Dalam era digital yang semakin maju, akses informasi kesehatan semakin mudah didapatkan melalui internet. Namun, kemudahan tersebut juga membawa risiko masyarakat untuk melakukan self diagnose atau mendiagnosa diri sendiri yang tidak dianjurkan oleh para ahli kesehatan. Hal ini karena self diagnose dapat mengakibatkan kesalahan dalam diagnosis penyakit dan pengobatan yang diterapkan, serta memicu ketidaknyamanan emosional yang mengganggu kesehatan mental. Oleh karena itu, penting bagi masyarakat untuk selalu berkonsultasi dengan dokter atau tenaga medis yang terpercaya untuk mendapatkan diagnosis yang akurat dan pengobatan yang tepat.

Alodokter merupakan salah satu platform kesehatan terkemuka yang telah hadir sejak tahun 2014. Alodokter menawarkan informasi kesehatan yang akurat dan mudah dipahami oleh masyarakat, serta dapat diakses oleh siapa saja, kapan saja, dan dimana saja. Tim dokter yang terampil dan berpengalaman mengelola alodokter untuk memastikan keakuratan informasi dan menyajikan solusi kesehatan yang sesuai dengan kondisi masing-masing individu. Dengan memanfaatkan platform Alodokter, masyarakat dapat berkonsultasi dengan dokter atau tenaga medis terpercaya, menemukan spesialis kesehatan yang dibutuhkan, dan memperoleh informasi terkait kesehatan secara tepat dan cepat. Oleh karena itu, Alodokter dapat menjadi solusi untuk masyarakat dalam mencari informasi kesehatan yang terpercaya dan berkualitas.

Di balik kesuksesannya, tentu tidak luput dengan peran para talenta data dibaliknya. Algoritma Talks kali ini mengundang Teddy Suwega, Machine Learning Engineer di Alodokter yang akan mengajak Anda mencari insight, berbagi tips, serta mengintip Day-to-Day Machine Learning Engineer dan juga perannya dalam beberapa project impactful, sehingga memberikan dampak yang besar bagi perusahaan dan pengguna. Ambil ilmunya, langsung dari ahlinya!

Teddy Suwega, Machine Learning Engineer di Alodokter

Teddy Suwega adalah seorang Machine Learning Engineer di alodokter yang telah bekerja secara profesional dalam bidang data selama sekitar 4 tahun. Awalnya, ia tertarik pada bidang data dan machine learning ketika ia masih kuliah. Teddy lulusan Universitas Telkom jurusan Teknik Informatika.

Pada saat itu, ia bergabung dengan Laboratorium Artificial Intelligence dan disana Teddy banyak terinspirasi oleh dosen, rekan-rekan, dan kakak tingkatnya. Setelah mencoba dan memahami penerapannya, Teddy semakin tertarik dengan Machine Learning. Ia terus bertanya-tanya bagaimana Data Science dapat membuat kumpulan data menjadi sangat kuat dan bermanfaat dalam kehidupan sehari-hari, terutama dalam bisnis. Bahkan dalam beberapa kasus, Data Science dengan bantuan Machine Learning dan AI dapat memberikan prediksi yang sangat akurat, sehingga para pemangku kepentingan dapat membuat keputusan yang tepat dan berencana untuk masa depan. Dengan memanfaatkan data dengan benar, kita dapat membuat keputusan yang lebih terukur.

Bergabung bersama Alodokter di tahun 2020 Teddy ingat masa-masa ia mulai memasuki industri kesehatan, yang mana merupakan industri baru baginya. Ia harus mulai mempelajari nama-nama obat, penyakit, dan gejala. Meskipun tidak menjadi tugas utamanya sebagai seorang Machine Learning Engineer, ia merasa penting untuk memahaminya agar dapat bekerja lebih efektif. Dalam hal ini, data dapat memberikan banyak informasi yang berguna bagi Teddy dan timnya.

Day-to-day Teddy Suwega sebagai Machine Learning Engineer Alodokter

Seperti kebanyakan machine learning engineer di luar sana, Teddy melakukan tugas-tugas yang sama dalam pekerjaannya. Namun, yang membedakan dan menarik menurutnya adalah posisi data scientist yang digabungkan dengan posisi machine learning engineer di Alodokter. Konsep yang diadopsi oleh Alodokter meliputi dua fase.

