Industri perawatan kesehatan selalu mendapat manfaat dari kemajuan teknologi dan penawarannya. Dari alat pacu jantung dan sinar-X hingga CPR elektronik dan banyak lagi, perawatan kesehatan telah mampu menambah nilai bagi masyarakat dan evolusinya secara luar biasa berkat peran teknologi. Mengambil evolusi ke depan pada fase kemajuan ini adalah Artificial Intelligence (AI) dan teknologi yang terkait seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, NLP, Dan banyak lagi.
Lebih dari yang bisa dibayangkan, AI dan konsep pembelajaran mesin membantu dokter dan ahli bedah menyelamatkan nyawa yang berharga dengan mulus, mendeteksi penyakit dan kekhawatiran bahkan sebelum penyakit itu muncul, mengelola pasien dengan lebih baik, terlibat lebih efektif dalam proses pemulihan mereka, dan banyak lagi. Melalui solusi berbasis AI dan model pembelajaran mesin, organisasi di seluruh dunia dapat memberikan layanan kesehatan yang lebih baik kepada orang-orang.
Tapi bagaimana sebenarnya kedua teknologi ini memberdayakan rumah sakit dan penyedia layanan kesehatan? Apa aplikasi nyata dari kasus penggunaan yang membuatnya tak terelakkan? Nah, mari kita cari tahu.
Peran Pembelajaran Mesin Dalam Perawatan Kesehatan
Bagi yang belum tahu, machine learning adalah bagian dari AI yang memungkinkan mesin mempelajari konsep secara mandiri, memproses data, dan memberikan hasil yang diinginkan. Melalui teknik pembelajaran yang berbeda seperti pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran terawasi, dan lainnya, model pembelajaran mesin belajar memproses data melalui kondisi dan klausa dan sampai pada hasil. Ini membuat mereka ideal untuk menghasilkan wawasan preskriptif dan prediktif.
Wawasan ini sangat membantu dalam sisi organisasi dan administrasi pemberian layanan kesehatan seperti manajemen pasien dan tempat tidur, pemantauan jarak jauh, manajemen janji temu, pembuatan daftar nama tugas, dan banyak lagi. Setiap hari, profesional perawatan kesehatan menghabiskan 25% waktu mereka untuk tugas-tugas yang berlebihan seperti manajemen & pembaruan catatan dan pemrosesan klaim, yang mencegah mereka memberikan perawatan kesehatan sesuai kebutuhan.
Penerapan model pembelajaran mesin dapat membawa otomatisasi dan menghilangkan campur tangan manusia di tempat-tempat yang paling tidak dibutuhkan. Selain itu, pembelajaran mesin juga membantu mengoptimalkan keterlibatan dan pemulihan pasien dengan mengirimkan peringatan dan pemberitahuan tepat waktu kepada pasien tentang pengobatan mereka, janji temu, pengumpulan laporan, dan banyak lagi.
Selain manfaat administratif ini, ada manfaat praktis lain dari pembelajaran mesin di kesehatan. Mari kita jelajahi apa itu.
Aplikasi Pembelajaran Mesin Dunia Nyata
Deteksi Penyakit & Diagnosis Efisien
Salah satu kasus penggunaan utama pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan terletak pada deteksi dini dan diagnosis penyakit yang efisien. Kekhawatiran seperti kelainan keturunan dan genetik serta jenis kanker tertentu sulit untuk diidentifikasi pada tahap awal, tetapi dengan solusi pembelajaran mesin yang terlatih, mereka dapat dideteksi dengan tepat.
Model tersebut menjalani pelatihan bertahun-tahun dari visi komputer dan kumpulan data lainnya. Mereka dilatih untuk menemukan bahkan anomali sekecil apa pun dalam tubuh manusia atau organ untuk memicu pemberitahuan untuk analisis lebih lanjut. Contoh yang baik dari kasus penggunaan ini adalah IBM Watson Genomic, yang model pengurutannya digerakkan oleh genom yang didukung oleh komputasi kognitif memungkinkan cara yang lebih cepat dan efektif untuk mendiagnosis masalah.
