Adopsi AI di Industri Kesehatan
Implementasi Artificial Intelegent sudah banyak kita rasakan manfaatnya atau bahkan tidak kita sadari keberadannya. Dua dekade yang lalu itu masih angan-angan tapi saat ini sudah banyak digunakan! misalkan pengenalan wajah, mobil otonom, bahkan marketplace menggunakan untuk sistem rekomendasi yang terpersonalisasi sehingga setiap pelanggan mempunyai tampilan rekomendasi yang berbeda-beda.
Kali ini akan dibahas Adopsi AI di Industri Kesehatan, apa saja itu? Dimulai dari big data yang merupakan dataset untuk pembelajaran mesin. Sejatinya AI membutuhkan banyak dataset untuk melatih dirinya sendiri. Yuk kita bahas
- Bertumbuhnya jumlah data yang dihasilkan oleh industri kesehatan,
- Peningkatan kebutuhan untuk menggunakan Artificial Intelligence (AI).
- Bagaimana teknologi bertenaga AI diadopsi dalam industri kesehatan.
- Apa saja batasan dan manfaat yang dibawa AI ke dalam aspek industri kesehatan
Artikel ini adalah terjemahan dari [1]
Pontesialnya Industri kesehatan dengan AI
Contents
AI memiliki potensi besar untuk meningkatkan kualitas layanan kesehatan karena dapat membantu mengenali penyakit lebih cepat, dan mengotomatiskan banyak proses. Penyedia layanan kesehatan dapat mengambil manfaat darinya, karena AI memungkinkan mereka untuk fokus pada pendekatan yang berpusat pada pasien.
Melalui analitik prediktif, AI dapat menjadi solusi yang cepat, tepat, dan dalam jangka panjang, menghemat biaya untuk meningkatkan pengalaman dan intuisi. Hal ini sejalan dengan pembelajaran yang terus menerus sehingga memungkin duplikasi intuisi keahlian dan pengalaman dokter dapat diimitasi oleh AI.
Algoritma AI mencakup berbagai teknologi, ada banyak cara bagaimana AI dapat diterapkan pada perawatan kesehatan. Pembelajaran Mesin sebagian besar digunakan dalam pengobatan presisi untuk membuat rencana perawatan yang dipersonalisasi. Natural Language Processing membantu menganalisis catatan pasien dan membuat laporan medis berdasarkan kumpulan data. Pakar dalam perawatan kesehatan menggunakan sistem berbasis aturan untuk membuat domain aturan ‘jika-maka’ untuk mendukung pengambilan keputusan medis atau sering disebut dengan Sistem Pakar. Robot fisik meningkatkan presisi sayatan, membuat operasi kurang invasif. Otomatisasi proses robotik diterapkan oleh organisasi layanan kesehatan untuk melakukan tugas administratif.
Aplikasi AI teratas di Perawatan Kesehatan
Ada banyak cara untuk mengimplementasikan AI ke bidang kesehatan. Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan cara menerapkan teknologi AI yang memainkan peran paling penting dalam industri perawatan kesehatan.
1. Diagnosis dan Perawatan
Aplikasi berbasis AI dapat membantu proses pendeteksian penyakit menjadi lebih tepat. Mesin yang terlatih secara khusus dapat memindai potongan besar data dan mendeteksi kelainan dan tanda-tanda pertama suatu penyakit. Misalnya, perusahaan teknologi bekerja untuk membuat aplikasi yang mengukur detak jantung manusia setiap hari dan memperingatkan pengguna tentang kemungkinan risiko kesehatan.
2. Operasi dengan bantuan AI
Dengan pendekatan berbasis AI, operasi modern dapat menjadi lebih efektif dalam hal pengambilan keputusan, perawatan yang berorientasi pada pasien, dan analisis situasi. Robot terbukti berguna dalam menganalisis riwayat operasi pasien sebelumnya dan membuat saran cepat tentang pilihan instrumen dan teknik bedah terbaik.
3. Perbaikan catatan kesehatan
Dengan bantuan teknologi blockchain, data pribadi pasien dapat disimpan dengan aman. Ini berarti bahwa pasien dapat menghubungi penyedia layanan kesehatan untuk memecahkan semua jenis masalah, dengan mengingat bahwa informasi tentang penyakit mereka bersifat pribadi.
