AI dan Masa Depan Perawatan Kesehatan

Baik dunia yang telah industrialisasi maupun dunia yang sedang berkembang saat ini menghadapi perubahan demografi yang belum pernah terjadi sebelumnya perubahan. Tingkat kelahiran telah mencapai titik terendah 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, 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 kemungkinan aplikasi teknologi AI/ML dalam perawatan kesehatan. Tidak ada yang digambarkan di bawah ini terletak jauh di masa depan, dan kemungkinan besar akan menjadi bagian dari pasar kecerdasan buatan perawatan kesehatan yang diperkirakan mencapai 44,5 miliar dolar pada tahun 2026.

Pengembangan Farmasi yang Dipercepat

Setiap tahun, industri farmasi menghabiskan hampir 100 miliar dolar untuk penelitian dan pengembangan. Banyak biaya yang terlibat dalam proses ini dapat dikurangi melalui penerapan alat analitik data besar, termasuk jaringan saraf, ke database yang mengkategorikan struktur molekul komponen obat yang potensial.

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

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

Dokumentasi Medis yang Dipercepat

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

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

Salah satu implementasi yang diusulkan dari teknologi ini 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 polisi saat ini. Informasi yang dikumpulkan dalam video ini dapat dengan cepat diindeks dan digabungkan dengan data medis lainnya untuk dianalisis lebih lanjut.

Diagnostik Diri

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. Untuk orang-orang yang tinggal di salah satu dari 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 pengambilan gambar kamera ponsel semakin baik setiap tahun, sementara teknologi menjadi lebih murah untuk diproduksi. Gambar yang diambil menggunakan perangkat ini tentu saja layak untuk dianalisis oleh algoritma AI.

Sudah, dokter di daerah tanpa akses ke peralatan pengambilan gambar klinik telah mulai menggunakan gambar yang diambil dengan ponsel mereka sendiri 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 akurasi sebesar 90%. Aplikasi konsumen sudah ada di pasar yang dapat memungkinkan pengguna biasa untuk mendeteksi perubahan kulit pada tubuh mereka sendiri.

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

Telemedisin yang Ditenagai oleh Chatbot

Setiap orang memiliki hal-hal tertentu yang mereka sukai untuk disimpan secara pribadi, dan bagi banyak orang, kesehatan adalah salah satunya. Kecoaasan tentu saja dapat dipahami ketika datang untuk membahas masalah medis dengan rekan dan kolega, tetapi bagi beberapa orang, bahkan berkomunikasi dengan profesional kesehatan dapat terasa menakutkan.

Chatbot mungkin menawarkan solusi untuk pasien seperti ini. Teknologi, yang sudah aktif digunakan dalam telemedisin untuk penjadwalan janji, pengisian resep, dan triase, saat ini sedang diselidiki sebagai cara untuk berinteraksi dengan individu yang memerlukan saran tentang perawatan kesehatan dasar, yang diberikan sendiri.

Faktanya, peneliti di Inggris menemukan bahwa chatbot akan menjadi pilihan utama untuk 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

Kasus penggunaan AI dalam perawatan kesehatan yang digambarkan dalam artikel ini hanya mewakili sampel kecil dari apa yang mungkin benar-benar memungkinkan. Memasuki dekade berikutnya dari pengembangan Medtech, kita pasti akan menemukan banyak inovasi yang mengubah paradigma, beberapa di antaranya kita hanya bisa teorikan hari ini.

Kuncinya, maka, adalah kemampuan untuk mengubah teori menjadi kenyataan. Di Daiger, kami berspesialisasi dalam mengubah ide teoritis yang terkait dengan AI dan pembelajaran mesin menjadi solusi yang dapat diambil yang menambah nilai pada bisnis. Silakan hubungi kami atau kunjungi situs web kami untuk mempelajari lebih lanjut tentang layanan kami.