Manajemen Catatan Kesehatan yang Efisien
Terlepas dari kemajuan, pemeliharaan catatan kesehatan elektronik masih menjadi perhatian yang mengganggu di sektor perawatan kesehatan. Meskipun benar bahwa itu menjadi jauh lebih mudah dibandingkan dengan apa yang kita gunakan bersama sebelumnya, data kesehatan masih ada di mana-mana.
Ini cukup ironis karena catatan kesehatan perlu dipusatkan dan dirampingkan (jangan lupa interoperable juga). Namun, banyak detail penting yang hilang dari catatan, terkunci atau salah. Namun, pengaruh pembelajaran mesin mengubah semua ini karena proyek dari MathWorks dan Google membantu pembaruan otomatis bahkan catatan offline melalui teknologi deteksi tulisan tangan. Ini memastikan profesional perawatan kesehatan di seluruh vertikal memiliki akses tepat waktu ke data pasien untuk melakukan pekerjaan mereka.
Deteksi Diabetes
Masalah dengan penyakit seperti diabetes adalah bahwa banyak orang memilikinya untuk jangka waktu yang lama tanpa mengalami gejala apapun. Jadi, ketika mereka benar-benar mengalami gejala dan efek diabetes untuk pertama kalinya, itu sudah cukup terlambat. Namun, kejadian seperti ini dapat dicegah melalui model pembelajaran mesin.
Sistem yang dibangun di atas algoritme seperti Naive Bayes, KNN, Decision Tree, dan lainnya dapat digunakan untuk memproses data kesehatan dan memprediksi timbulnya diabetes melalui detail dari usia individu, pilihan gaya hidup, diet, berat badan, dan detail penting lainnya. Algoritma yang sama juga dapat digunakan untuk mendeteksi penyakit hati secara akurat.
Modifikasi Perilaku
Perawatan kesehatan lebih dari sekadar mengobati penyakit dan penyakit. Ini tentang kesejahteraan secara keseluruhan. Seringkali, kita sebagai manusia mengungkapkan lebih banyak tentang diri kita sendiri dan apa yang kita alami dengan gerakan tubuh, postur, dan perilaku kita secara keseluruhan. Model berbasis pembelajaran mesin sekarang dapat membantu kami mengidentifikasi tindakan bawah sadar dan tidak disengaja seperti itu dan membuat perubahan gaya hidup yang diperlukan. Ini bisa sesederhana perangkat yang merekomendasikan Anda untuk menggerakkan tubuh Anda setelah waktu idle yang lama atau aplikasi yang meminta Anda untuk memperbaiki postur tubuh Anda.
Menemukan Obat & Obat Baru
Banyak penyakit kesehatan utama yang masih belum ada obatnya. Meskipun ada kekhawatiran yang mengancam jiwa seperti kanker dan AIDS di satu sisi, ada juga penyakit kronis yang dapat memakan individu seumur hidup mereka seperti penyakit autoimun dan gangguan neurologis.
Pembelajaran mesin sangat membantu organisasi dan produsen obat untuk menghasilkan obat untuk penyakit utama lebih cepat dan lebih efektif. Melalui uji klinis simulasi, pengurutan, dan deteksi pola, perusahaan kini dapat melacak proses eksperimen dan pengamatan mereka dengan cepat. Banyak terapi dan pengobatan yang tidak konvensional juga sedang dikembangkan secara paralel dengan pengobatan arus utama dengan bantuan pembelajaran mesin.
Wrapping Up
Pembelajaran mesin secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan bagi kita manusia untuk mencapai fase evolusi berikutnya. Kami sekarang bergerak maju dengan kecepatan lebih cepat daripada bagaimana kami sampai di sini. Dengan lebih banyak kasus penggunaan, eksperimen, dan aplikasi, kita dapat mendiskusikan bagaimana kanker telah disembuhkan atau bagaimana pandemi yang menghancurkan dihindari karena aplikasi smartphone sederhana di tahun-tahun mendatang. AI in Kesehatan sedang merevolusi industri medis.
