Bagaimana Penerapan AI dalam Perawatan Kesehatan Dapat Bermanfaat

Kecerdasan buatan (AI) tidak lagi hanya menjadi kata kunci yang digunakan dalam film-film fiksi ilmiah; sekarang memiliki aplikasi dunia nyata. Saat ini, teknologi tersebut digunakan untuk analitik prediktif, ilmu data, dan pemrosesan komputasi seluler. Namun, pertanyaan besarnya adalah bagaimana penerapan AI dalam perawatan kesehatan dapat bermanfaat dan pencapaian apa yang masih dapat dicapainya di masa depan.

Teknologi AI memiliki reputasi sebagai orang yang mandiri. Meskipun ini mungkin masih bertahun-tahun lagi, iterasinya saat ini sudah memberikan banyak manfaat bagi semua pemangku kepentingan.

Hari ini, kita akan melihat lebih dekat penggunaan AI dalam industri perawatan kesehatan. Kami juga akan membahas kasus penggunaan spesifiknya yang memungkinkan profesional perawatan kesehatan memberikan diagnosis, perawatan, dan perawatan pasien yang lebih baik.

Pada saat Anda selesai membaca, Anda akan tahu persis bagaimana otomatisasi dan pembelajaran mesin cocok dengan sistem perawatan kesehatan secara keseluruhan. Anda juga akan memiliki pemahaman yang jelas tentang apa yang akan terjadi di masa depan untuk pengembangan lanjutan dari teknologi yang menarik ini. Mari kita mulai!

AI dalam perawatan kesehatan – Cara kerjanya

Awalnya, teknologi AI membantu mengotomatiskan proses di berbagai industri yang dianggap berlebihan dan monoton bagi tenaga manusia.

Misalnya, aplikasi awal AI di sektor layanan otomotif hanya melibatkan pengumpulan dan analisis data. Ini memberikan informasi dasar kepada bengkel tentang mobil, riwayat servisnya, dan pemiliknya.

Sekarang hal-hal telah maju jauh melampaui tingkat ini. Ini telah mengembangkan kemampuan untuk mencegah kecelakaan terjadi. Sekarang bahkan mampu menganalisis kebiasaan mengemudi pengemudi tertentu dan kesehatan keseluruhan kendaraan mereka. Berdasarkan analisis ini, kemudian dapat membuat rekomendasi seperti kapan harus memperbaiki rem mobil – segera atau setelah mereka menempuh jarak tertentu.

AI berguna dalam situasi kecelakaan juga karena proses inspeksi visual untuk kerusakan mobil telah diotomatisasi . Ini dapat menentukan tingkat kerusakan dan membantu perusahaan asuransi dalam memberikan perkiraan perbaikan berbasis foto.

Sektor kesehatan juga telah melihat evolusi AI dengan cara yang sama. Dengan mendigitalkan catatan kesehatan, AI juga secara efektif mengurangi penggunaan kertas secara signifikan. Ini juga membantu menjaga aliran data yang mudah ke perusahaan asuransi, rumah sakit, dan pasien.

Jangan salah, AI terus ditingkatkan tetapi telah menunjukkan konsistensi dalam evolusinya untuk memperluas aplikasinya. Dari meningkatkan produktivitas back-office hingga menjadi fasilitator untuk meningkatkan hasil layanan kesehatan , AI telah berkembang pesat.

AI telah memimpin dalam mengeksplorasi perawatan baru, mengembangkan model baru, dan mengembangkan vaksin selama pandemi Covid. Selain meningkatkan hasil dan pengalaman pasien, sistem berbasis AI dapat mengidentifikasi orang dewasa dan anak-anak yang mengenakan masker wajah dan mengukur standar jarak sosial.

Sistem AI bekerja dengan menganalisis sejumlah besar data perawatan kesehatan. Data ini dapat berupa uji klinis, gambar, dan klaim medis. Kemudian menemukan wawasan dan perubahan yang biasanya tidak terdeteksi oleh perangkat keterampilan manusia secara manual.

Sumber Gambar

Algoritme AI diajarkan menggunakan pembelajaran mendalam dan memberi label pola data. Pembelajaran mendalam juga menganalisis dan menafsirkan data waktu nyata dengan bantuan pengetahuan yang diperluas dari komputer.