- Fase pertama:

Fase pertama, juga dikenal sebagai fase Data Science atau eksperimental, melibatkan A/B testing, proof of concept dari metode atau kasus. Data scientist bertugas menganalisis data hingga terlihat tren dan behavior data, kemudian mengambil kasus yang sesuai untuk dijadikan eksperimen. Dari eksperimen tersebut, hipotesis yang terbentuk akan diuji dan diterapkan pada kasus-kasus lain dengan melakukan tuning dan memeriksa metrik yang terlibat. Setelah itu, hasilnya akan disampaikan secara rinci kepada para stakeholder tentang apa yang bisa diperoleh melalui solusi yang ditawarkan oleh data scientist.

- Fase kedua:

Fase kedua, merupakan fase machine learning yang memasuki fase deployment. Setelah tahap Data Science selesai, model yang dibuat akan dikembangkan agar dapat dikonsumsi oleh third party, seperti pembuatan API dan monitoring.

Project Data Science di Alodokter

Teddy dan timnya telah berhasil membangun banyak proyek, namun saat ini fokus utama mereka adalah membangun sistem rekomendasi dan klasifikasi intens. Klasifikasi intens adalah suatu teknik untuk memahami kalimat dan mengklasifikasikannya ke dalam kelompok intens tertentu. Misalnya, ketika seorang pasien menghubungi Alodokter melalui chat dan mengatakan bahwa dia sedang mengalami sakit kepala, sistem akan menilai dan mengklasifikasikan pernyataan tersebut sebagai jenis penyakit apa yang mungkin sedang dialami oleh pasien.

Hal ini akan memungkinkan Alodokter merekomendasikan dokter-dokter yang spesialis dalam mengatasi penyakit tersebut. Oleh karena itu, sebagai seorang Project ML Engineer, Teddy dan timnya sedang fokus untuk mengembangkan sistem rekomendasi dan klasifikasi intens yang semakin canggih dan efektif dalam membantu para pasien mendapatkan perawatan kesehatan yang tepat dan cepat.

Apa yang Membuat Alodokter Unggul Setelah Memanfaatkan Data Science?

Alodokter merupakan salah satu platform layanan kesehatan yang terus berkembang di Indonesia. Dalam menjalankan bisnisnya, Alodokter telah mengaplikasikan data science dan machine learning untuk memperkuat pelayanannya. Dengan teknologi ini, Alodokter dapat memberikan rekomendasi obat, artikel kesehatan, dan informasi medis yang tepat sasaran bagi pengguna.

Salah satu contoh proyek yang dilakukan oleh Alodokter adalah sistem rekomendasi. Sistem ini memungkinkan Alodokter memberikan saran terkait obat dan artikel yang sesuai dengan kondisi kesehatan pengguna. Selain itu, sistem ini juga memberikan rekomendasi terhadap informasi medis bagi dokter, sehingga para dokter dapat mengetahui topik atau diskusi yang sedang tren di kalangan profesional medis. Dengan begitu, para dokter dapat memperbaharui pengetahuannya dan memberikan jawaban yang tepat bagi pasien yang mungkin akan bertanya seputar topik tersebut.

Selain itu, Alodokter juga mengembangkan proyek klasifikasi intensitas. Proyek ini bertujuan untuk membantu dokter dalam menentukan tingkat keparahan suatu kondisi medis. Dengan teknologi ini, dokter dapat melakukan klasifikasi intensitas pada kasus yang ditemukan, sehingga dapat memberikan perawatan yang lebih spesifik dan tepat sasaran.

Pemanfaatan data science dan machine learning pada Alodokter memberikan manfaat yang besar bagi pengguna dan dokter. Dengan teknologi ini, Alodokter dapat memberikan pelayanan yang lebih cepat, tepat, dan efisien. Selain itu, teknologi ini juga memungkinkan Alodokter untuk terus berkembang dan menghadirkan inovasi yang baru di dunia layanan kesehatan.

Kenapa Transformasi Digital di Industri Kesehatan Penting?

Transformasi digital di industri kesehatan sangat penting karena masyarakat telah berubah dalam hal pola perilaku dan penggunaan teknologi. Hal ini berdampak pada kebutuhan layanan kesehatan yang lebih efisien dan akurat. Oleh karena itu, Teddy dan timnya di industri kesehatan senantiasa berusaha untuk bertransformasi dan menyesuaikan dengan kebutuhan pasar dan masyarakat.

