Layanan kesehatan selalu menjadi bidang di mana inovasi dihargai dan penting untuk menyelamatkan nyawa. Meskipun ada kemajuan teknologi, industri perawatan kesehatan masih menghadapi tantangan yang masih ada.
PwC mengatakan biaya layanan kesehatan akan meningkat 7% di 2024. Hal ini disebabkan oleh kelelahan staf, kekurangan pekerja, masalah pembayaran, dan kenaikan harga. Industri ini mencari teknologi baru untuk memberikan perawatan yang baik tanpa biaya tinggi. Salah satu bidang utamanya adalah AI Generatif dalam perawatan kesehatan.
AI generatif menambah kecepatan, meningkatkan akurasi, dan membuka pintu bagi inovasi yang belum pernah kita bayangkan.
Dalam artikel ini, kita akan membahas kekuatan AI Generatif dalam layanan kesehatan, penerapannya, dan beberapa pertimbangan etis.
Penerapan AI Generatif dalam Layanan Kesehatan
AI Generatif menawarkan solusi untuk pelatihan, diagnosis, pengembangan obat, dan banyak lagi di bidang perawatan kesehatan. Mari kita lihat bidang-bidang utama di mana teknologi ini lebih penting.
Pelatihan dan Simulasi Medis
AI Generatif menciptakan skenario kesehatan yang realistis untuk pelatihan. Berbeda dengan metode tradisional dengan skenario tetap, AI beradaptasi secara real-time. Hal ini memperkaya pengalaman belajar. Misalnya, Universitas Michigan menggunakan AI untuk mensimulasikan pengobatan sepsis, sedangkan University of Pennsylvania mempelajari penyebaran COVID-19.
Diagnosis Klinis
AI generatif membantu dalam dua cara utama: meningkatkan citra medis dan mendiagnosis penyakit. AI dapat mengubah pemindaian berkualitas rendah menjadi gambar beresolusi tinggi. Ia juga menggunakan data pasien untuk mendeteksi tanda-tanda awal penyakit seperti kanker kulit atau Alzheimer. Med-Palm 2 Google, yang dilatih tentang data medis, mencapai tingkat akurasi 85% dalam menjawab pertanyaan medis.
Pengembangan Obat
Pengembangan obat baru adalah urusan yang mahal dan sering kali memakan biaya miliaran dolar. AI generatif dapat memangkas biaya secara signifikan. Ia dapat merancang molekul baru dan memprediksi sifat obat baru. Baru-baru ini, Farmasi Rekursi memperoleh Valensi, sebuah startup AI, untuk merancang kandidat obat menggunakan AI.
Tugas administrasi
Dokter menghadapi tingkat kelelahan yang tinggi, sebagian disebabkan oleh pekerjaan administratif. AI Generatif dapat membantu mengotomatiskan tugas-tugas seperti mengisi catatan kesehatan elektronik (EHR) dan menjadwalkan janji temu. Navina, sebuah startup AI, membuat alat untuk membantu dokter dalam tugas-tugas ini dan telah mendapatkan pendanaan sebesar $44 juta.
Data Medis Sintetis
Data untuk penelitian medis sulit didapat, terutama untuk penyakit langka. AI generatif dapat menghasilkan sampel data sintetis, tanpa mengabaikan masalah privasi. Peneliti Jerman mengembangkan GANerAid, model AI yang menghasilkan data pasien sintetik untuk uji klinis.
Keuntungan dan Tantangan AI Generatif dalam Layanan Kesehatan
Kelebihan
- Kecepatan: Salah satu manfaat paling menarik adalah seberapa cepat tugas diselesaikan. Misalnya, AI dapat menyaring banyak catatan medis dalam hitungan detik, yang akan memakan waktu lebih lama bagi manusia.
- Ketepatan: AI Generatif unggul dalam meningkatkan kualitas diagnosis. Metode ini dapat mengidentifikasi penyakit tahap awal dengan akurasi lebih tinggi dibandingkan metode tradisional. Misalnya, algoritma AI telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam deteksi dini kanker.
- Aksesibilitas : AI generatif dapat membuat layanan kesehatan lebih tersedia. Bayangkan daerah pedesaan dimana layanan khusus terbatas. Platform telemedis yang didukung AI dapat menawarkan layanan konsultasi dan diagnosis dari jarak jauh.
Tantangan
- Bias: Model AI dapat mewarisi bias yang ada dalam data pelatihannya. Hal ini merupakan kekhawatiran dalam layanan kesehatan, karena algoritma yang bias dapat menyebabkan perlakuan yang tidak setara untuk kelompok demografi yang berbeda. Misalnya, sebuah penelitian menunjukkan bahwa a AI yang digunakan dalam layanan kesehatan kurang akurat dalam mendiagnosis kondisi kulit untuk orang dengan warna kulit lebih gelap.
- Privasi data: Salah satu kekhawatiran terbesar dalam layanan kesehatan adalah keamanan data sensitif. Karena AI bergantung pada kumpulan data yang besar, selalu ada risiko pelanggaran data. Namun survei pada tahun 2023 menunjukkan bahwa AI juga dapat menjadi bagian dari solusi. Bisa menghemat biaya pelanggaran data hampir $1.8 juta bagi organisasi dan mempercepat identifikasi pelanggaran lebih dari 100 hari.
- Biaya Implementasi: Menyiapkan alat AI bisa jadi mahal. Biaya awal mencakup pengembangan perangkat lunak, pengaturan perangkat keras, dan pelatihan staf untuk menggunakan sistem baru.
- Regulasi: Aplikasi medis AI masih berada dalam wilayah abu-abu. Terdapat pertanyaan mengenai akuntabilitas jika terjadi kesalahan diagnosis atau kesalahan penanganan data. Itu AS dan UE sedang membuat rencana untuk mengeluarkan peraturan baru, namun hal ini tidak akan terjadi dalam waktu dekat.
Pandangan Masa Depan dan Tren Baru GenAI di Layanan Kesehatan
Seiring dengan semakin populernya AI generatif, kami melihat tren-tren baru yang akan membentuk industri layanan kesehatan di tahun-tahun mendatang. Berikut ikhtisar tren tersebut:
Diagnosis dan Pengobatan Kustom yang Lebih Baik
GenAI akan meningkatkan diagnosis penyakit dan memungkinkan perawatan medis yang disesuaikan. Model masa depan akan menghasilkan gambaran medis yang detail dan mengidentifikasi penyakit dengan akurasi tinggi.
AI dan Kerjasama Manusia
GenAI akan mempromosikan lingkungan di mana manusia dan AI berkolaborasi. Interaksi yang efektif antara petugas layanan kesehatan dan AI diperlukan untuk memaksimalkan manfaat.
Big Data dan EHR
Menggabungkan GenAI dengan big data dan catatan kesehatan elektronik merupakan hal yang menjanjikan. Model AI ini dapat menganalisis beragam data pasien untuk memberikan wawasan yang bermanfaat. Mereka dapat menggunakan EHR untuk menemukan tren, membuat prediksi, dan menyempurnakan pengobatan.
Ongoing Learning
GenAI perlu terus belajar agar tetap berguna. Negara ini harus beradaptasi dengan data baru, penyakit, dan perubahan layanan kesehatan. Model masa depan kemungkinan besar akan dapat belajar terus-menerus, menjadikannya lebih akurat dan berguna.
Peran Data AI Generatif dalam Layanan Kesehatan
Data memainkan peran penting dalam mendukung AI generatif untuk industri layanan kesehatan. Begini caranya:
Model Pelatihan
Data berkualitas tinggi sangat penting untuk melatih algoritma AI. Model-model ini belajar dari riwayat pasien masa lalu, gambaran medis, dan bahkan informasi genetik untuk menjadi lebih pintar.
Meningkatkan Akurasi
Semakin beragam dan luas kumpulan datanya, semakin baik model AI dalam memprediksi dan mendiagnosis. Misalnya, AI yang dilatih dengan berbagai macam sinar X dapat mengidentifikasi masalah paru-paru dengan lebih akurat.
Pengobatan Pribadi
Data memungkinkan AI menyesuaikan perawatan dengan kebutuhan individu. Misalnya, AI dapat menganalisis data dari berbagai sumber untuk merekomendasikan pengobatan yang paling efektif bagi pasien.
Predictive Analytics
Dengan data yang cukup, AI dapat memperkirakan kebutuhan pasien dan tren layanan kesehatan. Hal ini dapat memprediksi wabah penyakit atau mengantisipasi sumber daya yang dibutuhkan rumah sakit.
Kepatuhan Etis dan Hukum
Data membantu memastikan bahwa model AI mematuhi peraturan layanan kesehatan. Data yang tepat dapat membantu mengidentifikasi bias atau ketidakakuratan yang dapat menyebabkan perlakuan tidak setara.