Implikasi AI dalam perawatan kesehatan sangat besar. Berdasarkan beberapa laporan, kecerdasan buatan dan sistem jaringan saraf dalam perawatan kesehatan akan bernilai $6,7 miliar tahun ini. Sangat penting untuk memahami dampak AI saat ini dan potensi perkembangan di masa depan sehubungan dengan percepatan pertumbuhan yang signifikan ini.

Inilah semua yang AI membantu dalam industri perawatan kesehatan secara singkat:

• Dokter dapat meningkatkan dan menyesuaikan strategi perawatan pasien dengan mengumpulkan data pasien dan kemudian dapat memprediksi atau mendiagnosis penyakit lebih cepat .
• Pembayar layanan kesehatan dapat menyesuaikan rencana kesehatan dengan memanfaatkan chatbot bertenaga AI dengan orang lain yang mencari solusi kesehatan digital khusus.
• AI dapat sangat mempercepat pencarian dan konfirmasi pengkodean medis untuk peneliti, dokter, dan manajer data yang bertanggung jawab untuk uji klinis. Ini sangat penting dalam melakukan dan menyimpulkan studi klinis.

Sekarang mari selami lebih dalam berbagai aplikasi AI dalam perawatan kesehatan dan bagaimana mereka dapat bermanfaat bagi ekosistem perawatan medis.

Aplikasi AI dalam perawatan kesehatan

Kehadiran AI menjadi sangat penting untuk perawatan kesehatan. Karena kami telah menetapkan itu, kami akan beralih ke di mana, kapan, dan bagaimana semuanya. Baca lebih lanjut untuk memahami sepenuhnya aplikasi AI di departemen ini.

1. Bantuan dengan Pemrosesan Bahasa Alami

Sumber Gambar

Pakar AI telah lama mencoba memahami bahasa manusia. Bidang ini, NLP , menggabungkan aplikasi seperti:

• Penafsiran
• Pemeriksaan teks
• pengakuan wacana
• Tujuan berbeda terkait dengan bahasa

Untuk memahami NLP lebih baik, mari kita lihat sektor di mana ia memiliki implementasi terbaik – pasar saham dan ekuitas. Secara tradisional, data kuantitatif digunakan untuk membuat prediksi harga di masa depan .

Sekarang NLP digunakan untuk membuat perkiraan harga dengan menilai sentimen pasar. Hal ini dicapai melalui analisis mendalam dari berita pasar saham, dokumen keuangan, dan media sosial. Ini kemudian mengubah teks menjadi skor sentimen . Pada langkah selanjutnya, skor ini digunakan untuk peramalan harga dan menghasilkan sinyal beli dan jual.

Dukungan NLP serupa dicari oleh sektor perawatan kesehatan karena bekerja untuk mengotomatisasi prosesnya. Dalam pelayanan medis, pemanfaatan NLP yang dominan meliputi pembuatan, pemahaman, dan karakterisasi dokumentasi klinis dan penelitian terdistribusi. Kerangka kerja NLP dapat:

• Lakukan percakapan AI
• Menafsirkan asosiasi pasien
• Siapkan laporan (misalnya penilaian radiologi)
• Selidiki catatan klinis tidak terstruktur pada pasien

2. Bangun platform kompleks untuk penemuan obat

Algoritme AI dapat mengidentifikasi penggunaan terapeutik baru untuk obat-obatan dan melacak toksisitas dan mekanisme kerjanya.

Ini juga dapat memungkinkan fondasi berbagai platform penemuan obat. Platform ini secara efisien dapat mengumpulkan informasi tentang obat-obatan yang sudah dipasarkan dan zat bioaktif lainnya.

Selain itu, platform dan alat AI ini dapat memproses beberapa terabyte data biologis setiap minggu. Data ini juga berjumlah jutaan percobaan klinis setiap minggu. Semua ini dilakukan dengan memanfaatkan konsep inti kimia, ilmu data, dan biologi genom dan didorong oleh otomatisasi.

Setelah kumpulan data biologis ini dikumpulkan, alat pembelajaran mesin dapat membuat wawasan yang terlalu rumit untuk dibuat oleh manusia . Selanjutnya, metode penemuan obat ini mengurangi risiko bias manusia.

3. Mendukung analisis pencitraan medis

Sumber Gambar

AI digunakan untuk triase kasus karena mendukung dokter dalam meninjau gambar dan pemindaian. Ini memberi ahli jantung dan ahli radiologi sarana untuk mengidentifikasi wawasan penting untuk memprioritaskan kasus-kasus penting. Ini juga dapat membantu menghindari kesalahan dalam menafsirkan catatan kesehatan elektronik (EHR), dan membantu menetapkan praktik diagnosis yang akurat.

