Membuka Potensi AI dalam Layanan Kesehatan

Data sangat penting dalam praktik kedokteran dan pemberian layanan kesehatan. Sampai saat ini, dokter dan sistem kesehatan masih dibatasi oleh kurangnya data yang dapat diakses dan dihitung. Namun, hal ini berubah seiring dengan transformasi digital sistem layanan kesehatan dunia.

Saat ini, layanan kesehatan tidak hanya berada di persimpangan antara perawatan pasien dan sains; ia berdiri di pertemuan aliran data yang besar dan komputasi mutakhir. Metamorfosis digital ini membuka jalan bagi akses informasi yang belum pernah terjadi sebelumnya, memungkinkan dokter dan pasien mengambil keputusan yang lebih tepat dibandingkan sebelumnya. Kecerdasan buatan (AI) diharapkan dapat bertindak sebagai katalisator, yang berpotensi memperkuat kemampuan kita dalam diagnosis dan pengobatan sekaligus meningkatkan efektivitas operasi layanan kesehatan.

Dalam artikel ini, kita akan mendalami beragam data kesehatan dan operasional, menjelaskan bagaimana AI siap membentuk kembali paradigma layanan kesehatan, dan secara kritis mengatasi tantangan dan bahaya AI dalam layanan kesehatan. Meskipun potensi AI sangat menjanjikan, hal ini memberikan bayangan risiko yang harus dihadapi dengan hati-hati dan tekun.

Spektrum Data Layanan Kesehatan

Pemberian layanan kesehatan setiap hari menghasilkan data dalam jumlah besar, yang sebagian besarnya masih belum dieksplorasi. Data ini mewakili sumber wawasan yang belum dimanfaatkan. Sebagai gambaran, rata-rata rumah sakit menghasilkan sekitar 50 petabyte data setiap tahunnya, mencakup informasi tentang pasien, populasi, dan praktik medis. Lanskap data ini secara garis besar dapat dipisahkan menjadi dua kategori utama: data kesehatan dan data operasi.

Data Kesehatan

Pada intinya, data kesehatan ada untuk menjaga dan meningkatkan kesejahteraan pasien. Contoh dari kategori ini meliputi:

• Data Rekam Medis Elektronik Terstruktur (EMR): Ini mewakili informasi medis penting seperti tanda-tanda vital, hasil laboratorium, dan obat-obatan.
• Catatan Tidak Terstruktur: Ini adalah catatan yang dihasilkan oleh penyedia layanan kesehatan. Mereka mendokumentasikan interaksi atau prosedur klinis yang signifikan. Mereka berfungsi sebagai sumber wawasan yang kaya untuk menyusun strategi pengobatan individual.
• Data Monitor Fisiologis: Bayangkan perangkat real-time mulai dari elektrokardiogram berkelanjutan hingga teknologi wearable terkini. Instrumen ini memberdayakan para profesional dengan kemampuan pemantauan yang konstan.

Daftar yang tidak lengkap ini menyoroti contoh-contoh penting data yang digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan medis.

Data Operasi

Di luar bidang kesehatan pasien secara individu, data operasional mendasari mekanisme pemberian layanan kesehatan. Beberapa data ini meliputi:

• Sensus Unit Rumah Sakit: Pengukuran okupansi pasien di seluruh departemen rumah sakit secara real-time dan merupakan hal mendasar dalam alokasi sumber daya rumah sakit, terutama dalam menentukan distribusi tempat tidur.
• Pemanfaatan Ruang Operasi: Ini melacak penggunaan ruang operasi dan digunakan dalam membuat dan memperbarui jadwal operasi.
• Waktu Tunggu Klinik: Ini adalah ukuran bagaimana sebuah klinik berfungsi; menganalisis hal ini dapat menunjukkan apakah perawatan diberikan dengan cepat dan efisien.

