Nilai pasar kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan mencapai titik tertinggi baru pada tahun 2020 di $ 6.7bn. Para ahli di bidang dan veteran teknologi juga mengungkapkan bahwa industri ini akan bernilai sekitar $8.6 miliar pada tahun 2025 dan bahwa pendapatan dalam perawatan kesehatan akan berasal dari sebanyak 22 solusi perawatan kesehatan bertenaga AI yang beragam.
Saat Anda membaca, banyak inovasi di seluruh dunia sedang terjadi untuk mempromosikan layanan kesehatan, meningkatkan pemberian layanan, membuka jalan untuk diagnosis penyakit yang lebih baik, dan banyak lagi. Waktunya benar-benar matang untuk sektor kesehatan yang digerakkan oleh AI.
Mari jelajahi manfaat AI dalam perawatan kesehatan dan sekaligus menganalisis tantangan yang terlibat. Saat kami memahami keduanya, kami juga akan menyentuh risiko yang tidak terpisahkan dengan ekosistem.
Manfaat AI dalam Perawatan Kesehatan
Mari kita mulai dengan hal-hal yang baik terlebih dahulu. AI dalam perawatan kesehatan melakukan pekerjaan yang luar biasa. Ini juga mencapai prestasi yang tidak pernah dapat diprediksi oleh manusia – memprediksi timbulnya penyakit seperti masalah ginjal dan beberapa kelainan genetik lainnya. Untuk memberi Anda ide yang lebih baik, berikut adalah daftar lengkapnya:
- Google Health telah memecahkan kode untuk mendeteksi timbulnya cedera ginjal beberapa hari sebelum itu benar-benar terjadi. Diagnosis dan layanan perawatan kesehatan saat ini dapat mendeteksi cedera hanya setelah terjadi, tetapi dengan Google Health, penyedia layanan kesehatan dapat secara akurat memprediksi timbulnya cedera.
- Kecerdasan buatan sangat membantu dalam berbagi pengetahuan dalam bentuk pelatihan atau pembelajaran berbantuan. Bidang khusus seperti radiologi dan oftalmologi membutuhkan keahlian yang intens, yang hanya dapat diberikan oleh para veteran kepada pemula atau pemula. Namun, dengan bantuan AI, pendatang baru dapat belajar tentang diagnosis dan prosedur perawatan secara mandiri. AI membantu mendemokratisasi pengetahuan di sini.
- Organisasi perawatan kesehatan melakukan banyak tugas yang berlebihan setiap hari. Masuknya AI memungkinkan mereka untuk mengotomatisasi tugas-tugas tersebut dan menghabiskan lebih banyak waktu untuk tugas-tugas yang memiliki prioritas lebih tinggi. Ini sangat bermanfaat dalam manajemen klinik atau rumah sakit, pemeliharaan EHR, pemantauan pasien, dan banyak lagi.
- Algoritme AI juga mengurangi biaya operasional dan memaksimalkan waktu keluaran secara signifikan. Dari diagnosis yang lebih cepat hingga rencana perawatan yang dipersonalisasi, AI menghadirkan efisiensi dengan harga hemat biaya.
- Aplikasi robotik yang didukung oleh algoritme AI sedang dikembangkan untuk membantu ahli bedah dalam melakukan operasi penting. Sistem AI khusus memastikan presisi dan meminimalkan konsekuensi atau efek samping dari operasi.
Risiko & Tantangan AI dalam Perawatan Kesehatan
Sementara kelebihan AI dalam perawatan kesehatan, ada beberapa kekurangan implementasi AI juga. Ini baik dalam hal tantangan dan risiko yang terlibat dalam penyebaran mereka. Mari kita lihat keduanya secara detail.
Lingkup kesalahan
Setiap kali kita berbicara tentang AI, kita secara inheren percaya bahwa mereka sempurna dan mereka tidak dapat membuat kesalahan. Sementara sistem AI dilatih untuk secara tepat melakukan apa yang seharusnya mereka lakukan melalui algoritme dan kondisi, kesalahan dapat berasal dari berbagai aspek dan alasan lain. Kesalahan karena data berkualitas buruk yang digunakan untuk tujuan pelatihan atau algoritme yang tidak efisien dapat membatasi kemampuan modul AI untuk memberikan hasil yang akurat.
Ketika ini terjadi seiring waktu, proses dan alur kerja yang bergantung pada modul AI ini dapat secara konsisten memberikan hasil yang buruk. Misalnya, klinik atau rumah sakit dapat memiliki inefisiensi dalam praktik manajemen tempat tidur meskipun ada otomatisasi, chatbot dapat salah mendiagnosis seseorang dengan masalah seperti Covid-19 atau lebih buruk, gagal mendiagnosis, dan banyak lagi.
Ketersediaan data yang konsisten
Jika ketersediaan data berkualitas menjadi tantangan, demikian pula ketersediaannya secara konsisten. Modul perawatan kesehatan berbasis AI membutuhkan volume data yang sangat besar untuk tujuan pelatihan dan perawatan kesehatan adalah sebuah sektor, di mana data terfragmentasi di seluruh divisi dan sayap. Anda akan menemukan lebih banyak data tidak terstruktur daripada yang terstruktur dalam bentuk catatan apotek, EHR, data dari perangkat yang dapat dikenakan dan pelacak kebugaran, catatan asuransi, dan banyak lagi.
Jadi, ada pekerjaan besar dalam hal membuat anotasi dan menandai data perawatan kesehatan meskipun tersedia untuk kasus penggunaan tertentu. Fragmentasi data ini meningkatkan cakupan kesalahan juga.
bias data
Modul AI adalah cerminan dari apa yang mereka pelajari dan algoritme di belakangnya. Jika algoritme atau kumpulan data ini memiliki bias di dalamnya, hasilnya pasti akan cenderung mengarah pada hasil tertentu juga. Misalnya, jika aplikasi m-health gagal merespons aksen tertentu karena tidak dilatih untuk itu, tujuan layanan kesehatan yang dapat diakses akan hilang. Meskipun ini hanya satu contoh, ada beberapa contoh penting yang bisa menjadi garis antara hidup dan mati.
Tantangan privasi & keamanan siber
Perawatan kesehatan melibatkan beberapa informasi paling rahasia tentang individu seperti detail pribadi mereka, penyakit dan kekhawatiran, golongan darah, kondisi alergi, dan banyak lagi. Ketika sistem AI digunakan, data mereka sering digunakan dan dibagikan oleh beberapa sayap di sektor perawatan kesehatan untuk penyampaian layanan yang tepat. Hal ini menimbulkan masalah privasi, di mana pengguna dihadapkan pada ketakutan data mereka digunakan untuk berbagai tujuan. Sehubungan dengan uji klinis, konsep seperti de-identifikasi data masuk ke dalam gambar juga.
Sisi lain dari koin adalah keamanan siber, di mana keamanan dan kerahasiaan kumpulan data ini sangat penting. Dengan pengeksploitasi yang memicu serangan canggih, data perawatan kesehatan harus dilindungi dari segala bentuk pelanggaran dan kompromi.
Wrapping Up
Ini adalah tantangan yang perlu diatasi dan diperbaiki agar modul AI seketat mungkin. Inti dari implementasi AI adalah untuk menghilangkan contoh ketakutan dan skeptisisme dari operasi, tetapi tantangan ini saat ini menarik pencapaiannya. Salah satu cara Anda dapat mengatasi tantangan ini adalah, dengan kumpulan data kesehatan berkualitas tinggi dari Shaip yang bebas dari bias dan juga mematuhi pedoman peraturan yang ketat.