Sejumlah besar data dan gambar yang dikumpulkan dalam studi klinis memerlukan pemeriksaan dan evaluasi. Algoritme AI dapat dengan cepat menyaring data ini dan membandingkannya dengan penelitian serupa untuk mengidentifikasi koneksi dan pola yang tidak terlihat . Metode ini dapat membantu profesional pencitraan medis melacak informasi penting dengan cepat.

AI juga dapat menggunakan diagnostik dan prosedur medis sebelumnya, data tentang potensi alergi, riwayat medis, dan hasil lab. Kemudian memberikan informasi ini kepada profesional kesehatan dengan ringkasan yang menyoroti konteks untuk gambar-gambar ini.

4. Bantu tim medis darurat

Selama kegagalan kardiovaskular yang tidak terduga, waktu antara panggilan darurat hingga kemunculan kendaraan penyelamat sangat penting untuk pemulihan.

Personil darurat harus memiliki kemampuan untuk mengenali efek gagal jantung untuk mengambil tindakan pencegahan yang tepat untuk meningkatkan daya tahan. Kecerdasan berbasis komputer dapat memecah informasi verbal dan nonverbal untuk menghasilkan indikasi.

Ada perangkat medis AI tertentu yang membantu staf pengobatan krisis. Mereka dapat memperingatkan staf krisis jika itu mengidentifikasi gagal jantung dengan:

• Suara latar belakang
• Menyelidiki suara penelepon
• Informasi penting dari riwayat klinis pasien

Seperti kemajuan ML lainnya, mereka tidak mencari tanda-tanda tertentu. Bahkan, mereka melatih diri dengan memperhatikan panggilan untuk menyusun pola dan mengenali variabel penting .

Karena pembelajaran ini, perangkat ini bekerja pada modelnya sebagai siklus berkelanjutan . Inovasi aplikasi ini dilengkapi dengan dapat mengenali perbedaan antara keributan latar belakang.

Sebuah studi yang dilakukan pada tahun 2019 mengungkap kemampuan model ML. Mereka menggunakan platform pengenalan suara, ML, dan petunjuk latar belakang lainnya untuk lebih memahami panggilan gagal jantung daripada operator manusia.

ML dapat mengambil bagian mendasar dalam mendukung staf klinis krisis. Nantinya, unit klinis dapat menggunakan teknologi tersebut untuk menanggapi panggilan darurat menggunakan defibrilator yang dilengkapi drone atau dengan sukarelawan yang telah mempersiapkan CPR. Peluang daya tahan dalam kasus gagal jantung akan meningkat sebagai hasilnya.

Dan kegunaannya tidak berakhir di sini. Ini juga dapat membantu dokter dan staf klinis krisis untuk meningkatkan respons yang tepat waktu di departemen mereka. Seorang profesional kesehatan dapat menghabiskan hingga seperenam dari jam kerja mereka untuk tugas-tugas administratif. Akibatnya, ada lebih sedikit waktu yang tersedia untuk perawatan pasien dan lebih banyak waktu dihabiskan untuk tugas-tugas yang tidak produktif.

AI dapat membantu mereka dalam menyusun strategi waktu secara lebih efektif dengan menghapus atau secara signifikan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk tugas administratif yang berulang. Menit tambahan ini sangat penting dalam keadaan darurat medis karena dapat membantu memprioritaskan kasus dan menyelamatkan nyawa.

5. Menganalisis data tidak terstruktur

Sumber Gambar

Dokter tidak selalu mengikuti perkembangan dan kemajuan medis. Hal ini terutama disebabkan oleh banyaknya data kesehatan masyarakat dan catatan medis yang membuat mereka sibuk. Bayangkan mencoba mengurai tumpukan dokumen keuangan secara manual. Tugas seperti itu membutuhkan waktu.

Data medis sering disimpan sebagai data tidak terstruktur yang kompleks, sehingga sulit diakses dan dipahami oleh penyedia layanan kesehatan. Demikian pula, EHR dan data biomedis juga bisa menjadi ladang ranjau untuk dinavigasi.

AI dapat mengumpulkan data ini dari unit medis dan profesional, lalu segera memindainya menggunakan teknologi pembelajaran mesin. Ini kemudian dapat memberikan jawaban langsung dan dapat diandalkan kepada dokter.