4. Personalisasi perawatan
Karena setiap pasien menginginkan pengobatan yang lebih baik, lebih banyak perhatian, dan perawatan medis yang efektif, perawatan yang dipersonalisasi adalah masalah penting dalam industri perawatan kesehatan. Mengingat kemampuan mereka untuk melatih diri, algoritma AI dapat memberikan nilai pada masalah perawatan pribadi dalam perawatan kesehatan.
5. Keterlibatan pasien
Meskipun dokter membuat rencana perawatan kesehatan yang dipersonalisasi, ini memiliki sedikit efek karena pasien gagal mengikuti langkah-langkah dasar seperti minum obat atau menjadwalkan janji pemeriksaan. Meningkatkan keterlibatan pasien tidak hanya akan meningkatkan pengalaman pasien tetapi juga akan menghasilkan informasi tambahan melalui pesan pop-up dan konten yang berorientasi pada tujuan, algoritma AI dapat mendorong pasien untuk mengambil tindakan tertentu.
6. Masalah administrasi
AI dapat menghemat waktu dengan tidak memanusiakan proses administrasi. Teknologi Robotic Process Automation dapat memproses klaim, menyimpan catatan klinis, dan mengelola siklus pendapatan. Pendekatan teknologi untuk tugas-tugas administratif seperti itu dapat menghemat hingga seperempat waktu yang dihabiskan oleh seorang pekerja medis untuk melakukan tugas-tugas tersebut.
Tantangan terbesar untuk AI dan ML di Healthcare
Beragam manfaat adopsi AI juga memberikan tantangan tersendiri, dibalik kesuksesan teknologi pasti juga terdapat hal negatifnya yang perlu diantipasi. Apa saja itu?
1. Pengangguran di antara angkatan kerja industri
Karena teknologi berbasis AI dapat mengotomatisasi berbagai proses, itu dapat menciptakan ancaman serius bagi pekerjaan di segmen perawatan kesehatan. Beberapa bisnis mungkin tidak lagi membutuhkan pekerja karena AI dapat dilatih untuk melakukan tugas tersebut.
2. Masalah etika dan peraturan
Ketika sistem pembelajaran mesin memeriksa kesehatan seseorang untuk menghasilkan diagnosis, transparansi dapat menjadi pertanyaan serius untuk dipertimbangkan. Jika seseorang diberitahu bahwa mereka didiagnosis menderita kanker, mereka pasti ingin mengetahui logika di balik algoritma pembelajaran yang mendalam. Karena empati tidak tertanam dalam algoritme AI, menerima informasi penting tentang penyakit dapat membuat pasien tertekan. Nah ini yang membedakan antar mesin dengan manusia. Mesin tidak bisa basa-basi, kalau pasien terkejut dengan hasil diagnosis, bisa out deh.
3. Bias dan ketidaksetaraan
Algoritma AI dapat dibiaskan berdasarkan ras, jenis kelamin, dan usia. Saat melatih algoritma untuk menentukan kemungkinan terkena penyakit, AI menganalisis banyak catatan data. Jika catatan tidak mencakup kelompok sasaran yang berbeda, maka semua perkiraan lebih lanjut akan menjadi tidak akurat. Pernah terjadi ketika face detection untuk orang yang berkulit negro tidak terdeteksi hal ini bisa saja terjadi karena dataset yang digunakan tidak menyertakan orang berkulit negro.
4. Perlindungan data dan masalah privasi
Aplikasi berbasis AI menyimpan banyak data pribadi pasien, termasuk detail tentang penyakit, alergi, patologi, dan penggunaan obat. Membocorkan informasi ini ke pihak ketiga dapat merusak loyalitas pengguna dan menyebabkan masalah karir atau hubungan yang serius bagi pasien. Tidak ada keberhasilan AI dalam perawatan kesehatan jika pasien tidak merasa aman tentang informasi pribadi mereka.
5. Masalah kontrol kualitas yang ketat
AI dapat membuat kesalahan yang dapat membahayakan kesehatan pasien. Jika sistem AI menawarkan obat yang salah kepada pasien atau gagal mendeteksi penyakit, kesalahan tersebut dapat memiliki konsekuensi serius.
