Kecerdasan Buatan dan Masa Depan Perawatan Kesehatan

Baik dunia yang sudah maju maupun yang sedang berkembang saat ini menghadapi perubahan demografi yang belum pernah terjadi sebelumnya.perubahan. Tingkat kelahiran telah mencapai minimum di beberapa negara terbesar di dunia, sementara miliaran pekerja mempersiapkan diri untuk pensiun.

Peneliti dan pembuat kebijakan selama dua dekade terakhir telah mulai mencari cara untuk mengatasi biaya perawatan kesehatan yang meningkat dari populasi yang menua. Secara keseluruhan, kecerdasan buatan (AI) telah dianggap sebagai solusi yang paling menguntungkan.

Tidak hanya kecerdasan buatan mengotomatisasi tugas dasar, menghilangkan kebutuhan akan intervensi manusia yang mahal dalam banyak kasus, tetapi juga dapat digunakan untuk memberikan rasa privasi dan kerahasiaan yang lebih besar kepada pasien. Selain itu, berkat pembelajaran mesin, implementasi yang diterapkan saat ini dapat ditingkatkan seiring waktu dan disesuaikan dengan tantangan baru yang mungkin muncul di masa depan.

Artikel ini membahas beberapa aplikasi yang mungkin dari teknologi AI/ML dalam perawatan kesehatan. Tidak ada yang dijelaskan di bawah ini terletak jauh di masa depan, dan kemungkinan besar akan menjadi bagian dari pasar kecerdasan buatan perawatan kesehatan yangdiperkirakan akan tumbuh menjadi 44,5 miliar dolar pada tahun 2026.

Pengembangan Farmasi yang Dipercepat

Setiap tahun, industri farmasi menghabiskan sekitar100 miliar dolar untuk penelitian dan pengembangan. Banyak biaya yang terlibat dalam proses ini dapat dikurangi melalui penerapan alat analitik data besar, termasukjaringan saraf, ke basis data yang mengkategorikan struktur molekul komponen obat potensial.

Strategi ini terutama menunjukkan janji dalam situasi ketika waktu sangat penting, seperti selama wabah. Pada 2015, selama wabah Ebola di Afrika Timur, Universitas Toronto menggunakan AI untuk memproses cepat basis data senyawa farmasi. Penemuan pengobatan yang sebelumnya akan membutuhkan bulan atau bahkan tahun analisis dapat dicapai dalam waktu kurang dari sehari.

Seperti yang telahdilaporkan, analisis AI juga telah menjadi integral bagi pengembangan vaksin dan pengobatan COVID-19 selama setahun terakhir. Ketika strain baru virus muncul, teknologi yang sama terus diterapkan.

Dokumentasi Medis yang Otomatis

Dengan sebagian besar catatan klinik dan rumah sakit sudah disimpan dalam format digital, EHR (‘catatan kesehatan elektronik’) memainkan peran penting dalam perawatan kesehatan. Meskipun teknologi ini telah membuatnya lebih mudah, lebih cepat, dan pada akhirnya lebih murah untuk mengakses catatan pasien, digitalisasi dokumen medis secara aktual dapat mewakili beban signifikan bagi penyedia layanan kesehatan yang sibuk.

Teknologi pengolahan bahasa alami (NLP) saat ini ada yang dapat mempercepat berbagai proses terkait pengumpulan dan penyimpanan data medis. Sementara perangkat lunak pengenalan suara dan dikte tidak baru dalam kedokteran,proposal saat ini sedang diajukan untuk menerapkan algoritma kecerdasan buatan yang mendokumentasikan dan menganalisis seluruh interaksi profesional kesehatan dengan pasien.

Salah satu implementasi teknologi ini yang diusulkan adalah menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk memproses video yang direkam menggunakan kamera yang dikenakan oleh klinisi. Pada dasarnya, ini akan sangat mirip dengan kamera tubuh yang dikenakan oleh banyak petugas polisi saat ini. Informasi yang dikumpulkan dalam video ini dapat dengan cepat diindeks dan digabungkan dengan data medis lainnya untuk analisis lebih lanjut.

