Bagaimana kecerdasan buatan membuat sektor kesehatan menjadi cerdas?

Kecerdasan buatan (AI) mendorong peningkatan dan inovasi besar-besaran dalam industri perawatan kesehatan. Ini mempercepat kemajuan dalam penelitian dan penemuan obat dan memungkinkan diagnosis yang lebih baik dan lebih cepat.

Merebaknya pandemi Covid-19 semakin mendorong industri kesehatan untuk secara aktif mengadopsi teknologi modern ini.

AI dalam perawatan kesehatan dapat sangat bermanfaat baik bagi penyedia maupun pasien bila digunakan di area berikut – meningkatkan perawatan, manajemen penyakit kronis, identifikasi risiko dini, serta otomatisasi dan pengoptimalan alur kerja.

Dalam artikel ini, kami akan membahas kecerdasan buatan secara panjang lebar untuk memberi Anda gambaran tentang bagaimana AI digunakan dalam perawatan kesehatan dan bagaimana teknologi akan membentuk industri di masa mendatang.

Mari kita mulai.

Cara AI mengubah industri perawatan kesehatan

Dari membuat diagnosis yang akurat hingga memaksimalkan efisiensi rumah sakit, AI telah terbukti menjadi keuntungan bagi industri perawatan kesehatan. Berikut adalah beberapa cara AI merevolusi industri perawatan kesehatan dan mendorongnya menuju transformasi digital untuk lebih terlibat dengan pengguna dan menghasilkan lebih banyak pendapatan.

1. Menawarkan operasi dengan bantuan robot

Ini adalah salah satu aplikasi AI yang paling umum dalam perawatan kesehatan. AI dan robot kolaboratif telah merevolusi operasi dalam hal kecepatan dan akurasi. Sistem ini dapat melakukan prosedur bedah yang kompleks dengan pengurangan risiko efek samping, kehilangan darah, atau rasa sakit. Demikian juga, pemulihan pasca operasi lebih cepat dan lebih mudah.

Misalnya, Pusat Medis Universitas Maastricht telah menggunakan robot bertenaga AI untuk menjahit pembuluh darah kecil, beberapa tidak lebih tebal dari 0,03 milimeter.
Dengan menggunakan AI dalam kedokteran dan perawatan kesehatan, para profesional dan ahli bedah mendapatkan akses ke informasi waktu nyata dan wawasan tentang kondisi kesehatan pasien saat ini. Informasi yang didukung AI ini memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk membuat keputusan yang cepat dan cerdas sebelum, selama, dan setelah prosedur untuk memastikan hasil terbaik.

2. Mendeteksi penipuan

Departemen Kehakiman AS mengklaim bahwa 3% dari klaim perawatan kesehatan di negara itu adalah penipuan. Ini berarti kerugian seratus miliar dolar setiap tahun. Dengan menggunakan AI, industri perawatan kesehatan dapat mendeteksi klaim yang tidak valid sebelum dibayarkan dan membantu mempercepat pemrosesan, persetujuan, dan pembayaran klaim yang valid. Selain mendeteksi penipuan asuransi, AI juga mencegah data pasien dicuri.

Penyedia layanan kesehatan terkemuka seperti Harvard Pilgrim Health merangkul AI untuk membasmi penipuan perawatan kesehatan. Mereka menggunakan sistem deteksi penipuan berbasis AI untuk mengidentifikasi klaim dan mendeteksi perilaku yang mencurigakan.

3. Mendukung keputusan klinis

Kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan mengubah cara penyedia klinis membuat keputusan. AI mengirimkan data ke penyedia untuk membantu dalam mendiagnosis, perencanaan perawatan, dan manajemen kesehatan populasi. Teknologi ini juga digunakan untuk mendukung keputusan dalam spesialisasi data-intensif seperti oftalmologi, radiologi, dan patologi. Bahkan dimungkinkan untuk melakukan tugas-tugas tertentu secara mandiri menggunakan AI dalam waktu dekat.

AI, dengan pemrosesan bahasa alami , juga dapat membantu menerjemahkan catatan klinis dalam EHR. Ini berarti seorang dokter hanya perlu memasukkan data satu kali.

4. Membantu Pekerjaan yang Berulang

Perawatan kesehatan sekarang bergerak menuju dunia Asisten Kognitif yang datang dengan penalaran, kemampuan analitis, dan rangkaian lengkap pengetahuan medis. Algoritme yang baru-baru ini diluncurkan , Medical Sieve , telah dinyatakan memenuhi syarat untuk memberikan bantuan dalam keputusan yang berkaitan dengan kardiologi dan radiologi.

Asisten kesehatan kognitif, menganalisis gambar radiologi untuk kemudian menemukan dan mendeteksi masalah lebih cepat dan dengan lebih dapat diandalkan.

