Naskah ini mengupas tentang pemanfaatan teknologi Artificial Intelligence (AI), khususnya metode Deep Learning berbasis arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) modern, sebagai sistem pendukung keputusan klinis dalam klasifikasi tumor otak berbasis citra medis. Ditulis pada tahun 2025, materi di dalamnya menyajikan pembahasan komprehensif mulai dari landasan teori, implementasi teknis kode, analisis kegagalan lintas domain, hingga visualisasi model untuk menjembatani riset AI menuju implementasi praktis di Indonesia. Secara khusus, penelitian dalam buku ini berfokus pada studi kasus klasifikasi empat kategori klinis vital (glioma, meningioma, tumor pituitari, dan tanpa tumor) menggunakan dua model utama, yaitu EfficientNet-B3 yang hemat parameter dan ResNet50 sebagai standar industri, serta penggabungan keduanya menjadi arsitektur hibrida (Hybrid Fusion Architecture). Untuk memastikan relevansinya dalam dunia medis nyata, pengujian performa algoritma tidak hanya mengandalkan dataset publik global yang bersifat ideal