“Bagaimana Kecerdasan Buatan Generatif Akan Mengubah Pekerjaan Dokter dan Profesional Kesehatan”
Peran para profesional dalam masyarakat saat ini tengah bergeser berkat perkembangan kecerdasan buatan generatif yang benar-benar berguna dan kuat. Setiap industri akan terpengaruh, tetapi kami telah melihat bahwa bidang kesehatan, dengan penggunaan data dan teknologi yang begitu besar, akan mengalami gangguan lebih dari yang lain.
Kecerdasan buatan generatif memiliki potensi untuk merevolusi cara kita mengobati penyakit, mengembangkan obat-obatan baru, dan mempersonalisasi perawatan sesuai dengan pasien individu. Hal ini juga akan secara mendasar mengubah kehidupan sehari-hari dokter, perawat, dan profesional kesehatan klinis lainnya serta bahkan cara mereka dilihat oleh masyarakat. Sebagai hasilnya, mereka akan menemukan bahwa mereka lebih mengandalkan kualitas manusiawi seperti belas kasihan, komunikasi, dan insting bahwa banyak dari mereka yang mengisi pekerjaan ini memiliki dalam memberikan perawatan.
Jadi inilah gambaran saya tentang beberapa transformasi yang paling dramatis dan berarti yang dapat kita harapkan untuk terjadi dalam waktu dekat, serta beberapa tantangan praktis dan etis yang harus diatasi.
“Kecerdasan Buatan Sebagai Asisten Diagnostik”
Kecerdasan buatan generatif membantu dalam mendiagnosis kondisi dengan menginterpretasikan data dan memberikan wawasan yang jelas dan mendalam tentang apa yang diketahui tentang pasien. Hal ini dapat digunakan untuk memeriksa ratusan hasil sinar-X, MRI, dan CT scan dan dengan cepat memberikan ringkasan statistik temuannya. Hal ini akan mengarah pada diagnosis yang lebih akurat berbasis data dari banyak kondisi umum atau tidak begitu umum.
Komunikasi ini kemudian dapat disesuaikan tergantung pada peran profesional kesehatan yang menggunakannya, apakah mereka adalah dokter, perawat, konsultan, atau spesialis. Berkomunikasi hanya dengan wawasan yang relevan bagi mereka berarti akan ada lebih sedikit gangguan antara profesional dan informasi spesifik yang mereka butuhkan.
Forum Ekonomi Dunia juga memprediksi bahwa kecerdasan buatan generatif akan menghasilkan hasil yang lebih baik karena mampu mengekstrak data secara efisien dari banyak sumber yang terpisah dan terpencil yang biasanya ada di sektor kesehatan.
Ini juga akan semakin digunakan untuk menciptakan data sintetis. Ini sangat berguna untuk situasi di mana data latihan terbatas, seperti dalam kondisi dan penyakit langka. Ini juga dapat mengurangi beban kerja keamanan dan perlindungan data yang harus diemban oleh para profesional kesehatan ketika mereka bekerja dengan data pribadi yang diberikan oleh pasien sungguhan. Data sintetis juga dapat digunakan untuk mensimulasikan skenario kesehatan seperti pandemi atau munculnya organisme yang resisten terhadap antibiotik yang dapat menyebabkan krisis kesehatan global.
“Automatisasi Tugas Rutin dan Administratif”
Menjadi semakin umum bagi para profesional medis untuk menggunakan kecerdasan buatan generatif untuk mengotomatisasi banyak tugas administratif yang repetitif dan rutin yang mereka lakukan setiap hari. Hal ini akan membebaskan waktu mereka untuk fokus pada memberikan perawatan secara langsung, serta melanjutkan pelatihan dan pembelajaran mereka.
Dari mengelola dan memperbarui catatan pasien hingga penjadwalan janji, para profesional kesehatan terlibat dalam banyak tugas yang memakan waktu yang dapat disederhanakan atau bahkan sepenuhnya diambil alih oleh kecerdasan buatan. Menurut satu studi, dokter menghabiskan setengah hari kerja mereka pada tugas yang melibatkan pemeliharaan catatan kesehatan elektronik (EHR).
Kecerdasan buatan generatif dapat memacu manajemen EHR yang lebih efisien dengan menyusun secara cerdas catatan dokter, hasil tes, dan pencitraan medis. Kemudian dapat memberikan ringkasan cepat tentang pasien individu, menyoroti aspek kesehatan mereka yang menjadi perhatian, dan menghasilkan laporan untuk profesional lainnya. Mengotomatisasi banyak tugas ini kemungkinan juga akan memiliki efek mengurangi kesalahan yang dapat mempengaruhi kualitas perawatan dan hasil pasien.
