Penggunaan Artificial Intelligence (AI) dalam sektor kesehatan dapat mengubah pandangan perawatan kesehatan. AI memberikan kemampuan untuk menganalisis data yang besar dan kompleks dengan cepat dan akurat, mengidentifikasi pola-pola yang sulit dikenali oleh manusia, dan memberikan solusi yang lebih efisien dalam diagnosis, perawatan, dan pengelolaan penyakit.
Untuk memproses dan memahami sejumlah besar informasi, penggunaan algoritma kecerdasan buatan (AI) dalam layanan kesehatan harus meningkat secara dramatis. Dengan meningkatnya jumlah pasien dalam beberapa tahun terakhir, dokter memproses begitu banyak jenis data dan mencoba memahami persamaan, perbedaan, dan pola kondisi dan gejala penyakit pasiennya.
AI memiliki banyak hal untuk ditawarkan pada sektor kesehatan. Jumlah data yang dihasilkan dalam layanan kesehatan akan terus bertambah dan di sinilah algoritma AI dapat menyederhanakan proses. Pada artikel kali ini, mari kita bahas berbagai aspek penggunaan AI yang sangat berguna dalam layanan kesehatan.
Jenis algoritma AI yang digunakan dalam perawatan kesehatan
AI telah berkembang menjadi banyak sub-disiplin. Di bawah ini akan dijelaskan tiga algoritma AI terpenting yang saat ini digunakan dalam industri medis.
Machine learning
Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang fokus pada pengembangan sistem komputer yang mampu belajar dan meningkatkan kinerjanya dari pengalaman atau data, tanpa harus diprogram secara manual. ML menangani kumpulan data besar yang harus diberi label dan disusun sebelum digunakan untuk melatih algoritme ML. Data dikelompokkan oleh seorang insinyur menggunakan algoritma matematika untuk menyaringnya dan menarik kesimpulan berdasarkan kriteria yang ditentukan.
Deep Learning (DL)
DL adalah subbidang daro ML yang tidak memerlukan banyak perhatian manusia, terutama pada tahap entri data. Deep learning dapat menangani kumpulan data yang lebih besar dan kurang terstruktur dibandingkan ML dasar. Algoritma DL mampu menemukan pola dalam data secara mandiri.
Natural Language Processing (NLP)
NLP adalah subdisiplin dari AI dan ML yang berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia yang digunakan dalam komunikasi sehari-hari. NLP bertujuan untuk memungkinkan komputer untuk memahami, menginterpretasi, dan merespons bahasa manusia dalam cara yang bermanfaat.
Sekarang setelah memahami lebih banyak tentang berbagai kategori algoritma AI, dan sebelum kita beralih ke bagaimana AI membantu dalam layanan kesehatan, penting untuk memahami perbedaan antara jenis data yang dapat diproses oleh sistem AI.
Data terstruktur
Data jenis ini diberi label dan disistematisasikan sebelum digunakan sebagai data pelatihan untuk algoritma AI. Misalnya, data yang disimpan dalam catatan kesehatan elektronik, dengan bidang dan label yang jelas, merupakan data terstruktur. Saat suatu algoritma memproses data terstruktur, algoritma tersebut mengetahui secara pasti apa yang dimasukkan ke dalamnya dan hasil apa yang dicarinya.
Data tidak terstruktur
Sesuai namanya, data jenis ini tidak terorganisir. Algoritma AI tidak memiliki pengidentifikasi (label) atau struktur yang telah ditentukan sebelumnya untuk digunakan dan harus mencari cara untuk membuat data tersebut berguna. Contoh data tidak terstruktur antara lain catatan medis dalam format audio atau teks dan gambar.
Kemampuan menganalisis data tidak terstruktur adalah salah satu keuntungan terbesar menggunakan AI dalam layanan kesehatan. Dengan menerapkan algoritma DL, peneliti medis dapat dengan cepat mengekstraksi informasi berharga dari kumpulan data yang tidak terstruktur.
Bagaimana ML diterapkan dalam layanan kesehatan
ML melibatkan pengembangan model komputasi dasar untuk memecahkan masalah. Pada dasarnya ada empat jenis ML: supervised learning dan unsupervised learning, ditambah semi-supervised learning dan reinforcement learning.
Dengan banyaknya algoritma berbeda yang kini tersedia, solusi ML telah menjadi lebih dari sekadar angan-angan untuk layanan kesehatan. Di mana pun ada data kompleks yang perlu diproses, kita dapat mengandalkan ML untuk memprosesnya. Selanjutnya, mari kita lihat beberapa kegunaan ML dalam perawatan kesehatan.
Analisis prediktif
Pendekatan ini menggunakan data historis untuk memprediksi hasil di masa depan. Baru-baru ini teknologi ini membuktikan manfaatnya dalam industri layanan kesehatan ketika National Minority Quality Forum (NMQF) merilis Indeks COVID-19, sebuah alat yang memprediksi wabah pandemi. Contoh lain dari analisis prediktif adalah penggunaan ML untuk menilai prognosis dengan cepat, sehingga tim medis dapat menargetkan konsultasi paliatif kepada individu yang berisiko tinggi.
Diagnosa yang lebih cepat dan akurat
Salah satu kemampuan terbesar AI dalam layanan kesehatan adalah kemampuannya untuk mendiagnosis penyakit dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dan lebih cepat dibandingkan manusia. AI dapat menganalisis data medis yang besar dan rumit, termasuk hasil tes, citra medis, dan riwayat pasien, untuk mengidentifikasi pola yang mungkin sulit dikenali oleh dokter manusia. Ini telah membantu dalam mendiagnosis penyakit seperti kanker, penyakit jantung, dan gangguan autoimun dalam tahap awal, ketika pengobatan paling efektif.
Contohnya, dalam bidang radiologi, AI digunakan untuk membantu mengidentifikasi gambar yang mencurigakan pada gambar CT scan atau MRI. Teknologi ini memungkinkan deteksi dini penyakit dan meminimalkan risiko kesalahan manusia dalam interpretasi gambar medis yang kompleks.
Mengontrol kondisi medis dengan pencitraan gambar
ML secara signifikan meningkatkan efisiensi ahli medis dengan menggunakan algoritma untuk memproses informasi visual yang kompleks. Salah satu penerapan yang patut diperhatikan adalah analisis gambar untuk mendeteksi kanker kulit. Menurut jurnal yang diterbitkan dalam Journal of Medical Internet Research, tanpa pencitraan medis, dokter kulit hanya memiliki akurasi 65-80%. Dengan pencitraan yang mendukung mata terlatih mereka, tingkat akurasi meningkat menjadi 75-84%.
Konsultasi yang dipersonalisasi
Untuk memberikan prognosis individual, praktisi terkadang menghubungkan informasi dari catatan kesehatan elektronik dengan data genetik. Proses ini sangat memakan waktu. Dengan menggunakan kumpulan data pada skala yang melampaui kemampuan manusia untuk memprosesnya, machine learning membuka jalan bagi pengobatan yang lebih presisi. Pendekatan baru ini menganalisis kumpulan data yang kompleks untuk memberikan prediksi hasil individual bagi pasien.
AI juga memungkinkan personalisasi perawatan medis berdasarkan karakteristik individu pasien. Dengan menganalisis data genomik dan riwayat medis, AI dapat membantu dokter merancang rencana perawatan yang lebih sesuai dengan kebutuhan unik setiap pasien. Ini berarti bahwa pengobatan tidak lagi bersifat satu ukuran cocok untuk semua.
Contoh nyata adalah terapi kanker berdasarkan genomik. AI dapat menganalisis genom pasien dan mencocokkannya dengan terapi yang paling efektif, menghindari efek samping yang tidak perlu dan meningkatkan peluang kesembuhan. Hasilnya adalah perawatan yang lebih efisien dan lebih baik bagi pasien.
Manajemen data medis yang efisien
Seperti yang sudah dibahas sebelumnya, teknologi AI juga memiliki peran besar dalam mengelola data medis yang semakin kompleks. Dengan penggunaan catatan medis elektronik, AI dapat membantu memproses, menyimpan, dan mengambil informasi dengan lebih cepat dan akurat. Ini tidak hanya meningkatkan efisiensi administratif, tetapi juga membantu dalam penelitian medis.
Penggunaan AI dalam analisis data medis juga membantu penelitian medis. AI dapat memproses data dari uji klinis, studi observasional, dan literatur medis dengan cepat, membantu peneliti mengidentifikasi tren dan temuan baru dalam penelitian medis.
Permasalahan keamanan data
Meskipun AI menawarkan banyak potensi dalam layanan kesehatan, ada juga tantangan dan masalah yang perlu diatasi. Salah satunya adalah keamanan data pasien. Penggunaan data medis yang sangat sensitif dalam aplikasi AI menimbulkan risiko kebocoran data dan penyalahgunaan informasi. Perlindungan data pasien harus selalu menjadi prioritas utama.
Selain itu, terdapat juga masalah etika, termasuk pertanyaan mengenai hak pasien atas privasi data mereka, tanggung jawab atas keputusan yang dibuat oleh algoritma AI, dan cara mengelola bias dalam penggunaan AI dalam perawatan medis.
Masa depan penggunaan teknologi dalam layanan kesehatan
Potensi penggunaan AI dalam layanan kesehatan masih sangat besar. Di masa depan, kita mungkin akan melihat perkembangan lebih lanjut dalam penggunaan robot medis yang dikendalikan AI, seperti operasi bedah dan perawatan diagnostik otomatis. AI juga dapat digunakan dalam pengembangan obat-obatan baru, pemantauan kesehatan jangka panjang, dan peramalan wabah penyakit.
Selain AI, teknologi yang sekarang berkembang dan dapat digunakan untuk meningkatkan layanan kesehatan adalah Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR). Penggunaan teknologi dalam layanan kesehatan telah membawa transformasi besar dalam diagnosis, perawatan, dan pengelolaan data medis. Dengan meningkatnya akurasi diagnosis, perawatan yang dipersonalisasi, dan pengelolaan data yang lebih efisien, AI dan teknologi lainnya memiliki potensi untuk mengubah dunia kesehatan. Namun, tantangan privasi data dan masalah etika penggunannya harus diperhatikan agar tidak merugikan pasien.
Itulah informasi seputar AI yang bermanfaat untuk layanan kesehatan. Dengan perkembangan teknologi yang terus berlanjut, penggunaan AI di bidang apa pun akan menjadi lebih canggih dan terjangkau. Kunjungi blog MetaNesia untuk mengetahui informasi lain seputar blockchain, AR, VR, dan teknologi imersif metaverse lainnya.
Tertarik untuk menggunakan layanan virtual reality dan augmented reality? Segera hubungi customer service kami melalui WhatsApp untuk bertanya dan berkonsultasi secara gratis. Rasakan juga pengalaman dunia virtual yang menakjubkan dengan bergabung bersama MetaNesia.
Twitter
Linkedin