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
Peningkatan Hasil Pasien
- Deteksi Dini Penyakit: AI meningkatkan akurasi dan kecepatan mendiagnosis penyakit seperti kanker payudara melalui analisis gambar yang canggih.
- Pengobatan Pribadi: AI membantu menyesuaikan perawatan berdasarkan profil pasien individu, sehingga menghasilkan perawatan yang lebih efektif.
Manfaat Ekonomi
- Penghematan biayaDiagnosis dini dan perawatan yang dipersonalisasi mengurangi biaya perawatan kesehatan dengan meminimalkan komplikasi pasca perawatan dan meningkatkan efisiensi uji klinis.
- Efisiensi dan Produktivitas: AI mengotomatiskan tugas-tugas administratif, membebaskan para profesional perawatan kesehatan untuk fokus pada perawatan pasien, yang meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi kelelahan.
Pengalaman Pasien yang Ditingkatkan
- Pemberdayaan Pasien:Alat berbasis AI memberdayakan pasien untuk mengelola kesehatan mereka dengan lebih baik melalui perangkat yang dapat dikenakan dan rekomendasi kesehatan yang dipersonalisasi.
- Peningkatan Koordinasi Perawatan: AI memfasilitasi komunikasi dan koordinasi yang lebih baik di antara tim perawatan, meningkatkan kepuasan dan hasil pasien.
Penelitian dan Pengembangan
- Penemuan Obat yang Dipercepat: AI mempercepat proses pengembangan obat melalui simulasi dan evaluasi pengobatan potensial, mengurangi waktu dan biaya dalam uji klinis.
- Manajemen Kesehatan Penduduk: AI membantu dalam memprediksi tren kesehatan dan mengelola kesehatan populasi secara lebih efektif.
Penyederhanaan Administrasi
- Otomatisasi Tugas: AI mengotomatiskan tugas-tugas seperti penjadwalan janji temu, pemrosesan klaim, dan entri data, sehingga mengurangi beban administratif.
- Pengurangan Kesalahan: AI meminimalkan kesalahan manusia dalam analisis data dan interpretasi pencitraan medis, yang menghasilkan diagnosis yang lebih akurat.
Tantangan Data Unik AI yang Ditingkatkan dalam Layanan 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.
Menjaga Privasi
- Sektor perawatan kesehatan menuntut privasi yang ketat karena sifat data pasien yang sensitif, termasuk catatan kesehatan elektronik (EHR), data uji klinis, dan informasi dari perangkat yang dapat dikenakan. Aplikasi AI sering kali memerlukan kumpulan data besar untuk pelatihan, yang menimbulkan kekhawatiran tentang persetujuan pasien dan transparansi penggunaan data.
- Peraturan seperti HIPAA mengizinkan penyedia layanan kesehatan menggunakan data pasien untuk keperluan operasional, tetapi masalah muncul ketika pasien tidak menyadari bahwa data mereka digunakan untuk penelitian. Sementara beberapa organisasi, seperti Google dan Mayo Clinic, menganonimkan data, banyak perusahaan rintisan tetap merahasiakan sumber data mereka karena alasan persaingan.
- Mencapai keseimbangan antara privasi dan inovasi AI sangatlah penting. Protokol untuk de-identifikasi dan re-identifikasi sudah ada tetapi perlu disempurnakan untuk memastikan privasi yang lancar sembari mengembangkan aplikasi AI.
Menghilangkan Bias dan Kesalahan
- Kesalahan sistem AI dapat berasal dari kesalahan manusia (misalnya, entri data yang salah) dan ketidakakuratan mesin (misalnya, cacat algoritma). Misalnya, bias dalam set data pelatihan dapat menyebabkan diagnosis yang salah, seperti algoritma deteksi kanker kulit yang kurang efektif pada warna kulit yang lebih gelap karena data pelatihan yang tidak akurat.
- Bias lebih sulit dideteksi daripada kesalahan karena bias sering kali mencerminkan prasangka sosial atau sistemik yang mengakar. Untuk mengatasi bias ini diperlukan kumpulan data yang beragam dan representatif, pengujian yang ketat, dan pemantauan berkelanjutan untuk memastikan hasil perawatan kesehatan yang adil.
Menetapkan Standar Operasional
- Interoperabilitas data sangat penting dalam perawatan kesehatan karena melibatkan banyak entitas seperti klinik, apotek, dan pusat penelitian. Tanpa format yang terstandarisasi, kumpulan data menjadi terfragmentasi, yang menyebabkan inefisiensi dan miskomunikasi di antara para pemangku kepentingan.
- Standardisasi yang efektif melibatkan pembuatan protokol yang diterima secara universal untuk pengumpulan, penyimpanan, dan pembagian data. Hal ini memastikan bahwa penyedia layanan kesehatan dapat mengakses dan menginterpretasikan data di berbagai platform dengan lancar.
Menjaga Keamanan
- Data perawatan kesehatan merupakan target yang menguntungkan bagi para pelaku kejahatan dunia maya karena nilainya di pasar gelap. Pelanggaran keamanan dunia maya, seperti serangan ransomware, semakin umum terjadi, dengan 37% organisasi melaporkan insiden selama pandemi COVID-19.
- Memastikan langkah-langkah keamanan yang kuat sangat penting untuk mencegah akses yang tidak sah dan melindungi informasi pasien yang sensitif. Kepatuhan terhadap peraturan seperti GDPR dan HIPAA sangat penting untuk menjaga keamanan informasi kesehatan pribadi (PHI) sekaligus memungkinkan kemajuan yang didorong oleh AI.
Pertimbangan Etis
- Selain privasi dan bias, masalah etika mencakup memastikan bahwa sistem AI bersifat transparan, dapat dijelaskan, dan adil. Ini melibatkan penanganan pertanyaan tentang akuntabilitas dan proses pengambilan keputusan.
- Kerangka kerja etika harus memandu pengembangan dan penerapan AI untuk memastikan bahwa sistem ini selaras dengan nilai-nilai sosial dan mendorong hasil perawatan kesehatan yang adil.
Keterbatasan Infrastruktur dan Sumber Daya
- Penerapan solusi AI sering kali memerlukan investasi signifikan dalam infrastruktur teknologi, termasuk perangkat keras, perangkat lunak, dan personel terampil. Organisasi layanan kesehatan yang lebih kecil mungkin menghadapi kendala karena keterbatasan sumber daya.
- Mengatasi keterbatasan ini melibatkan perencanaan strategis, kemitraan, dan alokasi sumber daya untuk memastikan bahwa manfaat AI dapat diakses di berbagai pengaturan perawatan kesehatan.
Kualitas dan Ketersediaan Data
- Data yang berkualitas tinggi, beragam, dan representatif sangat penting untuk melatih model AI yang efektif. Namun, masalah kualitas data, seperti nilai yang hilang atau format yang tidak konsisten, dapat menghambat kinerja AI.
- Memastikan kualitas data melibatkan praktik manajemen data yang kuat, termasuk pembersihan, validasi, dan standardisasi data untuk mendukung wawasan berbasis AI yang andal.
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.