Sekali lagi, daftar ini hanya bersifat ilustratif dan tidak lengkap. Namun ini semua adalah contoh cara melacak operasi untuk mendukung dan meningkatkan perawatan pasien.

Sebelum mengakhiri pembahasan kita tentang data operasi, penting untuk dicatat bahwa semua data dapat mendukung operasi. Stempel waktu dari EMR adalah contoh klasiknya. EMR dapat melacak kapan grafik dibuka atau ketika pengguna melakukan berbagai tugas sebagai bagian dari perawatan pasien; tugas seperti meninjau hasil lab atau memesan obat semuanya akan dikumpulkan stempel waktunya. Ketika dikumpulkan di tingkat klinik, stempel waktu menciptakan kembali alur kerja perawat dan dokter. Selain itu, data operasional mungkin tidak jelas, namun terkadang, Anda dapat mengabaikan pengumpulan data manual jika mempelajari sistem teknologi tambahan yang mendukung operasional layanan kesehatan. Contohnya adalah beberapa sistem lampu panggilan perawat melacak ketika perawat masuk dan meninggalkan kamar pasien.

Memanfaatkan Potensi AI

Perawatan kesehatan modern bukan hanya tentang stetoskop dan pembedahan; hal ini semakin terkait dengan algoritme dan analisis prediktif. Menambahkan AI dan pembelajaran mesin (ML) ke dalam layanan kesehatan mirip dengan memperkenalkan asisten yang dapat menyaring kumpulan data yang sangat besar dan mengungkap pola tersembunyi. Mengintegrasikan AI/ML ke dalam operasi layanan kesehatan dapat merevolusi berbagai aspek, mulai dari alokasi sumber daya hingga telemedis dan pemeliharaan prediktif hingga optimalisasi rantai pasokan.

Mengoptimalkan alokasi sumber daya

Alat paling mendasar dalam AI/ML adalah alat yang mendukung analisis prediktif. Dengan memanfaatkan teknik seperti perkiraan waktu, institusi layanan kesehatan dapat mengantisipasi kedatangan/permintaan pasien, sehingga memungkinkan mereka menyesuaikan sumber daya secara proaktif. Hal ini berarti penjadwalan staf yang lebih lancar, ketersediaan sumber daya penting yang tepat waktu, dan pengalaman pasien yang lebih baik. Ini mungkin merupakan penggunaan AI yang paling umum selama beberapa dekade terakhir.

Peningkatan aliran pasien

Model pembelajaran mendalam yang dilatih berdasarkan data historis rumah sakit dapat memberikan wawasan yang sangat berharga mengenai waktu keluarnya pasien dan pola aliran pasien. Hal ini meningkatkan efisiensi rumah sakit dan, dikombinasikan dengan teori antrian dan optimalisasi rute, dapat secara drastis mengurangi waktu tunggu pasien—memberikan perawatan saat dibutuhkan. Contohnya adalah penggunaan pembelajaran mesin yang dikombinasikan dengan pemodelan simulasi peristiwa diskrit untuk mengoptimalkan staf dan operasi unit gawat darurat.

Prediksi Pemeliharaan

Waktu henti peralatan di layanan kesehatan dapat menjadi hal yang sangat penting. Dengan menggunakan analitik prediktif dan model pemeliharaan, AI dapat memperingatkan dan merencanakan peralatan yang akan diservis atau diganti, memastikan pemberian perawatan yang efisien dan tidak terganggu. Banyak pusat kesehatan akademis yang menangani masalah ini. Contoh penting adalah Pusat komando Rumah Sakit Johns Hopkins, yang menggunakan teknik AI prediktif GE Healthcare untuk meningkatkan efisiensi operasional rumah sakit.

Operasi Telemedis

Pandemi ini menggarisbawahi pentingnya telemedis. Dengan memanfaatkan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan chatbot, AI dapat dengan cepat melakukan triase pertanyaan pasien, mengarahkannya ke profesional medis yang tepat, sehingga membuat konsultasi virtual menjadi lebih efisien dan berpusat pada pasien.

