Kemacetan dalam Adopsi AI Perawatan Kesehatan

Setiap sektor memiliki peluang untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan. Perawatan kesehatan mengambil rute yang lebih lambat, berhati-hati dan peduli saat AI memajukan industri lain ke pendapatan baru dan ketinggian produktivitas. 

Mengapa sektor ini tidak menginginkan adopsi AI jika memiliki sumber data yang berpotensi tak terbatas dapat mendiagnosis pasien dengan lebih baik dan menyederhanakan komunikasi operasional di fasilitas pelayanan kesehatan? Mengingat semua hal yang dicakup industri ini, transisi ini lebih kompleks daripada yang diperkirakan kebanyakan orang.

Area Permukaan Data Masif

Catatan kesehatan elektronik (EHR) menjangkau lanskap elektronik yang tak terhitung jumlahnya, termasuk database asuransi, rekam medis dan pencitraan laboratorium radiologi. Ada juga banyak catatan medis yang belum didigitalkan, berisi informasi yang menurut AI paling berwawasan. Namun, sifat kompetitif dan rahasia industri perawatan kesehatan mencegah data ini bertemu di silo yang sama.

Hal ini akan memakan waktu dan mahal untuk dihubungkan, dan banyak lembaga layanan kesehatan independen enggan bekerja sama untuk menginformasikan algoritma pembelajaran mesin. Mereka menginginkan kompensasi atas upaya mereka jika mereka menyerahkan datanya. 

Informasi pengenal pribadi (PII) dan informasi kesehatan yang dilindungi (PHI) adalah sumber daya yang rumit. Ini adalah area abu-abu untuk mematuhi peraturan privasi kesehatan sambil memberi makan kumpulan data AI. Sebaliknya, AI selalu bisa bertahan paling up-to-date dengan kepatuhan saat ini, entri informasi yang sangat hati-hati dapat membantunya menavigasi jalan ini dengan aman.

Namun, jika industri mengatasi rintangan ini, kumpulan data AI dapat mengetahui setiap pengobatan, resep, dan rencana perbaikan yang diketahui untuk setiap situasi medis saat ini. Bagaimana sektor ini dapat mengatasi penyebaran informasi yang masif ini? Regulasi adalah kuncinya.

AI dalam perawatan kesehatan memiliki sedikit atau tidak ada tolok ukur pemerintah. Menerapkannya akan menghilangkan beberapa kekhawatiran bahkan dari rumah sakit paling terkemuka sekalipun saat mendelegasikan waktu dan sumber daya untuk upaya ini. Membuat standar untuk proses ini akan menjadi upaya bersama yang berdedikasi dari badan pengawas dan institusi kesehatan. Pengujian coba-coba dengan tren AI baru seperti analitik prediktif dan keamanan yang ditingkatkan akan memakan waktu, tetapi standar akan menciptakan kohesi dan motivasi sambil menghilangkan kekhawatiran industri.

Skeptisisme Pasien

AI tidak cukup digunakan di industri untuk mendapatkan umpan balik yang cukup dari pasien. Tidak mungkin untuk mengatakan bagaimana pasien bereaksi terhadap kecerdasan buatan yang memberikan diagnosis atau rencana pemulihan di awal adopsi perawatan kesehatan AI. Beberapa ahli percaya akan ada permintaan untuk dokter manusia untuk menjadi juru bicara untuk transfer informasi ini.

Terlepas dari keakuratan yang dimiliki AI dibandingkan dokter manusia karena basis datanya yang terus diperbarui, orang belum terbiasa dengan dunia di mana teknologi menggantikan mereka. AI tidak akan membuat dokter menjadi usang - pengaruh manusia selalu dapat memberikan pendapat kedua untuk penentuannya. 

Selain itu, orang akan menginformasikan dan menyempurnakan AI setelah implementasi untuk memastikan efisiensi dan akurasi — ini akan mengatasi rintangan terkait AI perawatan kesehatan yang kewalahan dengan terlalu banyak data. Pengawasan manusia akan mengelola penskalaan dan input data untuk memastikan tidak ada informasi yang salah, ketinggalan zaman, atau tidak perlu yang menyebabkan penentuan menjadi bias atau informasi yang salah. Pasien mungkin merasa lebih nyaman jika dokter menyampaikan hal ini kepada pasien.

