Masa Depan AI di Bidang Kesehatan: Menghubungkan Data Pasien di Berbagai Pengaturan Perawatan untuk Meningkatkan Perawatan Pencegahan

Hari ini, rumah sakit dan sistem kesehatan dihadapkan pada sebuah dilema: penyedia layanan kesehatan memiliki terlalu banyak data, tetapi tidak cukup wawasan dari data tersebut.

Penyedia layanan kesehatan dan staf administratif sering kali dibebani oleh jumlah informasi yang harus mereka kelola. Sebuah survei pada tahun 2022 terhadap 3.000 perawat dan dokter yang berpraktik menemukan bahwa 69% dari mereka merasa terlalu banyak data pasien. Namun, diperkirakan sekitar 97% dari data ini tidak digunakan karena kesulitan dalam ekstraksi dan kontekstualisasi. Meskipun potensi untuk peningkatan diagnosis dan pengobatan, hambatan ini, bersama dengan keterbatasan waktu klinisi, menciptakan hambatan untuk pemanfaatan yang efisien.

Dengan terus-menerusnya inovasi di industri, lebih banyak organisasi yang menerapkan solusi teknologi canggih untuk mengatasi tantangan ini. Saat ini, beberapa rumah sakit dan sistem kesehatan menggunakan AI untuk meningkatkan analisis keamanan pasien dengan mempermudah pelaporan insiden dan mengotomatisasi ekstraksi data. Otomatisasi ini hanya salah satu contoh bagaimana penyedia layanan kesehatan memaksimalkan data pasien untuk meningkatkan kualitas perawatan, mengubah informasi yang sebelumnya diabaikan menjadi wawasan yang dapat digunakan.

Di luar contoh ini, teknologi AI juga semakin banyak diterapkan pada alat pemantauan pasien jarak jauh (RPM) dan perangkat yang dapat dikenakan. Ini memungkinkan pemrosesan dan integrasi data yang cepat dari perangkat tersebut, yang sebelumnya sering kali tidak dimanfaatkan karena kurangnya konteks dan kesulitan mengintegrasikannya ke dalam alur perawatan. Menjelang masa depan, AI di bidang kesehatan memiliki potensi untuk menyatukan dan menafsirkan data di berbagai pengaturan perawatan untuk membuka wawasan yang lebih dalam dan memungkinkan perawatan pencegahan pasien.

Masalah dengan Pengaturan Perawatan yang Tidak Terhubung

Setiap orang yang pernah melihat penyedia layanan kesehatan baru pasti familiar dengan proses yang membosankan untuk mengulangi riwayat medis mereka lagi dan lagi. Kurangnya berbagi data antara pengaturan perawatan dapat memiliki dampak yang signifikan pada kualitas perawatan. Ini dapat menyebabkan keterlambatan, gangguan dalam perawatan, dan peningkatan kemungkinan kesalahan diagnosis dan kesalahan obat. Masalah ini juga menambah beban administratif penyedia layanan kesehatan dan dapat mempengaruhi kinerja rumah sakit atau sistem kesehatan.

Menurut American College of Physicians, berbagi data yang efektif adalah salah satu dari empat prinsip kunci untuk meningkatkan koordinasi perawatan dan mengurangi kesalahan. Mengurangi keterbatasan sistem untuk berbagi data pasien dalam waktu yang tepat dan dapat digunakan memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk membangun rencana perawatan yang komprehensif dan proaktif yang meningkatkan hasil kesehatan. Mengutamakan interoperabilitas antara pengaturan perawatan adalah kunci untuk meningkatkan efisiensi tenaga kerja dan menyediakan perawatan yang berkualitas.

Meningkatkan Peran Alat Pemantauan Jarak Jauh

Ketika pasien memiliki tanda-tanda vital yang diambil saat janji temu, penyedia layanan kesehatan hanya mendapatkan gambaran kecil dari gambaran yang lebih besar. Mereka mengambil informasi ini dalam satu momen daripada memantau selama waktu tertentu. Metrik seperti denyut nadi, saturasi oksigen darah, atau tekanan darah bisa lebih tinggi atau lebih rendah dari normal pada saat diambil. Tanpa pengetahuan tentang bagaimana metrik ini berubah sepanjang hari, sulit bagi penyedia layanan kesehatan untuk menafsirkan hasilnya. Tapi bagaimana jika dokter bisa mengakses tanda-tanda vital pasien di rumah melalui data yang dikumpulkan dari perangkat yang dapat dikenakan seperti pelacak kebugaran atau perangkat pemantauan jarak jauh? Bagaimana jika data tersebut bisa diunggah secara otomatis dan dipetakan ke rekam medis pasien dan dianalisis dengan bantuan AI?

Seiring dengan program perawatan di rumah dan penggunaan RPM yang semakin umum, AI memiliki potensi untuk membantu menghubungkan dan menafsirkan data dari pengaturan perawatan non-akut dan akut, memberikan wawasan tentang tren kunci. Dengan menganalisis dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber secara terus-menerus, AI dapat mendeteksi dan memberi tahu klinisi tentang pembaruan kritis dalam kondisi pasien. Ini memberikan perspektif yang tepat waktu yang – ketika dipasangkan dengan interoperabilitas dan pertukaran data terbuka – dapat memastikan peringatan tersebut mencapai orang yang tepat untuk tindakan yang cepat dan terinformasi.

Implikasi dari teknologi ini sangat luas, dengan potensi untuk mempengaruhi setiap area kehidupan kita dan mengubah secara total cara perawatan pasien dikelola. Pertukaran data yang berkelanjutan dan didukung AI ini tidak hanya dapat meminimalkan beban administratif tetapi juga mendorong pendekatan perawatan yang lebih proaktif yang dirancang untuk memprediksi kebutuhan dan pengobatan pasien sebelum kondisi mereka memburuk.

Beralih dari Perawatan Reaktif ke Perawatan Pencegahan

Seiring dengan terus berkembangnya alat dan kasus penggunaan AI di bidang kesehatan, rumah sakit dan sistem kesehatan akan perlu mengeksplorasi nilai dari membuat keputusan strategis untuk menerapkan solusi yang menjanjikan yang akan mengurangi beban administratif sambil juga memiliki dampak yang berarti dan positif pada perawatan pasien.

Banyak alat RPM dan AI masih dalam tahap awal pengembangan, dan penelitian terus menyelidiki hasil dari penerapan. Ada jalan panjang di depan sebelum menggunakan AI untuk menghubungkan data di berbagai pengaturan perawatan menjadi kenyataan penuh bagi industri kesehatan. Namun, masa depan terlihat menjanjikan. AI memiliki potensi untuk memfasilitasi peralihan bagi semua penyedia layanan kesehatan untuk mengubah pengiriman perawatan dari reaktif menjadi pendekatan pencegahan dan proaktif. Dengan menyatukan data pasien dari berbagai pengaturan perawatan, AI bisa membuatnya lebih mudah bagi penyedia layanan kesehatan untuk mengobati pasien secara keseluruhan daripada hanya gejala, pada akhirnya memungkinkan perawatan yang lebih aman bagi semua.