Ini adalah salah satu area di mana AI dapat mempermudah penguraian data dengan:

• Membantu tugas yang berulang
• Standarisasi data medis terlepas dari formatnya
• Membantu dokter dengan rencana perawatan yang akurat, cepat, dan disesuaikan untuk pasien

6. Mendukung pemerataan kesehatan

Industri AI dan ML harus merencanakan kerangka kerja dan perangkat perawatan medis yang menjamin rasionalitas dan keseimbangan terpenuhi. Dan untuk memberikan hasil terbaik, itu harus terjadi dalam ilmu data dan pemeriksaan klinis.

Dengan lebih banyak pemanfaatan perhitungan ML di berbagai bidang kesehatan virtual, risiko ketidakadilan kesehatan dapat berkurang. Mereka yang ditugaskan untuk menerapkan kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan harus memastikan bahwa perhitungan AI akurat, objektif, dan adil.

ML mencakup sejumlah teknik yang memungkinkan komputer mendapatkan manfaat dari data yang mereka proses . Pada tingkat fundamental, ini berarti bahwa ML dapat memberikan perkiraan yang tidak memihak sampai batas tertentu jika hanya mengandalkan analisis yang tidak bias dari data yang mendasarinya.

Kecerdasan buatan dan perhitungan pembelajaran mesin dapat diajarkan untuk mengurangi kecenderungan. Hal ini dapat dicapai dengan meningkatkan transparansi data dan kapasitas untuk mengurangi kesenjangan kesehatan. Penelitian layanan medis di AI dan ML dapat menghilangkan perbedaan hasil kesehatan karena ras, kebangsaan, atau orientasi.

7. Gunakan data untuk analisis prediktif

Sumber Gambar

Dengan peralatan dan aplikasi berbasis AI, dokter dapat menjadi lebih strategis dengan alur kerja, keputusan klinis, dan rencana perawatan mereka.

NLP dan ML dapat membaca dengan teliti seluruh riwayat klinis pasien secara terus menerus. Ini kemudian menghubungkannya dengan efek samping, kasih sayang yang terus-menerus, atau penyakit yang mempengaruhi individu yang berbeda dari keluarga.

Untuk pasien lanjut usia dan rentan, data ini dapat bekerja bersama dengan sistem peringatan medis. Ini memungkinkan mereka untuk mempertahankan kemandirian mereka lebih lama dengan menerima perawatan dari dokter dan pengasuh dari jarak jauh.

Dengan kata lain, sistem peringatan medis secara tradisional dirancang untuk mencari bantuan setelah kecelakaan. Mereka telah diubah menjadi solusi untuk penyakit persisten yang dapat diantisipasi dan tingkat perkembangannya dapat diikuti .

Informasi ini kemudian dimanfaatkan oleh EHRs sebagai sumber untuk menghasilkan pilihan bagi para ahli klinis . Ini mempertimbangkan pilihan yang didorong oleh informasi untuk bekerja pada pemahaman hasil. Mereka dapat mengubah hasilnya menjadi alat investigasi mutakhir yang dapat mengobati penyakit sebelum menjadi serius.

Masa depan AI dalam perawatan kesehatan

Sumber Gambar

Kecerdasan buatan memiliki peran penting dalam kontribusi perawatan medis yang mewakili hal-hal yang akan datang. Dalam bentuk pembelajaran mesin, ini adalah kapasitas penting di balik peningkatan akurasi medis .

Meskipun upaya awal dalam memberikan diagnosis dan pengobatan telah terbukti sulit, kami berharap AI pada akhirnya akan mendominasi ruang itu juga.

Bukan apakah kemajuan akan cukup kompeten untuk berguna yang akan menjadi ujian terbaik untuk AI. Tantangan nyata akan menjamin adopsi mereka dalam praktek klinis sehari-hari.

Agar penerimaan luas terjadi, kerangka kerja AI harus:

• Dididik ke dokter
• Didukung oleh regulator
• Bekerja dengan cara yang hampir sama
• Diperbarui dari waktu ke waktu di lapangan
• Dikoordinasikan dengan kerangka kerja EHR
• Dibayar oleh asosiasi publik atau swasta
• Dinormalisasi ke tingkat yang memadai daripada produk yang sebanding

Kesulitan-kesulitan ini pada akhirnya akan berlalu. Namun, mereka akan memakan waktu lebih lama untuk melakukannya karena mereka bergantung pada kematangan teknologi secara keseluruhan.