Medical Sieve adalah salah satu dari banyak contoh kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan. Ada juga teknologi lain, seperti Enlitic, yang bertujuan untuk memadukan pembelajaran mendalam dengan data medis untuk membantu diagnostik tingkat lanjut dan untuk meningkatkan hasil pasien.

5. Mengubah konsultasi online dan tatap muka

Babylon App adalah contoh kerja bagaimana AI dapat mengubah konsultasi dokter . Aplikasi ini menawarkan konsultasi medis dan layanan kesehatan online. Aplikasi ini memberikan saran AI medis berdasarkan riwayat medis pasien dan pengetahuan medis yang tersedia.

Aplikasi berbasis AI ini bekerja sedemikian rupa sehingga pengguna hanya perlu melaporkan gejala penyakit mereka dan aplikasi kemudian memeriksa gejala tersebut terhadap database penyakit menggunakan metode pengenalan suara. Kemudian, setelah mencatat riwayat pasien dan keadaan mereka , mereka menawarkan tindakan yang harus dilakukan pasien.

Meningkatnya popularitas dan kebutuhan akan aplikasi perawatan kesehatan yang menyimpan data dan menghasilkan laporan berdasarkan teknologi AI terlihat dari fakta bahwa lebih dari 54% pengguna aplikasi mHealth bersedia menggunakan AI dan Robotika untuk kebutuhan konsultasi medis mereka.

Aplikasi seperti ini, bila dikembangkan dengan benar dengan bantuan perusahaan pengembangan perangkat lunak perawatan kesehatan , tidak hanya membantu pasien dalam mengelola kesehatan mereka, tetapi juga membantu menurunkan kerumunan ruang tunggu dan waktu tunggu.

6. Pengelolaan Obat dan Bantuan Kesehatan

Sense.ly, sebuah startup medis mengembangkan perawat digital pertama di dunia, Molly. Perawat virtual memiliki wajah ramah dan hadir dengan suara yang menyenangkan dan satu-satunya tujuannya adalah untuk memantau kondisi dan perawatan pasien. Aplikasi seluler menggunakan pembelajaran mesin untuk mendukung pasien yang memiliki kondisi kronis saat di antara kunjungan dokter.

Aplikasi ini menyediakan pemantauan dan perawatan tindak lanjut yang teruji dan disesuaikan, dengan fokus pada penyakit kronis.

Dengan hadir untuk memberi tahu pasien kapan harus minum obat dan kemudian memantau jika sudah meminumnya, telah menjadikan AI di bidang kedokteran sebagai teknologi yang sangat penting dalam hal Bantuan Kesehatan dan Pengelolaan Obat.

7. Pembuatan Obat

Pembuatan obat-obatan menggunakan uji klinis dapat memakan waktu lebih dari satu dekade dan bahkan menelan biaya miliaran. Memperkenalkan AI pada pembuatan obat, tidak hanya membuat proses lebih cepat tetapi juga sangat hemat biaya .

Atomwise adalah salah satu jaringan yang menggunakan superkomputer, yang mengeluarkan terapi dari database struktur molekul. Pada tahun 2015 , Atomwise menggunakan teknologi AI-nya untuk mengetahui obat-obatan yang ada di pasaran, yang dapat dirancang ulang untuk mengobati virus Ebola dan mereka menemukan dua obat yang mereka temukan dapat membantu memecahkan epidemi. Analisis yang akan memakan waktu bertahun-tahun, terjadi dalam satu hari melalui teknologi AI Atomwise.

8. Obat Presisi

AI dalam kedokteran memiliki dampak besar pada genomik dan genetika. AI membantu mengidentifikasi pola dalam kumpulan data besar yang berisi catatan medis dan informasi genetik, yang membantu mencari kaitan dengan penyakit dan mutasi.

Di masa mendatang, AI bahkan akan dapat memberi tahu para dokter apa yang terjadi di dalam sel ketika DNA diubah melalui variasi genetik, baik secara terapeutik atau alami.

9. Analisis Sistem Pelayanan Kesehatan

Dengan semakin banyaknya tagihan kesehatan menjadi digital, setiap data yang berhubungan dengan dokter, pengobatan, dan pendirian medis dapat dengan mudah diambil. Setelah penggalian data , rumah sakit dapat menghasilkan laporan tentang kesalahan yang terus mereka lakukan dalam merawat jenis kondisi tertentu, untuk membantu meningkatkan dan bahkan menghindari rawat inap pasien yang tidak perlu, di mana pun diperlukan.

Sebuah perusahaan di Belanda , Zorgprisma Publiek, telah menganalisis tagihan yang dibagikan oleh rumah sakit dan menggunakan teknologi Watson untuk menambang data yang dikumpulkan.

