Bagaimana jika kami memberi tahu Anda bahwa lain kali Anda mengambil selfie, ponsel cerdas Anda akan memprediksi bahwa Anda kemungkinan akan mengalami jerawat dalam beberapa hari ke depan? Kedengarannya menarik, bukan? Nah, ke sanalah kita semua secara kolektif menuju.
Dunia teknologi penuh dengan ambisi. Melalui ide, inovasi, dan tujuan kami, kami bergerak maju sebagai masyarakat. Hal ini terutama berlaku sehubungan dengan evolusi AI kesehatan, di mana beberapa masalah yang paling mengganggu sedang ditangani dan diperbaiki dengan bantuan teknologi.
Hari ini, kami berada di ambang peluncuran model pembelajaran mesin yang dapat secara akurat memprediksi timbulnya penyakit keturunan dan waktu tumor akan berubah menjadi kanker. Kami sedang mengerjakan prototipe untuk ahli bedah robot dan pusat pelatihan berkemampuan VR untuk dokter. Bahkan di tingkat operasional, kami telah mengoptimalkan manajemen tempat tidur dan pasien, perawatan jarak jauh, pengeluaran obat-obatan, dan banyak lagi serta mengotomatiskan banyak tugas yang berlebihan melalui sistem yang didukung AI.
Saat kami terus memimpikan cara yang lebih baik untuk memberikan perawatan kesehatan, mari kita jelajahi dan pahami beberapa aspek utama dalam evolusi perawatan kesehatan dan bagaimana teknologi, terutama ilmu data dan sayapnya, membantu dalam pertumbuhan yang fenomenal ini.
Posting ini didedikasikan untuk menonjolkan pentingnya data dalam pengembangan sistem dan modul perawatan kesehatan, beberapa kasus penggunaan yang menonjol, dan tantangan yang berasal dari proses tersebut.
Pentingnya Data dalam AI Kesehatan
Sekarang, sebelum kita mulai memahami beberapa kasus penggunaan dan implementasi AI yang lebih kompleks, mari kita sadari bahwa rata-rata aplikasi kesehatan dan kebugaran yang Anda miliki di ponsel Anda didukung oleh modul AI. Mereka telah menjalani pelatihan bertahun-tahun untuk menganalisis, meresepkan, dan menyimpulkan data Anda secara akurat dan memvisualisasikannya menjadi wawasan.
Bisa jadi aplikasi mHealth Anda yang memungkinkan Anda mendapatkan konsultasi secara virtual dari dokter atau membuat janji dengan mereka atau aplikasi yang mengambil hasil tentang kemungkinan masalah kesehatan berdasarkan gejala dan kesejahteraan Anda, AI tertanam di setiap aplikasi perawatan kesehatan saat ini.
Skala persyaratan ini lebih lanjut dan Anda akan memiliki sistem canggih yang membutuhkan data dari berbagai sumber seperti visi komputer, catatan kesehatan elektronik, dan lainnya untuk melakukan tugas-tugas kompleks. Ingat terobosan dalam onkologi yang kami sebutkan sebelumnya, solusi semacam itu membutuhkan data kontekstual dalam jumlah besar untuk menghasilkan hasil yang akurat. Untuk ini, annotator dan para ahli harus sumber data dari scan dan laporan seperti X-Rays, MRI, CT scan, dan banyak lagi dan membubuhi keterangan setiap elemen yang mereka lihat pada mereka.
Profesional perawatan kesehatan harus bekerja untuk mengidentifikasi masalah dan kasus yang berbeda dan memberi label agar mesin dapat memahaminya dengan lebih baik dan memproses hasil yang lebih akurat. Jadi, semua hasil, diagnosis, dan rencana perawatan berasal dari data dan pemrosesan yang tepat.
Dengan data menjadi jantung perawatan kesehatan, mari kita akui bahwa data membuka jalan untuk masa depan yang lebih sehat.
