Kecerdasan buatan (AI) merevolusi industri perawatan kesehatan dan diharapkan dapat menjawab tantangan lama dalam perawatan pasien. Dimulai dari pengurangan kesalahan dan diakhiri dengan membangun kembali kepercayaan antara pasien dan praktisi medis, AI siap menghadirkan fase baru pencapaian medis. Kemajuan teknologi berbasis AI terbukti cukup prospektif dalam meningkatkan akurasi diagnosis, mengoptimalkan alur kerja, dan memastikan keberhasilan pasien.
Perangkat yang dapat dipakai dan algoritma AI
Penggunaan AI dalam industri layanan kesehatan menciptakan ruang bagi solusi baru yang meningkatkan layanan bagi pasien dan alur kerja klinis. Perangkat wearable yang menggunakan algoritme AI, seperti pelatih kesehatan dan pelacak suasana hati Apple yang akan datang, memanfaatkan data dari jam tangan pintar untuk memberikan saran kesehatan dan area olahraga yang dipersonalisasi. Selain itu, perangkat Internet of Medical Things (IoMT), yang menggunakan AI tingkat lanjut, menyediakan fitur pemantauan jarak jauh untuk menemukan tanda-tanda awal masalah dan meningkatkan hasil pengobatan pasien.
Perangkat wearable dan aplikasi seluler memungkinkan penyedia layanan kesehatan memantau metrik terkait kesehatan pasien dari jarak jauh secara real-time, sehingga meningkatkan keterlibatan dan kepatuhan pasien serta memfasilitasi intervensi yang tepat waktu. Teknologi pengenalan berbasis AI juga dapat merekam data kesehatan secara otomatis.
Menurut Forum Ekonomi Dunia, pasar AI layanan kesehatan akan mencapai $188 miliar pada tahun 2030. Pada tahun yang sama, diperkirakan kita akan kehilangan sekitar 10 juta dokter, perawat, dan bidan seiring bertambahnya usia populasi dan membutuhkan lebih banyak layanan kesehatan.
Janji AI dalam diagnosis penyakit
Algoritme AI dan pembelajaran mendalam menunjukkan peluang yang menjanjikan di sejumlah bidang layanan kesehatan. Penelitian yang dilakukan oleh Kantor Akuntansi Pemerintahan menunjukkan bahwa sejumlah teknologi pembelajaran mesin (ML) dapat mendiagnosis penyakit pada tahap awal dan memberikan analisis data medis yang konsisten.
Misalnya, Perangkat Lunak FPT menerapkan analisis prediktif AI dalam mendeteksi pneumotoraks dan tumor ginjal. Solusi pemenang ini telah diakui di dua kompetisi teknologi perawatan kesehatan: Pneumothorax dan KiTS-2019 Grand-challenge.
Studi lain menemukan bahwa AI dapat memulai tindak lanjut pencitraan radiologi untuk mencegah keterlambatan dan keterlambatan perawatan. Identifikasi penyakit secara dini, penanganan kesalahan diagnostik yang lebih efektif, dan mengurangi penundaan adalah kunci untuk mendapatkan hasil yang lebih baik bagi pasien dan menurunkan biaya layanan kesehatan.
Demikian pula, para peneliti semakin mendekati kemungkinan penggunaan lensa kontak pintar yang mampu memantau kadar glukosa darah sebagai alat untuk mendeteksi dan mengelola diabetes. Sepuluh tahun yang lalu inisiatif ini diluncurkan bersama oleh Google dan Novartis, namun sebuah makalah penelitian yang diterbitkan sebulan yang lalu oleh Universitas Yonsei, Republik Korea telah menunjukkan kemajuan nyata dalam uji coba teknologi tersebut pada hewan dan manusia.
Mengatasi tantangan dan jalan ke depan
Meskipun masa depan AI di bidang layanan kesehatan tampak cerah, tantangannya masih ada. Implikasi model prediktif terhadap pilihan pengobatan dan perlunya pengajaran algoritma secara terus menerus merupakan salah satu isu yang mencerminkan kesulitan penerapan AI dalam praktik medis.
Kerja sama kelembagaan dan pembuatan kebijakan AI yang etis sangat penting untuk menghadapi tantangan ini dengan cara yang benar. Selain itu, seiring dengan perubahan sistem peraturan di seluruh dunia, organisasi layanan kesehatan juga harus melakukan perubahan agar tetap patuh dan melindungi keselamatan pasien.
Kami masih berupaya untuk menembus permukaan AI ke dalam sistem layanan kesehatan global. Namun, indikasinya adalah bahwa kita berada di ambang sesuatu yang besar dalam hal prognosis, pengobatan pencegahan, dan pengobatan yang ditingkatkan dengan AI. Namun sebagian besar pengamat menekankan bahwa apa yang sebenarnya diperlukan adalah menyediakan sarana bagi para profesional untuk meningkatkan hasil, bukannya menghancurkan keseluruhan sistem.
