Kecerdasan Buatan dalam Perawatan Kesehatan: 6 Aplikasi Seru di 2022

AI membuat langkah pengembangan di berbagai bidang. Dan salah satunya adalah bidang kesehatan. Dari penelitian medis hingga perawatan, ada banyak bidang di sektor ini di mana AI dapat berkontribusi.

Dalam artikel ini, kami akan fokus pada beberapa area menonjol dari aplikasi AI berbasis perawatan kesehatan. Mari kita mulai.

Aplikasi Kecerdasan Buatan di Industri Kesehatan

1. Pengembangan Obat

Pengembangan obat adalah salah satu proses paling lambat di bidang medis. Dibutuhkan sekitar 10-15 tahun untuk mengembangkan obat baru. Dengan kata lain, obat-obatan yang masuk ke pasar pada tahun 2020 berada pada tahap awal pengembangan pada tahun 2007 atau 2005.

Ada banyak tahapan dalam penemuan obat, karena proses ini memakan waktu bertahun-tahun. AI dapat membantu para peneliti dalam merampingkan banyak dari proses ini. Dengan penggunaannya, peneliti dapat mengembangkan obat baru lebih cepat dan membantu masyarakat mendapatkan pengobatan yang lebih berkualitas lebih awal dari sebelumnya.

Berikut adalah beberapa cara AI membantu sektor medis dalam penemuan obat:

Perawatan Kanker dengan AI dalam Perawatan Kesehatan

Kanker adalah mutasi sel yang berbahaya dalam tubuh manusia. Dan menemukan obat untuk kanker telah menjadi salah satu tantangan terbesar bagi sektor medis. Karena sel kanker pada awalnya merupakan bagian dari tubuh tempat mereka berada, sulit untuk menargetkannya secara spesifik. Ini adalah kesulitan signifikan yang coba diatasi oleh banyak organisasi di seluruh dunia.

AI membantu para profesional medis untuk memecahkan masalah ini dalam berbagai cara. Dalam kasus kanker, semakin dini didiagnosis, semakin baik peluang pasien untuk bertahan hidup.

Kanker tumbuh dalam beberapa tahap. AI dapat membantu dokter dan profesional medis dalam mengidentifikasi kanker pada tahap awal. Saat ini, dokter menggunakan biopsi, rontgen, dan metode konvensional lainnya untuk mendeteksi kanker. Freenome menggunakan AI untuk tujuan ini untuk meningkatkan akurasi hasil tes.

Dengan bantuan AI, Freenome memberikan alternatif yang lebih cepat untuk skrining kanker. Hal ini memungkinkan profesional medis untuk mengidentifikasi kanker pada tahap awal melalui tes darah. Mereka menggunakan tanda-tanda yang diturunkan dari kekebalan dan tumor untuk mengidentifikasi tanda-tanda peringatan penyakit. Ini membantu dalam pencegahan perkembangannya karena dokter kemudian dapat memberikan pasien perawatan yang diperlukan.

Selain itu, kami memiliki BioXcel Therapeutics , sebuah organisasi biofarmasi yang menggunakan AI dalam pengembangan obat. AI membantu perusahaan ini dalam mempersingkat waktu pengembangan, meningkatkan kemungkinan keberhasilan mereka, dan mengoptimalkan ekonomi penelitian dan pengembangan.

Mereka sedang mengerjakan pengembangan aktivator kekebalan yang tersedia secara oral yang dapat membantu dalam pengobatan kanker pankreas dan kanker prostat versi langka.

Ketahui lebih lanjut: 5 Manfaat Signifikan Kecerdasan Buatan

Menemukan Obat untuk Penyakit Langka

Penyakit langka menawarkan tantangan unik bagi sektor medis. Mereka sulit ditemukan dan memiliki perawatan yang mahal. AI dapat memfasilitasi penemuan penyakit langka dan membantu sektor kesehatan dalam mengatasi tantangan yang ditimbulkannya. Penyakit langka adalah masalah besar bagi industri medis. Dengan sekitar 7000 penyakit langka yang mempengaruhi lebih dari 30 juta orang di AS , mereka menyebabkan banyak bahaya.