“Kecerdasan Buatan dalam Penemuan Obat”
Kemampuan yang sama yang memungkinkan kecerdasan buatan generatif untuk membuat teks dan tulisan juga dapat digunakan untuk mengembangkan obat dan vaksin calon baru untuk uji klinis. Hal ini berarti para peneliti dapat mempercepat proses panjang dalam memperpendek calon potensial.
Tahun lalu, perusahaan bioteknologi berbasis Oxford, Etcembly, menghasilkan obat imunoterapi pertama yang dibuat dengan bantuan kecerdasan buatan generatif.
Proses ini menjanjikan untuk mempercepat peralihan obat baru yang berpotensi menyelamatkan nyawa dari laboratorium ke pasien, akhirnya menghasilkan hasil yang lebih baik bagi pasien. Hal ini menandakan bahwa sama seperti dokter dan perawat, para peneliti kesehatan dan ilmuwan juga akan memiliki alat kecerdasan buatan yang kuat untuk memungkinkan mereka bekerja lebih cepat dan efisien.
“Pertimbangan Etis – Sentuhan Manusia”
Namun, mengintegrasikan kecerdasan buatan generatif ke dalam sektor kesehatan dengan cara ini menciptakan banyak tantangan etis yang tidak dapat diabaikan. Hal ini karena kebanyakan kasus penggunaannya berkaitan dengan penggunaan data pribadi. Ini berarti perlindungan data terhadap kebocoran, kerugian, dan pelanggaran sangat penting.
Juga penting bahwa algoritma kecerdasan buatan membuat keputusan yang transparan dan dapat dijelaskan – hal ini akan menjadi krusial untuk membangun kepercayaan publik yang perlu ditempatkan pada sistem-sistem ini agar potensinya terwujud.
Dampak yang dapat disebabkan oleh bias dalam data juga lebih nyata dibandingkan hampir di bidang lain manapun. Telah terbukti bahwa model kecerdasan buatan generatif dapat memperbesar bias yang ada dalam data pelatihan. Kita tahu bahwa wanita dan orang dari latar belakang etnis minoritas lebih sering didiagnosis karena kurangnya perwakilan mereka dalam studi medis, dan masalah ini dapat berkembang seiring dengan lebih luasnya penggunaan AI.
Data, model, dan hasil harus terus dipantau dan diperbarui untuk meredam bias-bias ini, yang jika tidak dapat memperburuk ketimpangan.
Seperti banyak profesional lainnya, mereka di bidang kesehatan akan menemukan diri mereka diminta untuk mempelajari keterampilan etika AI. Hal ini berarti mengembangkan kemampuan untuk mengevaluasi kasus penggunaan potensial untuk menentukan apakah menerapkan AI kemungkinan akan menyebabkan kerusakan, risiko, atau bahaya, dan memastikan pembatas yang memadai selalu ada.
“Masa Depan Dokter dan Profesional Kesehatan?”
Dokter, perawat, dan profesional kesehatan klinis lainnya mungkin lebih terlindungi dari risiko digantikan oleh AI dibanding banyak orang lain. Pekerjaan mereka membutuhkan mereka untuk berfungsi pada tingkat lanjut dalam banyak keterampilan manusiawi yang mesin tidak akan dapat menggantikannya dalam waktu dekat. Intuisi dan pengalaman berperan, dan hal ini tidak akan berubah.
Namun, AI menawarkan kesempatan bagi para profesional ini untuk mendefinisikan ulang cara mereka bekerja dan bahkan peran mereka dalam masyarakat yang lebih luas. Beralih ke model kerja yang memungkinkan mereka berinteraksi lebih banyak dengan pasien juga akan berarti lebih banyak waktu untuk melanjutkan pendidikan mereka dan mengembangkan keahlian medis mereka sendiri.
Hal ini kemungkinan akan memunculkan spesialisasi baru karena kebutuhan akan staf klinis yang difokuskan pada diagnosis yang diperkuat oleh AI, obat berbasis data, dan etika AI, serta membantu pasien menavigasi berbagai opsi perawatan baru yang dibantu oleh AI yang akan tersedia.
Dengan AI menangani analisis rutin, pencatatan, dan interpretasi scan, pencitraan, dan data lainnya, dokter dan perawat akan menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengungkap masalah pasien yang lebih kompleks dan rumit.
Pada akhirnya, inti pemberian layanan kesehatan akan terus berkisar pada empati, belas kasihan, dan sentuhan manusiawi. Kecerdasan buatan generatif menciptakan kesempatan untuk menambah kualitas-kualitas ini dengan cara yang akan membuat para profesional di bidang ini bahkan lebih penting bagi masyarakat. Mereka yang mampu merangkul perubahan paradigma ini akan menemukan bahwa mereka mampu menggunakan keterampilan dan pelatihan mereka untuk menyembuhkan penyakit dan meningkatkan kehidupan pasien dengan cara yang semakin memuaskan.”