Alodokter sebagai salah satu platform layanan kesehatan di Indonesia, merespons tantangan dari transformasi digital di industri kesehatan ini. Mereka mengamati perilaku masyarakat yang semakin tergantung pada gadget dan melakukan banyak kegiatan melalui online. Oleh karena itu, Alodokter membuat aplikasi yang dapat memberikan layanan kesehatan yang lebih cepat dan akurat, sehingga pasien dapat merasa seperti memiliki dokter yang selalu tersedia di samping mereka.

Dengan adanya aplikasi Alodokter, pasien dapat mengakses konsultasi dokter secara online dan langsung mendapatkan jawaban dari dokter dalam waktu singkat. Selain itu, aplikasi ini juga menyediakan informasi kesehatan yang akurat dan up-to-date, serta fitur untuk membuat janji temu dengan dokter secara online.

Transformasi digital di industri kesehatan juga dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengolahan data medis. Dengan menggunakan teknologi yang tepat, data medis dapat diakses dengan lebih mudah dan cepat, sehingga pengambilan keputusan medis dapat dilakukan dengan lebih cepat dan tepat.

Dengan demikian, transformasi digital di industri kesehatan sangatlah penting untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan aksesibilitas dalam layanan kesehatan. Hal ini dapat membantu masyarakat untuk mendapatkan layanan kesehatan yang lebih cepat, akurat, dan mudah diakses kapan saja dan di mana saja.

Tantangan Teddy Suwega sebagai Machine Learning Engineer

Sebagai seorang Machine Learning Engineer, Teddy sering mengalami tantangan dalam memastikan kualitas data yang digunakan untuk membangun model mesin. Seperti pada umumnya, kualitas data yang buruk akan menghasilkan model mesin yang buruk pula, walaupun model tersebut telah dibangun dengan baik. Oleh karena itu, banyak data scientist yang menghabiskan waktu mereka untuk mempersiapkan data, membersihkan data, dan memvalidasi data sebelum membangun model mesin.

Proses ini dapat menjadi tantangan bagi Teddy dan timnya, karena mempersiapkan data yang berkualitas membutuhkan waktu dan upaya yang signifikan. Selain itu, ada juga tantangan dalam memilih data yang benar-benar relevan dan representatif untuk model mesin yang sedang dibangun, sehingga hasil akhirnya dapat diandalkan dan akurat. Teddy dan timnya harus memastikan bahwa mereka memiliki data yang berkualitas dan relevan untuk membangun model mesin yang sukses dan dapat diandalkan.

Tips Berkarir sebagai Data Scientist

Bagi Anda yang berminat untuk membangun karir di bidang data, ada beberapa tips yang dibagikan oleh Teddy Suwega, yang perlu dipahami dengan baik. Pertama-tama, Anda perlu memahami dengan jelas apa itu seorang data scientist dan apa saja tugas yang harus diemban oleh seorang profesional di bidang ini. Seorang data scientist bertanggung jawab untuk menganalisis, mengolah, dan memahami data sehingga dapat memberikan insight dan solusi bisnis yang tepat.

Selanjutnya, Anda juga perlu memperkuat pengetahuan Anda di bidang bisnis. Karena data scientist tidak hanya bertugas dalam memproses data saja, tetapi juga harus dapat memahami konteks bisnis dan menjembatani kesenjangan antara data dan kebutuhan bisnis. Oleh karena itu, perlu adanya pengetahuan yang kuat tentang bidang bisnis yang akan dijalani.

Selain itu, dalam memproses data, seorang data scientist juga harus dapat menentukan model yang tepat untuk setiap kasus yang dihadapi. Dalam menentukan model, Anda harus mempertimbangkan berbagai faktor seperti jenis data yang akan diproses, kebutuhan bisnis, dan sumber daya yang tersedia.

Terakhir, untuk bisa menjadi data scientist yang handal, Anda juga perlu memperkuat kemampuan dalam pengolahan data. Seorang data scientist harus mahir dalam berbagai teknologi dan alat yang digunakan dalam pengolahan data seperti SQL, Python, dan R. Dengan memperkuat kemampuan dalam pengolahan data, maka Anda dapat memperoleh hasil yang akurat dan dapat diandalkan dalam menganalisis data.

Dengan mengikuti tips-tips tersebut, Anda dapat memperoleh kesuksesan dalam karir di bidang data dan membantu perusahaan dalam membuat keputusan bisnis yang tepat dan akurat.