Kasus Penggunaan AI dalam Perawatan Kesehatan
- Sementara kita berbicara tentang kemajuan dalam prosedur dan instrumen bedah, sistem AI saat ini menentukan apakah operasi diperlukan sejak awal. Melalui pemrosesan data yang cermat, sistem dapat mensimulasikan kejadian dan berbagi apakah kekhawatiran dapat disembuhkan melalui pengobatan dan perubahan gaya hidup.
- AI juga membantu kami mendiagnosis penyakit virus melalui patogen dan profil yang diurutkan secara genomik.
- Perawat dan asisten virtual juga sedang dikembangkan untuk membantu perawatan pasien dan memberikan dukungan dalam proses pemulihan mereka. Selama pandemi, ketika jumlah pasien tinggi, perawat virtual dapat membantu organisasi menurunkan biaya operasional dan secara bersamaan menawarkan perawatan yang dibutuhkan pasien. Perawat digital ini akan dilatih untuk melakukan semua tugas dasar yang dilatih untuk dilakukan oleh manusia.
- Beberapa penyakit neurologis dan autoimun yang tidak pernah bisa disembuhkan atau disembuhkan dapat diprediksi sebelumnya melalui AI dan model pembelajaran mesin. Demensia, Alzheimer, Parkinson, dan lainnya dapat dihilangkan dengan cara ini.
- Rencana perawatan dan pengobatan yang dipersonalisasi juga dimungkinkan dengan AI dan akses ke memilihronik catatan kesehatan. Dengan mengetahui riwayat kesehatan pasien, alergi, kompatibilitas bahan kimia, dan banyak lagi, obat-obatan yang efektif dapat direkomendasikan oleh mesin.
- Penemuan obat baru dapat dilacak dengan cepat melalui uji klinis simulasi juga.
Tantangan yang terlibat dalam mengembangkan Solusi AI untuk Perawatan Kesehatan
Terlepas dari industri AI diimplementasikan, beberapa tantangan tetap menonjol dan universal. Hal ini juga berlaku dalam hal kesehatan. Untuk memberi Anda gambaran singkat, berikut adalah beberapa tantangan paling umum yang membatasi kemajuan AI dalam perawatan kesehatan:
- Generasi yang konsisten kesehatan data merupakan tantangan karena model pembelajaran mesin bergantung pada ketersediaan kumpulan data dalam jumlah besar untuk belajar memproses inferensi dan memberikan hasil.
- Industri perawatan kesehatan terikat oleh beberapa undang-undang, kepatuhan, dan protokol untuk menjaga standar privasi dan kerahasiaan. Interoperabilitas data tidak dapat dihindari dan pada saat yang sama membosankan karena protokol yang mengatur pembagian data yang adil di antara para pemangku kepentingan. Organisasi harus mengambil tindakan tambahan untuk melindungi kerahasiaan pasien dan pengguna mereka melalui: data de-identifikasi.
- Ketersediaan UKM kesehatan juga merupakan tantangan besar. Anotasi data mungkin momen yang menentukan yang mempengaruhi hasil akhir. Karena perawatan kesehatan adalah sayap yang sangat terspesialisasi, data dari laporan dan pemindaian harus dijelaskan oleh profesional perawatan kesehatan. Merekrut mereka adalah tantangan besar.
Jadi, ini adalah pemahaman mendasar yang perlu Anda miliki tentang industri perawatan kesehatan dan implementasi khusus AI-nya. Saat kita berbicara, banyak kemajuan terjadi untuk memperbaiki beberapa tantangan yang kita diskusikan. Kasus penggunaan dan tantangan yang lebih baru juga muncul secara bersamaan. Satu-satunya takeaway utama di sini adalah bahwa data akan terus membentuk hasil perawatan kesehatan dan jika Anda mengembangkan solusi AI, kami merekomendasikan sumber data dari para ahli seperti Shaip.
Perbedaan yang dihasilkannya tak tertandingi.