Optimalisasi Rantai Pasokan

Kemampuan AI tidak hanya sebatas memprediksi kebutuhan pasien, namun juga dapat digunakan untuk mengantisipasi kebutuhan sumber daya rumah sakit. Algoritme dapat memperkirakan permintaan berbagai persediaan, mulai dari instrumen bedah hingga kebutuhan sehari-hari, memastikan tidak ada kekurangan yang berdampak pada perawatan pasien. Bahkan alat sederhana pun dapat membuat perbedaan besar di bidang ini; misalnya, ketika persediaan APD (alat pelindung diri) terbatas, kalkulator sederhana digunakan untuk membantu rumah sakit menyeimbangkan permintaan APD dengan persediaan yang tersedia.

Pemantauan & Peningkatan Lingkungan

Sistem AI dapat digunakan untuk menjaga lingkungan perawatan. Sistem AI yang dilengkapi dengan sensor dapat terus memantau dan menyempurnakan lingkungan rumah sakit, memastikan lingkungan rumah sakit selalu berada dalam kondisi terbaik untuk pemulihan dan kesejahteraan pasien. Salah satu contoh menarik dari hal ini adalah penggunaan data lampu panggilan perawat untuk mendesain ulang tata letak lantai rumah sakit dan ruangan di dalamnya.

Peringatan AI dalam Layanan Kesehatan

Meskipun integrasi AI/ML yang tepat memiliki potensi yang sangat besar, penting untuk berhati-hati. Seperti halnya setiap teknologi, AI/ML mempunyai kelemahan dan potensi bahaya serius. Sebelum mempercayakan keputusan penting kepada AI/ML, kita harus mengevaluasi secara kritis dan mengatasi potensi keterbatasan.

Bias Data

Prediksi dan analisis AI hanya akan bagus jika data yang mereka gunakan dilatih. Jika data yang ada mencerminkan bias masyarakat, AI akan melanggengkannya secara tidak sengaja. Meskipun beberapa orang berpendapat bahwa mengkurasi kumpulan data yang tidak memihak adalah hal yang terpenting, kita harus menyadari bahwa semua sistem kita akan menghasilkan dan menyebarkan beberapa bias. Oleh karena itu, penting untuk menerapkan teknik yang dapat mendeteksi dampak buruk yang terkait dengan bias dan kemudian berupaya memperbaiki masalah ini di sistem kami. Salah satu cara paling sederhana untuk melakukan hal ini adalah dengan mengevaluasi kinerja sistem AI dalam berbagai subpopulasi. Setiap kali sistem AI dikembangkan, sistem tersebut harus dinilai untuk melihat apakah sistem tersebut mempunyai kinerja atau dampak yang berbeda terhadap subkelompok orang berdasarkan ras, jenis kelamin, status sosial ekonomi, dan lain-lain.

Kebisingan Data

Di tengah hiruk pikuk aliran data yang sangat besar, AI mudah teralihkan oleh kebisingan. Titik data yang salah atau tidak relevan dapat menyesatkan algoritme, sehingga menghasilkan wawasan yang salah. Ini terkadang disebut sebagai “jalan pintas”, dan mereka melemahkan validitas model AI karena mendeteksi fitur-fitur yang tidak relevan. Referensi silang dari berbagai sumber terpercaya dan menerapkan metode pembersihan data yang kuat dapat meningkatkan akurasi data.

Kekeliruan Mcnamara

Angka memang nyata dan dapat diukur, namun tidak selalu memberikan gambaran yang utuh. Ketergantungan yang berlebihan pada data yang dapat diukur dapat menyebabkan pengabaian aspek kualitatif layanan kesehatan yang signifikan. Unsur kemanusiaan dalam pengobatan—empati, intuisi, dan kisah pasien—tidak dapat disaring menjadi angka-angka.

