Konsultasi cepat dengan dokter masih menjadi barang langka di zaman sudah serba digital ini. Padahal sejak dulu kebutuhan akan informasi kesehatan yang cepat dan mudah adalah hal yang sangat penting. Katherine—chatbot medis AI virtual dari AI Care—datang sebagai solusi: informasi akurat hanya dengan beberapa ketukan jari.
Solusi praktis seperti asisten kesehatan virtual AI, memungkinkan orang mendapatkan informasi medis yang akurat tanpa harus meninggalkan rumah. Banyak orang juga enggan datang ke klinik hanya untuk pertanyaan sederhana karena prosesnya memakan waktu dan biaya. Terutama ketika waktu terbatas untuk berkonsultasi langsung dengan dokter atau pergi ke rumah sakit.
Aplikasi Katherine ini dirancang untuk memberikan informasi medis yang presisi dan akurat kepada pengguna melalui aplikasi digital. Sebagai aplikasi berbasis kecerdasan buatan, Katherine memungkinkan pengguna untuk mengakses informasi kesehatan kapan saja dan di mana saja, hanya dengan menggunakan perangkat genggam. Berikut adalah penjabaran bagaimana melatih Katherine sehingga bisa menjadi chatbot AI medis andalan.
Mengapa Data Kasus Nyata Penting?
Sebagai asisten kesehatan virtual AI, Katherine tidak hanya dirancang untuk sekadar menjawab pertanyaan medis, tetapi juga untuk memahami kondisi pengguna secara mendalam. Untuk mencapai hal ini, Katherine dilatih menggunakan data dari kasus medis nyata — bukan data buatan atau simulasi semata.
Sebagai contoh seorang pasien perempuan usia 35 tahun mengeluhkan demam, batuk, dan nyeri tenggorokan. Secara umum, gejala tersebut mengarah ke flu biasa. Namun, melalui data kasus nyata, Katherine belajar bahwa pasien dengan kondisi autoimun atau riwayat gangguan tiroid bisa mengalami gejala serupa namun membutuhkan pendekatan yang berbeda—misalnya memeriksa kemungkinan infeksi sekunder atau efek samping obat tertentu.
Berkat pelatihan dari ribuan kasus nyata seperti ini dari berbagai sumber seperti AI Care, Alodokter, Halodoc, dan KalbeMed, Katherine mampu mengenali pola-pola medis yang rumit sekalipun. Katherine pada akhirnya dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan kontekstual, misalnya saat ada gejala yang mirip namun penyebabnya berbeda. Dengan pemahaman tersebut, Katherine juga bisa menyesuaikan respons berdasarkan riwayat keluhan atau kondisi yang menyerupai pengalaman pengguna sebelumnya.
Pengumpulan dan Pembersihan Data Pelatihan: Fondasi Kecerdasan Katherine
Untuk membangun Katherine sebagai asisten kesehatan virtual AI yang andal, proses melatih Katherine dimulai dengan mengumpulkan dan mengolah data medis dari sumber-sumber terpercaya, lalu menyusunnya dalam format yang sesuai untuk pelatihan model bahasa.
- Sumber Data Tepercaya
Untuk melatih Katherine, hampir 200 ribu data medis dari kasus nyata digunakan dari berbagai platform kesehatan ternama seperti AI Care, Alodokter, Halodoc, serta referensi medis dari Siloam Hospitals dan basis data obat MIMS. Data ini mencakup keluhan pasien, deskripsi penyakit, rekomendasi obat, hingga tata laksana medis.
- Transformasi ke Format Percakapan
Agar data ini dapat dipahami oleh model AI, konten artikel kesehatan tersebut diubah menjadi bentuk percakapan. Format ini dibagi menjadi dua kategori utama:
- Word-by-word: pertanyaan berbasis kata kunci, seperti “batuk berdahak” atau “asam lambung”.
- Question-based: pertanyaan lengkap dari pengguna, seperti “Apa itu asam lambung?” atau “Bagaimana cara mengobati batuk berdahak?”
Pendekatan ini memungkinkan Katherine memahami berbagai gaya bertanya — dari yang ringkas hingga yang deskriptif — sebagaimana biasanya terjadi dalam interaksi pengguna di dunia nyata.
