes, muncul sebagai solusi potensial untuk memfasilitasi diagnosis penyakit tulang tanpa perlu pertemuan langsung antara dokter dan pasien. Algoritma teorema Bayes, yang mencerminkan kecerdasan buatan, telah berhasil diterapkan dalam berbagai penelitian diagnosa penyakit, termasuk hipertensi, presbiopi, anemia, dan karies gigi. Dalam konteks RA, penelitian ini mengidentifikasi kemungkinan bahwa sekitar 71.39% pasien menderita sindrom RA berdasarkan analisis data menggunakan algoritma teorema Bayes. Riset ini bertujuan meningkatkan efisiensi dan objektivitas dalam mendiagnosis RA, mengeksplorasi potensi algoritma teorema Bayes dalam mengidentifikasi kondisi kesehatan pasien berdasarkan gejala atau keluhan. Dengan pendekatan ini, diharapkan proses diagnosis dapat menjadi lebih efisien dan objektif, memberikan manfaat bagi pasien dan dokter dalam mengelola penyakit tulang.