10. Mengotomatiskan diagnosis gambar

Kemampuan visi komputer AI sangat bermanfaat bagi industri perawatan kesehatan. Rumah sakit dan klinik menggunakan AI untuk mengenali kelainan pada berbagai jenis gambar medis seperti pemindaian CT atau radiologi. Pengenalan gambar membantu dokter dalam mendiagnosis tumor, infeksi ginjal dan hati, meningkatkan prognosis kanker, dan banyak lagi.

Contoh terbaik dari persepsi visual bertenaga AI adalah alat yang digunakan di Rumah Sakit Universitas UVA. Memanfaatkan algoritme ML , alat ini menganalisis gambar biopsi anak-anak untuk membedakan antara enteropati lingkungan dan penyakit celiac, melakukannya dengan andal seperti yang dilakukan dokter.

Sekarang kita telah melihat bagaimana AI mengubah perawatan kesehatan dalam bentuk manfaat dan aplikasi yang sangat besar , mari selami berbagai jenis teknologi AI yang relevan dengan industri perawatan kesehatan.

Jenis AI dalam perawatan kesehatan

Kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan adalah kumpulan dari banyak teknologi. Sebagian besar teknologi ini memiliki relevansi langsung dengan bidang perawatan kesehatan, tetapi tugas dan proses yang didukungnya mungkin berbeda. Beberapa teknologi AI yang penting telah dijelaskan di bawah ini:

1. Pembelajaran mesin

Ini adalah salah satu bentuk umum dari kecerdasan buatan di rumah sakit dan perawatan kesehatan. Pembelajaran mesin berfokus pada penggunaan data dan algoritme untuk meniru cara manusia belajar, secara bertahap meningkatkan akurasinya. Dalam perawatan kesehatan, aplikasi pembelajaran ML yang paling umum adalah pengobatan presisi. Ini memprediksi prosedur perawatan apa yang mungkin berhasil dengan pasien berdasarkan berbagai atribut dan perawatan pasien. Sebagian besar aplikasi kedokteran presisi dan pembelajaran mesin memerlukan kumpulan data pelatihan yang hasil akhirnya diketahui. Ini disebut sebagai pembelajaran terawasi.

Bentuk pembelajaran mesin yang paling kompleks melibatkan pembelajaran mendalam atau model jaringan saraf dengan banyak tingkat variabel atau fitur untuk memprediksi hasil. Aplikasi umum dari pembelajaran mendalam adalah pengenalan lesi yang berpotensi kanker dalam gambar radiologi.

[ Baca Juga : Memperkirakan Waktu, Biaya, dan Hasil Kerja dari Proyek Aplikasi ML ]

2. Pemrosesan bahasa alami

NLP mencakup aplikasi seperti analisis teks, pengenalan suara, dan tujuan lain yang terkait dengan bahasa. Penggunaan umum NLP dalam perawatan kesehatan melibatkan pembuatan dan klasifikasi dokumentasi klinis dan penelitian yang dipublikasikan.

Sistem NLP dapat menganalisis catatan klinis pada pasien yang tidak terstruktur, memberikan wawasan yang luar biasa dalam meningkatkan metode, memahami kualitas, dan hasil yang lebih baik bagi pasien.

3. Otomatisasi proses robotik

RPA menggunakan teknologi otomatisasi yang dapat mempelajari, meniru, dan kemudian menjalankan proses bisnis berbasis aturan. Dibandingkan dengan bentuk AI lainnya, mereka tidak mahal, mudah diprogram, dan transparan dalam tindakannya. Dalam perawatan kesehatan, mereka digunakan untuk mengotomatisasi tugas yang berulang seperti memperbarui catatan pasien atau penagihan.

4. Sistem pakar berbasis aturan

Sistem pakar berbasis aturan adalah bentuk paling sederhana dari kecerdasan buatan dan menggunakan aturan berbasis pengetahuan yang ditentukan untuk memecahkan masalah. Tujuan dari sistem pakar adalah untuk mengambil pengetahuan dari seorang pakar manusia dan mengubahnya menjadi sejumlah aturan hardcode untuk diterapkan pada data masukan.

Dalam perawatan kesehatan, mereka banyak digunakan untuk tujuan 'pendukung keputusan klinis'. Sistem berbasis aturan ini bekerja dengan baik sampai titik tertentu dan mudah dimengerti. Tetapi ketika jumlah aturan meningkat, mereka mulai saling bertentangan dan rusak. Namun, sekarang mereka digantikan dalam perawatan kesehatan dengan lebih banyak pendekatan berdasarkan data dan algoritma pembelajaran mesin.

Tantangan AI dalam perawatan kesehatan

Penerapan luas teknologi inovatif seperti AI hadir dengan beberapa tantangan. Dari kurangnya data berkualitas hingga masalah keamanan, sejumlah tantangan muncul untuk industri perawatan kesehatan yang menggunakan teknologi AI.

Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari kita lihat mereka:

Ketersediaan data: Salah satu tantangan terbesar dengan sistem AI adalah bahwa pelatihan mereka memerlukan sejumlah besar data dari beberapa sumber yang mencakup catatan kesehatan elektronik , catatan farmasi, dll. Karena data terfragmentasi dan pasien sering melihat penyedia layanan kesehatan yang berbeda, data menjadi rumit dan kurang dimengerti. Hal ini menyebabkan kesalahan dan biaya yang lebih tinggi.

Masalah privasi: Salah satu tantangan utama AI untuk perawatan kesehatan adalah jumlah data yang dikumpulkan yang berisi informasi sensitif memerlukan langkah-langkah keamanan tambahan untuk diterapkan. Jadi, penting untuk mencari mitra pengembangan perangkat lunak AI yang tepat yang dapat menawarkan berbagai opsi keamanan untuk memastikan data pelanggan Anda ditangani dengan tepat.

Kesalahan dan cedera: Ada kemungkinan sistem AI terkadang salah dalam mendeteksi potensi risiko atau perawatan. Misalnya, jika sistem berbasis AI menyarankan obat yang salah kepada pasien atau membuat kesalahan dalam menemukan tumor dalam pemindaian radiologi, hal itu dapat mengakibatkan cedera pasien atau konsekuensi terkait kesehatan yang mengerikan.

Masa depan AI dalam perawatan kesehatan

Dalam perawatan kesehatan, AI telah mengubah pengalaman pasien, bagaimana dokter mempraktikkan pengobatan, dan bagaimana industri farmasi beroperasi. Perjalanan baru saja dimulai.

Di masa depan, AI akan memungkinkan generasi berikutnya dari alat radio yang tepat dan cukup detail untuk menggantikan kebutuhan sampel jaringan dalam beberapa kasus. Ini dapat membantu penyedia layanan untuk lebih menentukan agresivitas kanker dan menargetkan perawatan dengan lebih tepat. AI juga memungkinkan “biopsi virtual” dan memajukan bidang radiomik yang inovatif.

Selain itu, data kesehatan elektronik dapat membantu menyoroti pasien yang berisiko dan mengidentifikasi pola infeksi sebelum mereka mulai menunjukkan gejala.

Memanfaatkan pembelajaran mesin dan alat AI untuk mendorong analitik ini dapat membuat peringatan yang lebih cepat dan akurat untuk penyedia layanan kesehatan. AI juga dapat memberikan peringatan dini untuk kondisi seperti kejang atau sepsis, yang seringkali memerlukan analisis intensif dari kumpulan data yang sangat kompleks.

Memanfaatkan AI untuk penilaian risiko, dukungan keputusan klinis, dan peringatan dini adalah beberapa area pengembangan yang signifikan untuk pendekatan revolusioner ini. AI akan mengantarkan era baru kualitas klinis dan terobosan menarik dalam perawatan pasien.

Bagaimana Appinventiv dapat membantu dalam perjalanan AI Anda

Seperti yang dapat kita lihat, kecerdasan buatan dan perawatan kesehatan berjalan seiring karena berbagai manfaat yang ditawarkan teknologi ini. Terlepas dari tantangannya, AI untuk perawatan kesehatan dapat menghasilkan diagnosis dan rencana perawatan yang lebih akurat dan mengarah pada hasil pasien yang lebih baik secara keseluruhan. Dengan demikian, semua institusi kesehatan harus berinvestasi dalam solusi AI untuk menawarkan pengalaman baru dan layanan terbaik kepada pelanggan.

Di Appinventiv, kami bekerja dengan perusahaan perawatan kesehatan pada berbagai model berbasis AI dan ML khusus yang membantu meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya, dan menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih baik .

Misalnya, kami membantu YouCOMM membangun platform format multi-permintaan untuk pasien di rumah sakit untuk terhubung dengan perawat secara real-time untuk bantuan medis. Sistem ini memungkinkan pasien untuk memanggil/memberi tahu staf melalui perintah suara dan penggunaan gerakan kepala. Sejak peluncuran aplikasi, 5+ jaringan rumah sakit di AS menjalankan solusi YouCOMM.

Jika Anda juga mencari layanan pengembangan perangkat lunak AI , hubungi pakar kami. Kami dapat membantu Anda membuat dan menerapkan AI dalam solusi perawatan kesehatan dan memenuhi kebutuhan Anda dengan cara yang paling ramah teknologi.