Peneliti harus meningkatkan paparan AI kepada pasien untuk mengukur reaksi dan kemampuan kepercayaan. Hanya melalui interaktivitas mereka dapat melihat potensinya — pengurangan waktu tunggu, pengisian resep lebih cepat, peningkatan akurasi diagnostik, dan staf yang lebih seimbang untuk meminimalkan kejenuhan. Ini terbukti sangat bermanfaat, seperti 36% pengasuh mengatakan pekerjaan mereka sangat menegangkan.

Memangkas biaya overhead dengan AI dapat memajukan rumah sakit tingkat bawah ke menengah karena mereka menghemat biaya yang tak terhitung jumlahnya. Ini akan memungkinkan mereka untuk berinvestasi pada lebih banyak staf ahli dan peralatan yang lebih baik untuk mendorong mereka ke masa depan baru dengan perawatan kesehatan yang lebih baik. Efek samping ini dapat mengubah pikiran pasien jika mereka melihat perubahan positif terurai di hadapan mereka.

Pengambilan Keputusan AI yang Tidak Diketahui

Meskipun manusia mengetahui data apa yang mereka masukkan ke dalam AI untuk menginformasikan keputusan, kecerdasan buatan dapat memprediksi atau membuat asumsi yang tetap mengejutkan. Pemrogram dan insinyur ada untuk menjelaskan sisi teknis, tetapi bagaimana AI menghubungkan titik-titik antara titik datanya masih samar-samar.  

Konsep ini dikenal sebagai kemampuan menjelaskan. Pertanyaannya adalah bagaimana dokter dapat bekerja dengan AI jika mereka tidak dapat memahami bagaimana mereka menemukan solusi, terutama jika manusia tidak pernah memahami jawabannya dalam sejarah. AI dalam perawatan kesehatan dapat mulai menyarankan obat untuk penyakit yang tidak dapat dijawab oleh orang-orang. Itu juga bisa mengidentifikasi tren atau gejala, membuat lompatan diagnostik yang melampaui persepsi manusia. 

Para peneliti ingin mengungkap cara kerjanya dan bagaimana profesional medis dapat mengembangkan hubungan yang kuat dengan sumber daya AI sambil mempraktikkan dosis skeptisisme yang sehat. Jika manusia tidak dapat mengetahui bagaimana AI sampai pada solusi yang mustahil, bagaimana institusi dapat mengimplementasikannya dengan andal? Penelitian lebih lanjut akan mengatasi kemacetan ini dengan mengklarifikasi pemrosesan AI. 

Namun, solusi lain sehubungan dengan penelitian adalah penimpaan persepsi dan asumsi manusia tentang AI. AI dapat membuat persamaan dan penentuan yang salah, tetapi kemampuannya untuk membuat prediksi yang akurat bukannya tidak berdasar — ​​bertahun-tahun penelitian manusia dan kontribusi menginformasikan kesehatan AI. Setelah realisasi ini menjadi normal, adopsi AI dalam kesehatan bisa menjadi lebih lancar.

Perlawanan terhadap AI dalam Perawatan Kesehatan

Mengadopsi infrastruktur sebagai inovasi dan pergeseran industri seperti AI akan merevolusi cara berpikir praktisi kesehatan tentang bidang ini. Setiap perubahan teknologi membutuhkan wacana yang proaktif dan optimis untuk menjelaskan bagaimana hal itu akan menguntungkan sektor dan pasiennya sambil menghindari sebanyak mungkin hambatan dan masalah hukum. 

Keragu-raguan besar muncul karena tidak ada yang ingin menghadapi kontroversi yang berpotensi masif dan upaya keras untuk mengimplementasikan AI. Namun, jika digunakan dengan benar, AI dapat membawa perawatan kesehatan ke era baru untuk merawat umat manusia secara lebih efektif dan akurat, meningkatkan kualitas hidup pasien dan staf di seluruh dunia.