Kecerdasan Buatan menggerakkan setiap sektor, dan industri perawatan kesehatan tidak terkecuali. Industri layanan kesehatan menuai manfaat dari data transformatif dan memicu pengembangan intensif dalam sistem deteksi dini, diagnosis, dan pemantauan pasien untuk pemberian layanan kesehatan yang lebih baik.
Pasar AI perawatan kesehatan global bernilai $11 miliar dan diperkirakan akan tercapai $ 188 miliar 2030.
AI berkembang dengan volume besar data perawatan kesehatan dari penyedia perawatan dari rumah sakit, pusat perawatan, laboratorium pencitraan dan patologi, rumah sakit, klinik, dan banyak lagi. Analisis yang tepat dari data ini memiliki potensi tak terbatas untuk mengubah kesehatan manusia, namun format data yang tidak terorganisir yang dikumpulkan dari sumber dinamis membuatnya tidak mungkin untuk dianalisis dan diubah.
Untungnya, jalan menuju layanan kesehatan transformatif dimungkinkan dengan inovasi yang didorong oleh solusi AI dan ML.
Meskipun AI dapat menarik wawasan klinis dari data mentah dan tidak terstruktur, mengembangkan algoritme lanjutan masih memakan waktu dan sumber daya. Namun, dengan laju pertumbuhan pasar, masuk akal untuk mengharapkan solusi perawatan kesehatan berbasis AI untuk memberikan manfaat yang tak tertandingi bagi para profesional medis dalam berbagai aspek.
Di mana AI dan ML dapat Membantu Merangsang Inovasi Perawatan Kesehatan yang Lebih Baik?
Deteksi Dini Penyakit
Janji akan proses diagnostik yang lebih baik adalah salah satu potensi AI yang signifikan dalam aplikasi perawatan kesehatan. Alat AI berbasis ML dapat digunakan untuk mengidentifikasi pasien dengan kondisi umum dan langka yang terdeteksi dan tidak terdeteksi. Alat ML khusus akan dapat menginterpretasikan data yang ada di Catatan Kesehatan Elektronik, pencitraan medis, laporan lab, dan catatan dokter pasien untuk memastikan kondisi diagnosis dini yang ditargetkan dan memprediksi kemungkinan penyakit. Deteksi dan diagnosis dini memberikan akses ke perawatan kesehatan yang tepat waktu, mengurangi biaya perawatan, dan meningkatkan kepercayaan dokter-pasien.
Janji akan proses diagnostik yang lebih baik adalah salah satu potensi AI yang signifikan dalam aplikasi perawatan kesehatan. Alat AI berbasis ML dapat digunakan untuk mengidentifikasi pasien dengan kondisi umum dan langka yang terdeteksi dan tidak terdeteksi. Alat ML khusus akan dapat menginterpretasikan data yang ada di Catatan Kesehatan Elektronik, pencitraan medis, laporan lab, dan catatan dokter pasien untuk memastikan kondisi diagnosis dini yang ditargetkan dan memprediksi kemungkinan penyakit. Deteksi dan diagnosis dini memberikan akses ke perawatan kesehatan yang tepat waktu, mengurangi biaya perawatan, dan meningkatkan kepercayaan dokter-pasien.Analisis Gambar yang Andal
Analisis pencitraan adalah aspek penting dari analisis dan perawatan medis. Namun, dokter dan profesional medis menghabiskan banyak waktu untuk melakukan tugas berulang namun kritis seperti menganalisis gambar, laporan lab, dan pemeriksaan darah.
Dengan teknologi yang dibantu AI, dokter dapat mengurangi waktu yang dihabiskan untuk CT scan, Mammografi, PET scan, MRI, dan banyak lagi. Mereka dapat memanfaatkan potensi kemampuan pengenalan pola lanjutan AI untuk mengidentifikasi fitur-fitur yang sudah dikenal, pola yang ditetapkan, dan indikator awal kondisi serta memprioritaskan kasus berdasarkan diagnosis.
Penemuan Obat yang Ditingkatkan
Salah satu kekuatan revolusioner utama AI adalah kemampuannya untuk membantu merancang dan memproduksi obat-obatan yang berharga untuk memerangi kondisi baru dan yang sudah ada. Kami membutuhkan solusi yang lebih baik untuk proses pengembangan obat. Dibutuhkan 12 tahun untuk obat baru untuk melanjutkan dari laboratorium penelitian ke pasar dan akhirnya ke pasien.Dengan bantuan alat AI perawatan kesehatan yang canggih, masalah penemuan obat, penggunaan kembali, dan pengembangan farmasi dapat diatasi. AI dapat menangani volume besar data penting yang membantu dalam desain obat, memahami sintesis kimia, mengidentifikasi kandidat potensial, dan menganalisis interaksi obat-protein.
Kemampuan AI untuk menarik wawasan dari data obat historis, kumpulan data biologis, dan formula referensi silang dapat menjadi terobosan dalam potensi menyelamatkan nyawa yang tak terhitung jumlahnya.
Konsultasi Digital yang lancar
Pandemi tidak diragukan lagi mendorong inovasi dalam telehealth, tetapi masih ada jalan panjang untuk melakukan kunjungan virtual seefektif kunjungan fisik ke kantor dokter.
AI dapat membantu menutup celah itu dengan berbagai cara. Misalnya, pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami (NLP) akan membantu memfasilitasi pengumpulan gejala menggunakan suara pasien.
Dikombinasikan dengan analisis catatan kesehatan elektronik pasien, AI dapat menyoroti potensi masalah kesehatan untuk ditinjau oleh dokter. Dengan memproses informasi sebelumnya, AI meningkatkan volume pasien yang dapat ditangani dokter, meningkatkan efektivitas kunjungan virtual, dan bahkan meminimalkan risiko infeksi dari interaksi fisik.
Salah satu kekuatan revolusioner utama AI adalah kemampuannya untuk membantu merancang dan memproduksi obat-obatan yang berharga untuk memerangi kondisi baru dan yang sudah ada. Kami membutuhkan solusi yang lebih baik untuk proses pengembangan obat. Dibutuhkan Kesimpulan
Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin berada di garis depan dalam merangsang perubahan dan perkembangan luar biasa dalam industri perawatan kesehatan. Di Shaip, kami berada di persimpangan transformasi untuk industri perawatan kesehatan. Dengan keahlian kami dalam mengembangkan alat berbasis AI yang inovatif dan canggih, masa depan industri perawatan kesehatan dapat memberikan kesehatan yang lebih baik untuk semua.
Kami membantu organisasi membangun, mengembangkan, dan menerapkan model AI dan NLP perintis yang dilatih di lebih dari 10 juta catatan data medis berlisensi. Kumpulan data berkualitas terbaik kami adalah kumpulan data medis yang dianotasi secara akurat dan bersumber secara etis dari gambar, laporan lab, pidato dokter, dan EHR dari berbagai kelompok pasien untuk memastikan hasil yang sangat andal.
Kami juga memiliki pemahaman yang mendalam tentang AI dari bawah ke atas, sehingga kami dapat meminjamkan pengalaman kami dalam memilih kelompok yang tidak bias, anotasi data kesehatan, dan tuntutan pembelajaran semi-diawasi untuk memastikan kesuksesan klien kami. Untuk informasi lebih lanjut tentang solusi yang dapat dibantu oleh Shaip, silakan hubungi dan atau hubungi kami hari ini.