Dokter menghadapi masalah dalam mendiagnosis dan mengobati orang yang terkena penyakit tersebut. Dan aplikasi AI berbasis perawatan kesehatan, banyak berkontribusi dalam memecahkan tantangan tersebut.

Contoh yang bagus dari bantuan AI dalam memecahkan masalah ini adalah BERG . Ini menggunakan AI untuk memetakan penyakit dan berfokus pada pemahaman dasar biologis penyakit tertentu untuk membantu membuat obat yang lebih baik dan lebih tepat. BERG telah merilis temuannya tentang pengobatan untuk Penyakit Parkinson pada 2018.

Hasil mereka mendapat banyak perhatian karena mereka telah menemukan beberapa hubungan antara bahan kimia yang ada dalam tubuh kita, yang sebelumnya tidak disadari oleh komunitas ilmiah. Sorotan utama lain dari temuan mereka adalah bahwa mereka telah menggunakan AI untuk menyelesaikan masalah ini.

Baca: Ide dan Topik Proyek AI

2. Pengalaman Pasien yang Lebih Baik

Pengalaman pasien adalah salah satu dari banyak alasan mengapa orang lebih memilih pergi ke rumah sakit swasta daripada rumah sakit umum. Tetapi bagaimana jika pengalaman pasien Anda optimal di semua tempat?

Dengan bantuan AI, klinik dan rumah sakit dapat mengurangi kerepotan yang dihadapi pasien dan mengoptimalkan pengalaman mereka. Aplikasi AI berbasis perawatan kesehatan dapat membantu fasilitas tersebut dalam meningkatkan efisiensi dan kepuasan pasien mereka:

Otomatisasi Tugas yang Berulang

Banyak tugas administrasi dan organisasi di rumah sakit yang berulang. Dan meskipun sederhana, mereka membutuhkan waktu dan sumber daya, yang dapat dihabiskan staf di tempat lain. AI dapat memecahkan masalah ini dengan mengotomatiskan sebagian besar tugas tersebut.

Ketika ini menjadi otomatis, itu membebaskan waktu bagi staf untuk fokus pada bidang administrasi dan organisasi yang lebih kritis. Mereka dapat melayani pasien dengan lebih baik ketika mereka memiliki lebih banyak waktu dan sumber daya.

Jika Anda bertanya-tanya apakah AI dalam perawatan kesehatan memecahkan masalah ini atau tidak, lihatlah Olive. Olive memiliki platform AI yang membantu profesional perawatan kesehatan dalam menangani tugas-tugas biasa, dan meningkatkan produktivitas mereka. Masalah yang signifikan di kalangan profesional kesehatan adalah kelelahan dan inefisiensi. Olive AI mampu 24/7. Selain itu, sementara manusia mungkin cenderung membuat kesalahan karena kelelahan atau kelelahan, AI tidak membuat kesalahan seperti itu. Dengan cara ini, produktivitas meningkat lebih jauh.

Olive AI hanyalah salah satu contoh aplikasi AI berbasis kesehatan. Ada banyak cara lain AI dapat membantu sektor ini dalam otomatisasi.

3. Alur Operasional yang Lebih Baik

Keterlambatan ambulans merupakan salah satu penyebab utama kematian pasien gawat darurat. Di Thailand , 20% kematian pasien gawat darurat disebabkan oleh kemacetan lalu lintas. Ini masalah global. Thailand bukan satu-satunya negara yang berusaha mengatasi masalah ini.

Di India, sekitar 30% pasien kecelakaan lalu lintas meninggal karena keterlambatan ambulans. Kita dapat menyelamatkan ratusan ribu nyawa dengan menyelesaikan masalah ini. Dan banyak ahli menggunakan AI untuk tujuan ini. AI sudah menjadi solusi terkemuka di sektor transportasi. Google Maps menggunakan AI untuk menyarankan rute cepat dari satu tempat ke tempat lain. Kami juga dapat menggunakan AI untuk membantu ambulans.