6. Kesalahan dan kesalahan diagnosis
Ada aspek-aspek tertentu dari kesehatan manusia yang memerlukan analisis manusia yang terperinci. Misalnya, AI dapat meningkatkan diagnosis radiologis tetapi tidak ada algoritma yang dapat melakukan serangkaian tugas dan pemeriksaan kompleks seperti yang dilakukan dokter sungguhan. AI mungkin salah mendiagnosis karena kesalahan persentase pembulatan dan gagal mempertimbangkan faktor medis lainnya.
Bagaimana menangani kemungkinan risiko AI dalam industri kesehatan
Setiap proses akan mengandung resiko, untuk itu mitigasi resiko perlu dilakukan dengan baik sehingga menjadi mind mapping dalam adopsi AI di industri kesehatan, apa saja itu?
1. Mulailah dengan kasus penggunaan tertentu
Seiring dengan masalah etika, penting untuk menyebarkan informasi tentang potensi AI dalam perawatan kesehatan. Baik itu dokter atau pasien, orang-orang harus diberi tahu tentang kasus-kasus terbaru di mana algoritma AI meningkatkan efisiensi pemberian layanan kesehatan. Mengilustrasikan contoh sukses penerapan teknologi AI dalam perawatan kesehatan dapat meningkatkan kepercayaan publik terhadapnya.
2. Jadikan keselamatan, transparansi, dan etika sebagai prioritas utama
Dalam perawatan kesehatan, pertanyaan terbesar adalah apakah teknologi AI akan diadopsi secara luas. Agar hal ini terjadi, data pasien harus disimpan dengan cara yang aman dan algoritma AI harus dirahasiakan.
3. Standarisasi dan edukasi staf kesehatan
Agar berhasil menerapkan AI dalam perawatan kesehatan, teknologi ini harus disahkan/distandarisasi oleh perwakilan perawatan kesehatan, disesuaikan dengan standar peralatan lain, dan diperbarui dengan informasi baru. Dokter harus dilatih untuk belajar bagaimana memanfaatkan teknologi AI.
4. Kontrol kualitas sistem AI
Agar sistem diagnostik AI bekerja dengan akurasi tinggi, algoritma harus diperiksa dan ditingkatkan secara berkala. Dengan menyediakan pemeliharaan oleh pengembang yang terlatih, kualitas sistem AI dalam perawatan kesehatan dapat sangat ditingkatkan.
Manfaat Kecerdasan Buatan yang digunakan dengan benar dalam Perawatan Kesehatan
1. Diagnosis dini
Pembelajaran mesin telah memungkinkan pengobatan presisi. Menggunakan algoritma pembelajaran mandiri, AI dapat membantu dokter menunjukkan hasil terbaik dalam diagnosis dan rekomendasi perawatan.
2. Aksesibilitas yang ditingkatkan
Di negara berkembang, kurangnya layanan medis menyebabkan rendahnya harapan hidup. AI dapat mengambil alih tanggung jawab diagnostik untuk mengurangi kekurangan layanan kesehatan. Misalnya, diagnostik gambar berbasis Machine Learning dapat menganalisis sinar-X, MRI, dan CT scan. Teknologi ini dapat diterapkan sebagai pengganti dokter, yang akan membuat perawatan kesehatan lebih murah dan dengan demikian lebih mudah diakses.
3. Mengurangi biaya
Menerapkan AI dapat mengurangi biaya diagnosis dan pengobatan. Misalnya, algoritme Machine Learning dapat mencapai 15 hingga 33 persen lebih efektif dalam memprediksi biaya pengobatan kanker paru-paru daripada metode tradisional, yang dapat membantu mengalokasikan sumber daya keuangan secara efisien.
4. Perawatan bedah bebas dari kesalahan manusia
Sistem bedah yang dilengkapi AI dapat melakukan gerakan terkecil dengan presisi tinggi. Ini tidak hanya mengurangi waktu tunggu untuk perawatan, tetapi juga mengurangi bahaya kehilangan darah, dan cedera karena faktor manusia.
Kesimpulan
Jumlah data pasien terus bertambah baik di dalam maupun di luar rumah sakit. Mengingat tantangan keuangan, inefisiensi operasional, dan kekurangan profesional perawatan kesehatan yang terampil, organisasi perawatan kesehatan perlu mengadopsi teknologi modern. AI dapat memberikan solusi digital untuk tantangan yang disebutkan di atas karena memiliki potensi tak terbatas untuk meningkatkan kualitas layanan kesehatan dengan mengevaluasi dan menafsirkan data dalam jumlah besar secara akurat.
ref:
