AI & ML

Masa Depan Kecerdasan Buatan dalam Layanan Kesehatan | Masa Depan AI dalam Kedokteran 2023

Dapatkan informasi mendetail tentang bagaimana kecerdasan buatan mengubah masa depan layanan kesehatan & pengobatan

Ditulis oleh Ashok Kumar · 9 min baca >
masa depan kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan

Dapatkan informasi mendetail tentang bagaimana kecerdasan buatan mengubah masa depan layanan kesehatan & pengobatan.

AI dalam perawatan kesehatan merupakan tambahan yang bagus untuk manajemen informasi bagi dokter dan pasien. 

Pandemi global ini menyoroti celah dalam sektor layanan kesehatan. Banyak penyedia layanan kesehatan dan pemerintah di seluruh dunia berinvestasi dalam solusi digital untuk mengatasi tantangan dan hambatan yang umum terjadi. Kita sudah mulai melihat penerapan Kecerdasan Buatan (AI) dalam layanan kesehatan yang melampaui model prediksi penyakit. 

Alat generasi baru berbasis AI akan memungkinkan sektor layanan kesehatan mendiagnosis pasien dan meningkatkan hasil dengan biaya lebih rendah. Sistem berbasis AI dapat menangani sebagian besar tugas yang sebelumnya diawasi oleh manusia. AI dapat melakukan hal ini dengan lebih cepat dan terjangkau. Dalam sejumlah penelitian, AI telah membuktikan kemanjurannya sama atau bahkan lebih baik dibandingkan manusia. 

Dan dalam hal diagnosis medis, AI semakin membantu para dokter dan pakar kesehatan lainnya. Dengan bantuan algoritma berbasis AI, ahli radiologi dapat mendeteksi tumor berbahaya dan merekomendasikan cara mengembangkan strategi alternatif untuk pengobatan yang mahal. Namun, dibutuhkan banyak waktu untuk sepenuhnya menggantikan manusia dengan AI di sektor kesehatan. 

Istilah kecerdasan buatan mengacu pada kumpulan teknologi. Fungsi dan fitur sebenarnya dari teknologi ini sangat bervariasi. Berikut beberapa cara AI memengaruhi sektor layanan kesehatan. 

Perusahaan Kecerdasan Buatan Terbesar di Dunia

Masa depan AI dalam layanan kesehatan: potensi penerapan & Dampak

Masa depan AI dalam layanan kesehatan mungkin mencakup pekerjaan dasar hingga pekerjaan yang menantang. Sama seperti AI yang tersebar luas di berbagai bidang seperti ponsel pintar dan rantai pasokan, AI juga menyebabkan perubahan signifikan aplikasi kesehatan. Dalam bidang kesehatan, penerapan AI dapat diklasifikasikan menjadi beberapa jenis berikut. 

  • AI yang berorientasi pada pasien 
  • AI Administratif
  • AI operasional
  • Dokter AI 

Masa depan memiliki peran menarik bagi AI. Misalnya, ada spekulasi bahwa AI dapat menjawab panggilan telepon dan membantu pasien menentukan janji temu. AI juga akan membantu meninjau rekam medis dan tren terkini yang terkait dengan sektor kesehatan. Dari menafsirkan gambar radiologi hingga membuat diagnosis klinis, AI hadir dalam layanan kesehatan. Mari kita lihat masa depan AI di bidang medis. 

  • Ikhtisar AI, Machine Learning (ML), dan Natural Language Processing (NLP) berbasis layanan kesehatan
  • Aplikasi saat ini dan masa depan dalam perawatan kesehatan 
  • Dampak AI pada pasien, staf rumah sakit, dan industri farmasi 
  • Kemungkinan masa depan AI dalam layanan kesehatan akan terungkap 

Petugas kesehatan tidak punya alasan untuk takut terhadap AI 

Memang benar bahwa AI akan berdampak pada mekanisme kerja banyak individu di industri kesehatan. Namun, sebagai petugas kesehatan, Anda tidak perlu takut dengan penerapan AI. Hal ini terjadi karena kecilnya kemungkinan mesin akan menggantikan manusia di sektor medis. 

Salah satu keunggulan utama AI adalah kemampuannya mengidentifikasi pola. Hal ini juga patut dipuji dalam menilai sejumlah besar data untuk mengenali sesuatu yang tidak mampu dideteksi oleh manusia. Sebaliknya, kita sebagai manusia unggul dalam hal kebijaksanaan, kreativitas, empati, dll. Dengan kata lain, manusia dan AI harus berkolaborasi secara aktif untuk menjadikan sistem layanan kesehatan transparan. 

Untuk beradaptasi dengan tantangan yang terus berkembang di bidang layanan kesehatan, para pemangku kepentingan dan pengambil keputusan harus memperluas penerapan AI. Selain itu, mereka harus menyelenggarakan lokakarya dan seminar rutin untuk mendidik para profesional kesehatan tentang peran AI di sektor medis.  

Mengapa sektor kesehatan masih belum mengintegrasikan AI dengan baik?

Tepatnya, perjalanan sektor kesehatan masih panjang untuk dapat mengintegrasikan AI ke dalam sistemnya. Penerapan AI sangat bergantung pada pemahaman para pemimpin terhadap kemampuan AI dan menganalisis bagaimana AI dapat memberikan nilai tambah. Ingatlah selalu bahwa nilai yang diperoleh dari AI tidak datang dari teknologi. Hal ini berasal dari alur kerja klinis dan proses operasional yang berkembang. Berikut adalah cara AI menambah nilai pada sistem layanan kesehatan. 

  • Hal ini memberikan nilai tambah dengan mengotomatiskan cara pelaksanaan proses umum di sektor layanan kesehatan. Otomatisasi menyiratkan penyederhanaan pekerjaan berulang yang dilakukan oleh manusia. 
  • Bagian terbesar dari layanan kesehatan modern adalah augmentasi. Ide augmentasi adalah untuk mengoptimalkan kolaborasi antara manusia dan AI. 

Sebagian besar ahli berpendapat bahwa pengambil keputusan senior di bidang layanan kesehatan tidak perlu memahami mekanisme kerja AI. Mereka harus mengetahui kekuatan dan potensi AI. Mereka harus mengetahui bagaimana AI dapat membantu mereka menawarkan perawatan khusus untuk pasien dengan lebih efektif. 

Keuntungan keseluruhan dari kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan

Dari layanan mandiri pasien hingga chatbots, AI akan mengubah industri perawatan kesehatan demi kemajuan pengguna. Dengan meningkatnya penerapan AI, kita mungkin melihat penerapan CAD dalam diagnosis pasien. 

Penyedia layanan kesehatan dengan bantuan AI dapat mengoptimalkan keseluruhan proses analisis data gambar. NLP dan ML sudah diterapkan di sektor kesehatan. Mereka menawarkan hasil yang menjanjikan. Namun, dengan penerapan AI, kita mungkin memperhatikan:

  • Peningkatan keseluruhan dalam kualitas layanan dan produktivitas klinik 
  • Peningkatan keterlibatan di antara pasien 
  •  Memperlancar akses ke semua kategori pasien 
  • Kustomisasi perawatan medis 

Saat ini, kebanyakan orang khawatir akan efektivitas sistem layanan kesehatan. Pandemi ini telah merusak reputasi industri kesehatan. Cara terbaik untuk mengatasi kerusakan ini dan membangun kembali citra sektor kesehatan adalah dengan menerapkan AI. 

Namun, tidak mudah menerapkan AI di seluruh sektor. Berikut beberapa tantangan penerapan AI di sektor kesehatan. 

  • Digitalisasi dan konsolidasi data 
  • Memperbarui peraturan berbasis AI 
  • Mempersiapkan pasien untuk jenis metode pengobatan baru berdasarkan AI 
  • Keahlian yang tidak pantas 
  • Intervensi manusia 

Perlu disebutkan di sini bahwa AI dapat memberikan kontribusi nilai yang signifikan terhadap keseluruhan aset layanan kesehatan. Salah satu cara terbaik untuk memanfaatkan potensi AI adalah dengan menggunakan setiap teknologi secara kolektif. 

Hal ini akan menimbulkan kepuasan yang lebih baik di kalangan pasien. Integrasi AI ke dalam layanan kesehatan diyakini dapat membuat sistem menjadi lebih maju. Mari kita berharap bahwa di masa depan AI akan membantu sektor kesehatan mencapai tonggak sejarah baru. 

AI dalam layanan kesehatan mengacu pada penggunaan algoritma kompleks yang mengelola penyelesaian aktivitas tertentu. Ketika data dimasukkan ke dalam komputer oleh peneliti, dokter, dan ilmuwan, algoritma yang baru dikembangkan dapat memeriksa, memahami, dan bahkan menawarkan solusi untuk masalah-masalah sulit. masalah medis.

kecerdasan buatan memiliki beragam aplikasi dalam bidang kesehatan. Hanya itu yang kami tahu. Kami juga menyadari bahwa baru-baru ini kami mulai memahami konsep tentang apa yang dapat dicapai AI di bidang perawatan kesehatan. Ini luar biasa sekaligus mengasyikkan.

Tren Otomasi Industri 2022 | Tren Teknologi Baru dalam Otomasi Industri

3 Kategori AI dalam Industri perawatan kesehatan

Ada 3 jenis penerapan AI dalam layanan kesehatan. Penerapan dalam layanan kesehatan terbagi dalam tiga kategori dasar karena AI diterapkan pada segala hal mulai dari ponsel pintar hingga rantai pasokan.

  1. AI dengan fokus pada pasien
  2. AI yang disesuaikan dengan kebutuhan dokter
  3. AI dengan fokus pada manajemen dan operasi

Semuanya mulai dari menjawab panggilan hingga catatan pasien, statistik dan data berbasis populasi, pembuatan obat dan perangkat terapeutik, membaca gambar radiologi, menetapkan diagnosis klinis dan rencana pengobatan, dan bahkan mengobrol dengan pasien mungkin menjadi bagian dari masa depan AI dalam layanan kesehatan.

Studi Kasus Pembelajaran Mesin Kehidupan Sehari-hari Teratas

Masa depan kecerdasan buatan dalam layanan kesehatan meliputi:

  • Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dibahas dalam kaitannya dengan layanan kesehatan.
  • Penerapannya dalam pelayanan kesehatan saat ini dan masa depan, serta relevansinya bagi pasien, dokter, dan industri farmasi
  • Sekilas tentang bagaimana AI dalam layanan kesehatan dapat berkembang dalam dekade mendatang, seiring dengan munculnya teknologi yang mengubah praktik kedokteran dan layanan kesehatan.

Dampak menguntungkan dari kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan

Dari layanan mandiri yang sabar hingga chatbot, sistem CAD untuk diagnostik, dan analisis data pencitraan guna menemukan kandidat molekul dalam penelitian obat, AI telah meningkatkan kecepatan dan kemudahan, menurunkan biaya dan kesalahan, serta mempermudah lebih banyak pasien untuk mendapatkan perawatan yang mereka butuhkan.

Meskipun NLP dan ML sudah digunakan dalam layanan kesehatan, NLP dan ML akan menjadi lebih penting karena memiliki kemampuan untuk:

  • Meningkatkan produktivitas dan standar layanan kesehatan penyedia dan dokter.
  • Meningkatkan partisipasi pasien dalam pengobatan mereka sendiri dan memudahkan mereka mendapatkan perawatan.
  • Mengembangkan terapi farmakologi inovatif dengan kecepatan lebih cepat dan biaya lebih rendah.
  • Memanfaatkan analitik untuk mengakses sumber data klinis non-kodifikasi yang signifikan namun belum dijelajahi untuk menyesuaikan perawatan medis.

Meskipun teknologi AI memiliki nilai yang besar, manfaat yang lebih besar dapat diperoleh ketika teknologi tersebut digunakan di seluruh pengalaman pasien, mulai dari diagnosis, pengobatan, hingga pemeliharaan kesehatan berkelanjutan.

Pentingnya Pembelajaran Mesin dalam Kehidupan Sehari-hari

Pembelajaran yang diperoleh dari penerapan AI dalam perawatan kesehatan & Kedokteran

Kami menawarkan ide-ide berikut berdasarkan pengalaman kami dengan pelanggan mengenai penerapan AI dalam layanan kesehatan:

  • Pertimbangkan lebih banyak waktu dan uang untuk penerapan awal: bahkan proyek sederhana pun memerlukan lebih banyak waktu dan upaya untuk persetujuan biaya-manfaat.
  • Menggunakan teknologi yang dapat diakses dan membatasi modifikasi mengurangi biaya.
  • Ciptakan sistem yang dapat menangani panjang dan volume transaksi umum sekaligus memiliki kemampuan menangani transaksi yang lebih lama dan beban kerja maksimum.
  • Tenaga profesional dengan gabungan latar belakang teknologi dan layanan kesehatan harus dilibatkan karena mereka akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang permintaan dan preferensi pelanggan, serta solusi teknologi.

Mempersiapkan masa depan AI dalam layanan kesehatan

Dalam industri medis, kecerdasan buatan berfokus pada analisis dan pemahaman kumpulan data besar untuk membantu dokter membuat penilaian yang lebih baik, mengelola data pasien secara efektif, menciptakan perawatan individual dari kumpulan data yang rumit, dan menemukan pengobatan baru.

Mari kita lihat lebih dekat masing-masing kasus aplikasi yang luar biasa ini.

Dukungan Keputusan Klinis

AI dalam layanan kesehatan mungkin bermanfaat Dukungan Keputusan Klinis, memungkinkan dokter membuat penilaian lebih cepat dengan mengenali pola kesulitan kesehatan secara lebih tepat dibandingkan kemampuan otak manusia. Di sektor di mana waktu yang diambil dan keputusan yang diambil mungkin mempunyai dampak yang mengubah hidup pasien, penghematan waktu dan masalah yang terdeteksi sangatlah penting.

 Manajemen informasi

AI dalam layanan kesehatan adalah aset luar biasa bagi manajemen informasi dokter dan pasien. Pasien menghemat waktu dan uang dengan pergi ke dokter lebih cepat, mengurangi tekanan pada penyedia layanan kesehatan, dan meningkatkan kenyamanan pasien. Dokter juga dapat menggunakan modul instruksional berbasis AI untuk memperluas pengetahuan dan bakat mereka dalam pekerjaan, menyoroti manfaat analisis data AI dalam layanan kesehatan.

Evolusi AI dalam Layanan Kesehatan & Kedokteran pada tahun 2030

  • Pada tahun 2030, AI akan mengakses banyak sumber data untuk menunjukkan tren penyakit dan meningkatkan terapi dan perawatan.
  • Sistem layanan kesehatan akan mampu memprediksi risiko seseorang terkena penyakit tertentu dan memberikan saran cara untuk menghindarinya.
  • AI akan meningkatkan rumah sakit dan sistem kesehatan dalam mengurangi waktu tunggu pasien dan meningkatkan efisiensi.

Meningkatnya penyebaran teknologi telah berdampak pada hampir setiap aspek kehidupan kita, termasuk kesehatan dan layanan kesehatan. Kecerdasan buatan (AI) telah mulai mengubah AI di masa depan layanan kesehatan, dan pengaruhnya terhadap pengalaman pasien akan terlihat jelas selama 20 tahun ke depan.

Para dokter dan peneliti mengandalkan AI untuk membantu pelatihan, penelitian, pengenalan dini, diagnosis, pengobatan, dan bahkan perawatan di akhir hayat, menjadikannya bidang investasi kesehatan yang berkembang paling cepat. Sistem layanan kesehatan di seluruh dunia, termasuk National Health Service (NHS) di Inggris, telah menggunakan program asisten kesehatan AI untuk meningkatkan proses klinis, menggunakan aplikasi dan program online untuk memberikan informasi kepada pasien tentang gejala mereka dan bahkan untuk memfasilitasi pertemuan dengan dokter.

Namun, peralihan ke solusi berbasis teknologi berarti peningkatan pesat dalam jumlah data sensitif pasien yang dikumpulkan, menyebabkan beberapa anggota mengungkapkan kekhawatiran tentang privasi catatan kesehatan elektronik, terutama di zaman ketika peretasan sangat umum terjadi.

Bagaimana AI digunakan saat ini di Layanan Kesehatan?

AI terbukti menjadi terobosan dalam bisnis layanan kesehatan dalam berbagai cara. Berikut beberapa contoh yang masih digunakan sampai sekarang:

  1. Radiologi

Untuk mengotomatiskan analisis dan diagnosis gambar, sistem kecerdasan buatan (AI) sedang dibuat. Hal ini dapat membantu ahli radiologi dalam menyoroti wilayah yang diinginkan pada pemindaian, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi kesalahan manusia. Metode yang sepenuhnya otomatis – yang membaca dan menafsirkan pemindaian tanpa keterlibatan manusia – juga dimungkinkan, sehingga memungkinkan interpretasi langsung di komunitas yang kurang terlayani atau di luar jam kerja.

  1. Penemuan obat
masa depan AI di bidang kesehatan
Masa depan AI di bidang kesehatan

Teknologi kecerdasan buatan (AI) sedang dikembangkan untuk menemukan kemungkinan pengobatan tersembunyi dari database informasi yang luas mengenai obat-obatan yang ada yang mungkin diubah untuk mengatasi bahaya mendesak seperti virus Ebola. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi pengembangan obat dan tingkat keberhasilan, serta mempercepat proses peluncuran pengobatan baru sebagai respons terhadap ancaman penyakit yang fatal.

  1. Identifikasi Risiko Pasien

Sistem AI dapat memberikan dukungan real-time kepada dokter dengan menganalisis sejumlah besar data medis sebelumnya untuk membantu mengidentifikasi pasien yang berisiko. Risiko masuk kembali ke rumah sakit adalah fokus saat ini, dengan pasien yang memiliki peluang lebih tinggi untuk kembali ke rumah sakit dalam waktu 30 hari setelah keluar dari rumah sakit sedang diidentifikasi.

  1. Perawatan utama

Beberapa organisasi sedang mengembangkan sistem langsung ke pasien untuk menilai dan memberikan panduan melalui suara atau obrolan. Hal ini memungkinkan jawaban cepat atas pertanyaan dasar dan penyakit. Hal ini dapat membantu masyarakat menghindari kunjungan yang tidak perlu ke dokter, mengurangi beban dokter di layanan primer – dan, untuk mengatasi sejumlah penyakit, memberikan nasihat dasar yang tidak tersedia bagi mereka yang tinggal di pedesaan atau wilayah terlantar. Meskipun prinsipnya jelas, verifikasi tetap diperlukan untuk menunjukkan keselamatan pasien.

Keterbatasan AI dalam layanan kesehatan

Meskipun AI dalam layanan kesehatan memiliki potensi yang sangat besar, terdapat sejumlah keterbatasan yang diketahui, seperti halnya perkembangan teknologi lainnya.

  1. Masalah adopsi sejak awal

Permasalahan yang menimbulkan kesulitan sering terjadi ketika sebuah teknologi baru diperkenalkan, namun masalah tersebut harus diatasi agar AI dapat digunakan secara luas dalam bisnis layanan kesehatan.

Pada akhirnya, adopsi AI akan menarik investor yang akan berinvestasi pada AI, dan studi kasus yang berhasil harus dipromosikan dan diberikan sebagai inspirasi di masa depan. Untuk menerapkan studi kasus ini, perusahaan layanan kesehatan tertentu harus menjadi pengguna awal.

  1. Masalah Privasi Data

Berdasarkan sifatnya, privasi layanan kesehatan sangatlah sensitif dan bersifat pribadi.

Sistem untuk mengamankan privasi dan keamanan data dari peretas harus diterapkan untuk memberikan tingkat kepercayaan tertinggi terhadap teknologi. Sayangnya, peretasan masih meluas, seperti yang terungkap sebelumnya Obat UW bocor 1 juta catatan pasien.

Namun, masalah privasi tidak seharusnya menghalangi penggunaan kecerdasan buatan dalam layanan kesehatan.

  1.  Kepatuhan terhadap peraturan

HIPAA dan berbagai aturan data pasien lainnya harus disetujui oleh badan pengatur, seperti FDA, untuk memverifikasi bahwa kriteria pemerintah terpenuhi. keamanan HIPAA tantangannya adalah pembagian data di beberapa basis data, dan kehati-hatian harus ditunjukkan dalam bidang-bidang ini agar kemajuan di masa depan dapat berhasil. Peraturan dan regulasi yang ada saat ini diakui sebagai hambatan dalam adopsi AI, karena organisasi yang membangun perangkat lunak, dan karenanya AI, juga diharapkan memenuhi persyaratan Hitrust.

  1.  Kesulitan Kotak Hitam

Pembelajaran mendalam, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin tidak memiliki kemampuan untuk menanyakan “mengapa?” Akibatnya, logika di balik penilaian tidak dapat dibenarkan, sehingga memerlukan banyak tebakan dalam proses pengambilan keputusan.

  1. Mudah digunakan dengan output yang jelas

Sistem ini sangat mudah digunakan dan dipasang, tidak memerlukan pelatihan operator dan menyertakan format keluaran standar yang mudah terhubung dengan aplikasi medis dan sistem catatan kesehatan lainnya.

Output sistem yang jelas memberikan waktu 60 detik untuk menentukan apakah kualitas ujian sudah cukup. Tindakan lebih lanjut, seperti human grader membaca berlebihan, telekonsultasi, dan/atau rujukan ke suatu dokter mata, dapat diindikasikan bila terdapat tanda-tanda DR yang dirujuk.

Kesimpulan

Dengan adanya beberapa permasalahan yang harus diselesaikan, termasuk faktor-faktor yang terdokumentasi dengan baik seperti populasi yang menua dan meningkatnya angka penyakit kronis, kebutuhan akan solusi layanan kesehatan yang lebih kreatif sangatlah jelas. Meskipun mendapat perhatian media yang signifikan, solusi yang didukung AI hanya melakukan sedikit upaya untuk menyelesaikan permasalahan penting dan belum memberikan pengaruh yang berarti secara keseluruhan pada bisnis layanan kesehatan global. Masa depan kecerdasan buatan dalam layanan kesehatan tampaknya tidak dapat diprediksi. Banyak rintangan penting yang dapat diatasi di tahun-tahun mendatang. Hal ini berpotensi memainkan peran penting dalam menjalankan sistem layanan kesehatan di masa depan, melengkapi sumber daya klinis, dan memastikan hasil terbaik bagi pasien.

Ditulis oleh Ashok Kumar
CEO, Pendiri, Kepala Pemasaran di Make An App Like. Saya Penulis di OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Hubungi saya untuk mempublikasikan konten Anda. Profil
simulator pacar yandere ai

Simulator Pacar AI Yandere

Ashok Kumar in AI & ML
  ·   6 min baca

Tinggalkan Balasan

Translate »