Dan Qventus melakukan hal itu. Mereka menggunakan AI untuk membantu rumah sakit dalam membawa pasien mereka ke ruang gawat darurat dengan aman. Ia mampu memetakan rute tercepat untuk ambulans, yang dapat mereka gunakan untuk mencapai pasien tepat waktu dan menyelamatkan nyawa mereka. Qventus memiliki banyak keunggulan, selain dari pencegahan delay.

Mereka membantu rumah sakit dalam manajemen pasien dan memungkinkan mereka untuk mengurangi LOS rawat inap. Seringkali, transfer pasien terlambat karena masalah manajemen. Qventus membantu rumah sakit dalam mengurangi penundaan ini, dan sejauh ini, mereka telah mengurangi penundaan tersebut hingga 20%. Dengan menggunakan analitik data dan AI, Qventus memungkinkan rumah sakit untuk mengoptimalkan aliran operasional mereka dan meningkatkan efisiensi mereka.

Rumah Sakit John Hopkins di Baltimore, Maryland, juga menggunakan AI untuk meningkatkan aliran operasionalnya. Mereka menggunakan AI prediktif untuk mengelola penerimaan dan pemulangan pasien. Sejauh ini, mereka telah meningkatkan kemampuan penerimaan pasien sebesar 60% dengan penggabungan AI. Pelajari bagaimana kecerdasan buatan membantu dalam industri farmasi.

4. Perawatan Kesehatan yang Dipersonalisasi

Setiap pasien adalah unik. Jadi, kebutuhan mereka juga unik. Dan karena kebutuhan seperti itu, banyak pasien menghadapi masalah dengan rencana perawatan kesehatan mereka. Rencana perawatan kesehatan digeneralisasikan, sehingga tidak dapat fokus pada kebutuhan pribadi pasien. Tidak hanya menyebabkan hilangnya uang bagi pasien, tetapi juga menyebabkan kerusakan moneter pada penyedia.

Di sisi lain, menyiapkan rencana perawatan kesehatan yang dipersonalisasi cukup rumit. Untuk melakukannya, Anda perlu memeriksa catatan setiap pasien dan membuat rencana yang sesuai. Ini akan memakan banyak waktu, dan orang mungkin tidak ingin menunggu selama itu.

Tetapi sementara semakin sulit bagi pikiran manusia untuk membuat rencana seperti itu, itu agak mudah bagi AI. Kecerdasan Buatan dapat melewati banyak titik data dalam beberapa menit dan menganalisisnya secara bersamaan. Itu dapat melalui catatan medis orang-orang tertentu dan membuat rencana yang dipersonalisasi sesuai dengan kebutuhan mereka.

Klinik Cleveland sudah melakukannya. Mereka menggunakan AI dengan data catatan kesehatan untuk membuat rencana yang dipersonalisasi untuk setiap orang. Dengan cara ini, orang hanya akan menghabiskan uang untuk masalah yang ingin mereka liput. Ini akan menghemat keuangan pasien dan rumah sakit. Meskipun saat ini hanya terbatas pada satu klinik, cakupan AI di sektor ini cukup cerah. Dan banyak rumah sakit dan penyedia asuransi mungkin mulai menggunakan solusi ini di masa depan untuk memberikan rencana perawatan kesehatan yang lebih baik kepada masyarakat.

4. Manajemen Data dan Penambangan

Fasilitas medis memiliki banyak data. Dari rekam medis hingga file administratif, mereka menangani banyak data setiap hari. Mengelola data sebanyak ini membosankan dan menghabiskan banyak waktu dan energi.

Dengan menggunakan AI, fasilitas kesehatan dapat menggunakan data mereka untuk memberikan layanan yang lebih baik kepada pasien mereka dan meningkatkan manajemen mereka. Berikut adalah beberapa cara bagaimana AI dalam perawatan kesehatan memecahkan masalah tersebut:

Pelajari lebih lanjut: Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin

Prediksi Risiko

Model AI, dengan pelatihan dan data yang memadai, dapat membuat prediksi yang akurat. Dan sektor kesehatan dapat memperoleh manfaat besar dari kemampuan AI ini. Itu sebabnya banyak aplikasi AI dalam perawatan kesehatan difokuskan pada analisis prediktif. Salah satu kegunaan tersebut adalah prediksi risiko. Bayangkan jika dokter Anda mampu memprediksi risiko Anda terkena kanker (atau penyakit parah lainnya) sehingga Anda bisa menghindarinya? Bukankah itu bagus?