Otomatisasi

Otomatisasi menawarkan efisiensi, namun kepercayaan buta terhadap AI, terutama di bidang-bidang penting, dapat menyebabkan bencana. Mengadopsi pendekatan bertahap sangatlah penting: dimulai dengan tugas-tugas berisiko rendah dan ditingkatkan secara hati-hati. Selain itu, tugas-tugas berisiko tinggi harus selalu melibatkan pengawasan manusia, menyeimbangkan kehebatan AI, dan penilaian manusia. Ini juga merupakan praktik yang baik untuk selalu memantau manusia saat mengerjakan tugas-tugas berisiko tinggi agar kesalahan dapat diketahui dan dikurangi.

Sistem yang Berkembang

Praktik layanan kesehatan terus berkembang, dan apa yang terjadi kemarin mungkin tidak relevan saat ini. Mengandalkan data tertanggal dapat memberikan informasi yang salah pada model AI. Terkadang, data berubah seiring waktu – misalnya, data mungkin terlihat berbeda tergantung kapan data tersebut ditanyakan. Memahami bagaimana sistem ini berubah dari waktu ke waktu sangatlah penting, dan pemantauan sistem yang berkelanjutan serta pembaruan rutin terhadap data dan algoritme sangat penting untuk memastikan bahwa alat AI tetap relevan.

Potensi dan Kehati-hatian dalam Mengintegrasikan AI ke dalam Operasi Layanan Kesehatan

Mengintegrasikan AI ke dalam layanan kesehatan bukan sekadar tren—ini adalah perubahan paradigma yang menjanjikan revolusi dalam pendekatan kita terhadap dunia kedokteran. Jika dijalankan dengan presisi dan pandangan jauh ke depan, teknologi ini memiliki kapasitas untuk:

• Merampingkan Operasi: Luasnya data operasional layanan kesehatan dapat dianalisis dengan kecepatan tak tertandingi, sehingga mendorong efisiensi operasional.
• Meningkatkan Kepuasan Pasien: AI dapat meningkatkan pengalaman pasien secara signifikan dengan menganalisis dan meningkatkan operasi layanan kesehatan.
• Meringankan Ketegangan Tenaga Kesehatan: Sektor layanan kesehatan terkenal sangat menuntut. Perbaikan dalam operasi dapat meningkatkan kapasitas dan perencanaan staf, memungkinkan para profesional untuk fokus pada perawatan pasien langsung dan pengambilan keputusan.

Namun, daya tarik potensi AI tidak boleh membuat kita mengabaikan bahayanya. Ini bukanlah obat ajaib; pelaksanaannya memerlukan perencanaan dan pengawasan yang cermat. Kendala-kendala ini dapat menghilangkan manfaatnya, membahayakan perawatan pasien, atau menimbulkan kerugian jika diabaikan. Sangat penting untuk:

• Mengakui Keterbatasan Data: AI berkembang pesat berdasarkan data, namun data yang bias atau tidak jelas dapat menyesatkan, bukannya memandu.
• Pertahankan Pengawasan Manusia: Mesin dapat memproses, namun penilaian manusia memberikan pemeriksaan dan keseimbangan yang diperlukan, memastikan bahwa keputusan didasarkan pada data, masuk akal secara etis, dan relevan secara kontekstual.
• Tetap Terkini: Layanan kesehatan bersifat dinamis, dan model AI juga harus dinamis. Pembaruan dan pelatihan rutin mengenai data kontemporer memastikan relevansi dan kemanjuran solusi berbasis AI.

Kesimpulannya, meskipun AI dan ML merupakan alat yang ampuh dan memiliki potensi transformatif, penerapan keduanya dalam operasional layanan kesehatan harus dilakukan dengan antusias dan hati-hati. Dengan menyeimbangkan janji dengan kehati-hatian, kita dapat memanfaatkan seluruh manfaat tanpa mengorbankan prinsip inti perawatan pasien.