- Proses Pembersihan Data
Setelah data dikumpulkan dan diformat, langkah selanjutnya adalah proses pembersihan untuk memastikan kualitas dan netralitas informasi. Langkah-langkah utamanya:
- Menghapus entitas tertentu:
Nama merek, institusi, dan simbol dagang dihapus dari seluruh data agar model tidak terpengaruh oleh bias promosi atau referensi yang tidak relevan secara medis.
Contoh: “Paracetamol dari Merek X” → menjadi “Paracetamol” saja. - Menjaga objektivitas dan akurasi informasi:
Hanya informasi medis yang bersifat ilmiah, netral, dan dapat dipertanggungjawabkan yang disertakan. Setiap konten diverifikasi untuk menghindari misinformasi, bahasa hiperbolik, atau klaim medis yang belum terbukti.
Dengan pembersihan ini, Katherine dapat belajar dari data yang bersih, konsisten, dan fokus pada pemahaman medis yang dapat dipercaya—sehingga mampu memberikan jawaban yang aman dan akurat kepada pengguna.
Teknologi yang Digunakan dalam Melatih Khaterine
Dalam mengembangkan Katherine sebagai asisten kesehatan virtual AI yang andal, berbagai teknologi canggih digunakan untuk memastikan performa yang optimal, antara lain:
- Model Bahasa Buatan
Katherine dilatih menggunakan model bahasa canggih Gemma 2 2B IT dari Google, yang dirancang untuk memahami serta memproses bahasa alami secara efisien. Dengan ukuran yang relatif kecil, model ini tidak memerlukan biaya besar untuk dijalankan, cepat dalam menghasilkan respons, namun tetap menjaga kualitas output—mampu memahami konteks percakapan dan memberikan jawaban yang relevan, jelas, dan alami. - Teknologi Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi pemahaman bahasa, teknologi NLP yang diintegrasikan dengan arsitektur Transformers digunakan. Teknologi ini membantu Katherine mengenali pola bahasa dan konteks percakapan secara lebih mendalam. - Platform Teknologi
Proses melatih Katherine dijalankan menggunakan platform Unsloth dan Llama.cpp, yang mendukung kecepatan dan efisiensi komputasi. Kombinasi platform ini memungkinkan pelatihan model berjalan lancar dan chatbot tetap ringan ketika digunakan pada aplikasi digital.
Hasil Melatih Khaterine: Asisten Kesehatan Virtual AI yang Andal dan Responsif
- Proses Pelatihan Bertahap
Melatih Katherine dilakukan dalam dua siklus atau ‘epoch’ untuk memastikan pembelajaran yang maksimal dan mendalam. Setiap siklus memungkinkan model untuk mengkaji ulang data yang sudah dipelajari, sekaligus menyesuaikan parameter secara otomatis agar hasilnya semakin akurat dan relevan. Metode bertahap ini sangat penting untuk membantu Katherine memahami berbagai macam skenario percakapan medis dengan lebih baik.
- Pengajaran kepada Katherine
Selama melatih Katherine, program diajarkan berbagai aspek penting yang krusial bagi seorang asisten kesehatan virtual AI. Di antaranya adalah mengenali pola gejala penyakit, memahami dosis obat yang sesuai, serta cara berinteraksi dengan pengguna secara alami dan empatik. Dengan pengajaran ini, Katherine tidak hanya dapat memberikan jawaban medis yang tepat, tapi juga membangun komunikasi yang mudah dipahami dan nyaman bagi pengguna di setiap kesempatan.
Siap Mencoba Katherine?
Katherine telah berhasil dikembangkan sebagai asisten kesehatan virtual AI yang andal dan praktis, siap memberikan informasi kesehatan yang akurat kapan saja dan di mana saja melalui perangkat digital pengguna. Kecepatan dan kemudahan akses yang ditawarkan Katherine membuatnya menjadi solusi ideal di era digital, terutama bagi mereka yang membutuhkan jawaban medis secara cepat tanpa harus langsung bertemu tenaga kesehatan.
AI-Care berkomitmen untuk terus mengembangkan Katherine dengan menambahkan data pelatihan yang lebih banyak serta melakukan pembelajaran berkelanjutan. Dengan begitu, Katherine akan semakin cerdas dan mampu memberikan pelayanan yang lebih baik sebagai teman virtual terpercaya dalam dunia kesehatan.Coba sekarang aplikasi AI Care dan mulai chat dengan Katherine, asisten kesehatan virtual AI yang siap membantu Anda mendapatkan informasi medis cepat, akurat, dan terpercaya — kapan pun dan di mana pun!
Editor: Ananditya Paradhi