Diagnostik Selfie

Di beberapa bagian dunia, klinik dan rumah sakit jarang dan jauh. Di tempat lain, mengambil waktu dari hari sibuk untuk mengunjungi dokter untuk pemeriksaan rutin mungkin tampak seperti gangguan yang tidak perlu. Bagi orang yang tinggal di salah satu situasi ini, kondisi serius sering tidak terdeteksi sampai terlambat.

Untungnya, bahkan di lokasi terpencil, sebagian besar orang saat ini sudah memiliki alat diagnostik yang kuat di kantong mereka – ponsel mereka. Kualitas kamera ponsel semakin baik setiap tahun, sementara teknologi ini menjadi lebih murah untuk diproduksi. Gambar yang diambil dengan perangkat ini tentu saja layak untuk dianalisis oleh algoritma AI.

Sudah, dokter di daerah tanpa akses ke pengambilan gambar klinik telah mulai menggunakan gambar yang diambil dengan ponsel mereka untuk menganalisis pasien mereka. Faktanya, ponsel dengan perangkat lunak yang ditenagai oleh pembelajaran mesin saat ini digunakan untuk mendiagnosis kanker kulit dan melanoma dengan tingkat akurasise tinggi sebagai 90%. Aplikasikonsumen sudah ada di pasar yang memungkinkan pengguna reguler untuk mendeteksi perubahan kulit pada tubuh mereka sendiri.

Teknologi serupa diterapkan pada oftalmologi. Algoritma telah dikembangkan dandisetujui oleh FDA Amerika untuk mendeteksi retinopati pada individu diabetes melalui analisis foto.

Telemedicine yang Diaktifkan Chatbot

Setiap orang memiliki hal-hal tertentu yang mereka sukai untuk disimpan secara pribadi, dan bagi banyak orang, kesehatan adalah salah satunya. Kecoa memang dapat dipahami ketika datang untuk mendiskusikan masalah kesehatan dengan rekan dan kolega, tetapi bagi beberapa orang, bahkan berkomunikasi dengan profesional kesehatan dapat tampak menakutkan.

Chatbot mungkin menawarkan solusi untuk pasien jenis ini. Teknologi, yang sudah aktif digunakan dalam telemedicine untuk penjadwalan janji, pengisian resep, dan triase, saat ini sedang diselidiki sebagai cara untuk berinteraksi dengan individu yang memerlukan saran tentang perawatan kesehatan dasar, swa-administrasi.

Faktanya,peneliti di Inggris menemukan bahwa chatbot akan menjadi pilihan utama bagi pasien yang menghadapi kondisi kesehatan yang lebih memalukan, seperti PMS. Dengan anonimitas yang lebih besar, pasien lebih mungkin untuk mencari bantuan untuk masalah yang mungkin menyebabkan masalah yang lebih besar di masa depan jika tidak diobati.

Kesimpulan

Studi kasus untuk AI dalam perawatan kesehatan yang diuraikan dalam artikel ini hanya mewakili contoh kecil dari apa yang sebenarnya mungkin. Memasuki dekade berikutnya dari pengembangan Medtech, kita pasti akan menemukan sejumlah inovasi yang mengubah paradigma, beberapa di antaranya kita hanya bisa teorikan hari ini.

Kunci, maka, adalah kemampuan untuk mengubah teori menjadi kenyataan. DiDaiger, kami mengkhususkan diri dalam mengubah ide teoritis yang terkait dengan AI dan pembelajaran mesin menjadi solusi yang dapat digunakan yang menambah nilai pada bisnis. Silakan hubungi kami atau kunjungi situs web kami untuk mempelajari lebih lanjut tentang layanan kami.