Tampaknya juga semakin terbukti bahwa kerangka kerja AI tidak akan menggantikan dokter manusia dalam skala yang lebih luas. Sebaliknya, mereka akan memperluas upaya mereka untuk lebih berkonsentrasi pada pasien.

Setelah beberapa waktu, dokter manusia mungkin maju ke arah desain pekerjaan yang memanfaatkan kemampuan manusia yang menarik seperti kasih sayang dan persuasi.

Berikut adalah 3 implementasi inisiatif AI yang mungkin akan segera kita lihat dalam perawatan kesehatan:

I. Operasi robotik

Sumber Gambar

Kecerdasan buatan dan robot kooperatif akan mengubah prosedur medis mengenai kecepatan, dan kemampuan mereka saat membuat pemotongan halus. Karena robot tidak lelah, masalah kelelahan dalam operasi panjang dan vital tidak menjadi masalah .

Mesin AI memiliki kemampuan untuk memanfaatkan informasi dari tugas masa lalu untuk mendorong prosedur bedah baru. Keakuratan mesin ini mengurangi kemungkinan guncangan dan getaran yang tidak disengaja di tengah prosedur .

II. Perawatan prediktif AI

Kecerdasan buatan dan kecerdasan prediktif akan membantu kita memahami berbagai variabel dalam hidup kita yang memengaruhi kesejahteraan kita .

Ini bukan hanya tentang kapan kita bisa terkena virus musiman atau penyakit apa yang kita dapatkan. Ini akan tentang hal-hal yang berhubungan dengan tempat tinggal kita, apa yang kita makan, tempat kita bekerja, dan tingkat kontaminasi udara di sekitar kita. Bahkan, itu akan melangkah lebih jauh dan mempertimbangkan bagaimana keuangan kita berdiri dan apakah kita begitu terlilit hutang sehingga berusaha menghindari kebangkrutan menyebabkan kita kehilangan kewarasan kita.

Sumber Gambar

Kerangka kerja perawatan medis akan menebak ketika seseorang dalam bahaya mengembangkan penyakit yang terus-menerus. Berdasarkan prediksi ini, mereka akan merekomendasikan tindakan perlindungan sebelum menjadi lebih buruk . Kemajuan ini akan berhasil sehingga angka diabetes, gagal jantung kongestif, dan PPOK akan menurun.

AKU AKU AKU. Rumah sakit berjejaring

Dengan perawatan prediktif, satu lagi kemajuan terkait dengan rumah sakit dan klinik. Lembaga-lembaga ini tidak akan lagi menjadi struktur besar yang mencakup cakupan penyakit yang luas.

Sebaliknya, mereka akan membocorkan semua sumber daya untuk merawat yang sakit parah , sementara yang kurang kritis mungkin dirawat melalui pendekatan yang lebih sederhana.

Tempat-tempat ini akan terhubung ke jaringan digital tunggal. Pusat komando terpusat kemudian dapat membedah informasi klinis dan lokasi untuk menyaring penawaran dan permintaan di seluruh jaringan.

Selain memanfaatkan AI untuk mendeteksi pasien dalam bahaya memburuk, metode ini juga dapat menghilangkan bottleneck pada sistem. Hal ini dapat menjamin bahwa pasien diarahkan ke tempat mereka dapat dirawat dengan baik. Demikian pula, ahli layanan medis akan dikirim ke daerah yang paling membutuhkan layanan mereka.

Memanfaatkan AI dapat menghubungkan rumah sakit dan organisasi layanan kesehatan dengan lebih baik ke jaringan terpusat. Ini diatur untuk menjadi solusi de facto untuk membantu semua pemangku kepentingan bekerja lebih baik sebagai sebuah tim.

Kesimpulan

AI dalam perawatan kesehatan bukanlah skenario yang ditetapkan untuk implementasi di masa depan tetapi sudah banyak digunakan saat ini. Di samping profesional medis dan layanan kesehatan, AI dan jaringan saraf data besarnya memiliki potensi untuk merevolusi industri.

Dengan jaringan yang lebih baik, operasi robotik, dan perawatan prediktif, AI memiliki masa depan yang cerah di industri medis.

Kami berharap posting ini merupakan bacaan yang berwawasan tentang AI dan bagaimana hal itu dapat terus bermanfaat dalam perawatan kesehatan.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana Anda dapat memanfaatkan intelijen perawatan kesehatan kami untuk mendapatkan data yang dapat diandalkan untuk pertumbuhan organisasi Anda, silakan kunjungi situs web kami atau kirim email kepada kami di [email protected] .