3 students

Beban studi

2 SKS (K)

Deskripsi

Mata ajar ini mengenalkan bidang informatika biomedik untuk sarjana kedokteran. Informatika biomedik adalah ilmu terapan multidisiplin yang terdiri atas ilmu biomedik (biomedical science), ilmu data (data science), dan kedokteran klinik (clinical medicine). Dalam pelayanan medis, dokter menerapkan ilmunya dengan dasar probabilitas (peluang/kemungkinan). Misal, jika secara empiris disebutkan bahwa pasien dewasa dengan stepladder fever selama 7 hari berpeluang 70% mengalami infeksi Salmonella typhoid, maka tentu dokter mengutamakan diagnosis demam tifoid di antara beberapa diagnosis banding yang ia duga. Namun, tidak ada jaminan bahwa pasien yang ia hadapi betul-betul demam typhoid (false positive). Masih ada 30% pasien demam tifoid yang tidak mengalami pola demam demikian. Informatika biomedik diharapkan dapat membantu dokter untuk menentukan secara presisi apa diagnosis pasien tersebut, atau sekarang populer disebut sebagai kedokteran presisi (precision medicine). Dengan memanfaatkan rekam medik pasien tersebut atau pasien lain, dokter dapat mengembangkan model prediksi di klinik atau rumah sakit tempat ia bekerja. Dengan metodologi yang terstandar, diharapkan model prediksi ini dapat meningkatkan ketepatan diagnosis dokter tersebut di masa berikutnya.

Selain diagnosis, ilmu ini juga dapat diterapkan untuk prognosis. Model prognostik dapat membantu memprediksi penyakit/komplikasi. Jika waktunya tepat untuk intervensi tertentu, hal ini dapat meningkatkan upaya pencegahan penyakit, baik secara primer, sekunder, ataupun tersier. Mata ajar ini akan berfokus pada model prediksi prognostik untuk kedokteran pencegahan.

Kompetensi lulusan yang didukung mata ajar

[5] Mampu menyelesaikan masalah kesehatan berdasarkan landasan ilmiah ilmu kedokteran dan kesehatan yang mutakhir untuk mendapat hasil yang optimum.

Capaian pembelajaran lulusan (CPL) yang didukung mata ajar

[P16] Menguasai pengetahuan tentang informatika biomedik.

Capaian pembelajaran mata kuliah (CPMK)

Menerapkan prinsip informatika biomedik untuk peningkatan kualitas layanan kedokteran, terutama upaya pencegahan penyakit.

Referensi utama

  1. Shortliffe EH, Cimino JJ, eds. 2014. Biomedical Informatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine. 4th ed. Berlin, Germany: Springer.
  2. Witten I, Frank E, Hall M, Pal CJ. 2016. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 4th ed. Burlington, United States: Morgan Kauffman.
  3. Kann M, Lewitter F, eds. Translational Bioinformatics. PLOS Computational Biology [book of articles collection]. Available at: https://collections.plos.org/s/file?id=f1/TranslationalBioinformatics.pdf
Gratis