Hal itu bisa mengatasi banyak masalah di sektor ini, seperti pengurangan jumlah pasien rawat inap dan juga jumlah pasien kritis. Bila Anda sudah mengetahui apa yang dapat Anda lakukan untuk menghindari kondisi tertentu berkembang, Anda dapat melakukan aktivitas tersebut dan tetap sehat.

KenSci menggunakan AI untuk tujuan ini. Aplikasi AI berbasis perawatan kesehatan berkisar pada analisis prediktif, dan KenSci menggunakannya untuk prediksi risiko. Berikut ini adalah beberapa keuntungan dari prediksi risiko:

• Biaya lebih rendah

Prakiraan awal penyakit dapat membantu pasien mendapatkan perawatan dengan harga lebih murah. Tindakan pencegahan selalu lebih murah daripada prosedur penyakit tertentu.

Dengan cara ini, pasien akan menghemat banyak uang. Misalnya, jika Anda berisiko terkena diabetes, Anda dapat mencegahnya terjadi. Dan dengan cara ini, Anda akan menghemat semua uang yang akan Anda habiskan untuk pengobatannya.

• Hasil yang lebih baik

Ketika rumah sakit tahu siapa yang bisa sakit parah, mereka akan memberi pasien itu perawatan yang diperlukan. Dengan cara ini, jumlah orang yang sakit kritis akan berkurang secara substansial.

• Lebih fokus:

Ini akan menghemat sumber daya rumah sakit karena akan mengurangi jumlah pasien kritis. Rumah sakit dan klinik akan mendapatkan lebih banyak waktu dan sumber daya untuk fokus pada pasien mereka.

5. Pemindahan ICU yang Direncanakan

Kami telah melihat bagaimana AI dapat membantu rumah sakit dan institusi medis dengan otomatisasi. Dengan mengotomatiskan proses berulang, rumah sakit dapat menghemat waktu dan sumber daya mereka. Namun selain otomatisasi, AI juga dapat menggunakan data institusi untuk merampingkan alur kerjanya.

H2O.AI menggunakan AI dalam perawatan kesehatan untuk meningkatkan alur kerja institusi dan memprediksi transfer ICU pasien.

Penelitian menunjukkan bahwa transfer ICU yang tidak direncanakan menyebabkan hasil yang lebih buruk daripada yang direncanakan. Ini hanya 5% dari pasien, tetapi mereka menyebabkan 20% dari total kematian di rumah sakit. Pasien tersebut tinggal setidaknya seminggu lebih lama di rumah sakit dan memiliki tingkat kematian yang lebih tinggi. Menemukan pasien seperti itu juga cukup rumit karena dokter tidak dapat mengenali gejala mereka dengan mudah.

Di sinilah H2O.AI masuk. Mereka menggunakan model AI untuk mengidentifikasi pasien yang memiliki peluang kecelakaan tertinggi. Algoritma dan model pembelajaran mesin mereka mempertimbangkan catatan pasien, hasil tes, dan tanda-tanda vital untuk menemukan tanda-tanda peringatan. Model mereka bekerja secara realtime untuk membantu rumah sakit dalam menentukan pasien mana yang harus mereka pindahkan ke ICU.

Terlepas dari transfer ICU, solusi AI mereka membantu rumah sakit dan klinik dalam berbagai cara, termasuk memprediksi hasil tes medis, dan, seperti yang kami sebutkan sebelumnya, meningkatkan alur kerja.

Kesimpulan

Banyak perusahaan dan perusahaan rintisan bekerja untuk memajukan sektor kesehatan melalui AI. Bidang ini menunjukkan banyak janji, dan masih banyak lagi yang bisa kita lakukan.

Jika Anda ingin membantu kemajuan seperti itu, Anda juga bisa menjadi profesional AI. Anda dapat mengambil kursus tentang AI dan memulai karir Anda.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang AI & pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, Status Alumni IIIT-B, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.