Explainable Artificial Intelligence dalam Analisis Electrocardiogram: Teori, Metode Deep Learning, dan Aplikasi Klinis

Sinopsis

Explainable Artificial Intelligence Dalam Analisis Electrocardiogram: Teori, Metode Deep Learning, Dan Aplikasi Klinis membahas penerapan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dalam analisis sinyal Electrocardiogram (ECG) untuk mendukung diagnosis penyakit jantung. Buku ini mengulas dasar-dasar ECG, perkembangan AI dalam bidang kesehatan, pengolahan sinyal ECG, serta berbagai metode deep learning seperti CNN, RNN, LSTM, GRU, dan model modern lainnya dalam analisis data medis. Selain membahas pengembangan model AI, buku ini juga mengupas konsep Explainable Artificial Intelligence (XAI) untuk meningkatkan transparansi dan interpretasi hasil prediksi model. Berbagai metode seperti SHAP, LIME, Grad-CAM, dan teknik interpretasi lainnya dijelaskan beserta penerapannya dalam studi kasus klinis, evaluasi model, implementasi sistem pendukung keputusan medis, hingga tantangan etika dan perkembangan masa depan AI dalam bidang kardiologi. Buku ini menjadi referensi bagi mahasiswa, peneliti, praktisi kesehatan, dan pengembang teknologi yang ingin memahami integrasi AI, deep learning, dan XAI dalam analisis ECG.