Teknologi ikon mentransfer data melalui kode pemrograman, konsep kecerdasan buatan
Teknologi telah menjadi pendorong perawatan kesehatan selama bertahun-tahun. Dari organisasi besar hingga klinik kecil, penyedia layanan di berbagai bagian dunia telah menggunakan aplikasi, platform manajemen data, dan beragam sistem lain sebagai cara utama untuk mengoptimalkan operasi mereka dan mencapai hasil klinis yang lebih baik. Upaya modernisasi mereka masih berlangsung namun fokus strategisnya beralih ke satu tren utama – AI.
Pada saat penyedia layanan kesehatan menghadapi kekurangan staf dan pasien terus menuntut kualitas perawatan yang lebih baik, AI dianggap sebagai jawaban yang tepat. Teknologi ini, dengan kemampuannya untuk mengakses repositori data besar, termasuk data spesifik pasien, dapat mempersonalisasi pengiriman perawatan. Hal ini pada akhirnya dapat mengubah bagaimana penyedia layanan kesehatan mendiagnosis, mengobati, dan berinteraksi dengan pasien, memungkinkan mereka untuk beralih dari pendekatan generik yang satu ukuran untuk semua.
Bagaimana Tepatnya AI Mempersonalisasi Pengiriman Perawatan?
Meskipun AI telah ada cukup lama, kebangkitan cepat ChatGPT telah mendorong aplikasinya ke depan dan tengah pada berbagai tingkatan ekosistem kesehatan. Salah satunya adalah diagnostik. Sistem yang didorong AI dapat menganalisis sejumlah besar data pasien untuk memberikan diagnosis personal dan rekomendasi pengobatan. Watson Health, divisi IBM yang berfokus pada penerapan AI dan analisis data ke area kesehatan, merupakan pelopor dalam ruang ini. Teknologi mereka menganalisis berbagai parameter pasien, termasuk riwayat medis, genetika, dan gejala penyakit, untuk mendiagnosis kondisi penyakit yang mendasarinya dan menawarkan rekomendasi pengobatan yang dipersonalisasi.
Menurut sebuah studi yang diterbitkan di Journal of Clinical Oncology, sistem pendukung keputusan AI khusus onkologi Watson Health mencapai tingkat kesesuaian 93% dengan rekomendasi pengobatan dari tim ahli tumor. Tingkat akurasi tinggi ini menunjukkan bagaimana personalisasi yang didukung AI dapat meningkatkan ketepatan diagnosis dan efektivitas pengobatan, yang pada akhirnya mengarah pada hasil yang lebih baik bagi pasien.
Melampaui mendeteksi dan merekomendasikan pengobatan untuk masalah yang sedang berlangsung, personalisasi yang didorong AI juga dapat membantu dalam perawatan preventif. Secara esensial, algoritma dapat menganalisis metrik harian pasien, seperti SPO2 dan BP (di antara hal lain), dan menggabungkannya dengan data terkait gaya hidup dan genetika untuk memprediksi potensi seseorang menderita masalah kesehatan tertentu – serta langkah-langkah yang bisa mereka ambil (bayangkan perubahan gaya hidup tertentu) untuk mencegahnya.
Studi yang diterbitkan dalam PLOS One menunjukkan bahwa pendekatan yang didorong AI dapat mengarah pada penurunan kunjungan kembali ke rumah sakit dan ke unit gawat darurat. Hal ini tidak hanya mengubah fokus pasien dari perawatan reaktif ke pencegahan proaktif tetapi juga menghemat sumber daya penyedia layanan kesehatan yang seharusnya digunakan untuk tindak lanjut atau perawatan yang luas.
Namun, mempersonalisasi pencegahan, diagnosis, dan pengobatan hanyalah satu bagian dari teka-teki perawatan kesehatan.
AI juga memainkan peran penting dalam mempersonalisasi resep medis, area di mana 100% ketepatan sangat penting. Preskripsi obat yang salah dapat menyebabkan reaksi yang merugikan dan bahkan fatalitas dalam beberapa kasus ekstrem. Sebuah studi tahun 2016 oleh Sekolah Kedokteran Universitas Johns Hopkins menemukan bahwa kesalahan medis, termasuk preskripsi yang salah, bertanggung jawab atas lebih dari 250.000 kematian setiap tahunnya hanya di Amerika Serikat.
Namun, alat yang didukung AI dapat mengatasi masalah ini dengan menganalisis faktor seperti pola genetik dan riwayat medis pasien untuk memprediksi bagaimana mereka akan merespons obat-obatan tertentu. Hal ini memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk menyesuaikan resep untuk setiap pasien secara individual, dengan mengurangi risiko reaksi merugikan dan meningkatkan efektivitas pengobatan.
Mensederhanakan Proses Administratif
Meskipun perawatan klinis berada di garis depan personalisasi AI, teknologi ini juga meningkatkan proses administratif dalam layanan kesehatan. Ini menyederhanakan tugas seperti penjadwalan janji, penagihan, dan bantuan, membuatnya lebih personal dan efisien.
Zocdoc, platform online untuk memesan janji medis, adalah contoh terbaik dari AI yang membantu dalam tugas administratif. Platform perusahaan ini menggunakan pembelajaran mesin untuk memastikan janji terintegrasi dengan lancar ke dalam jadwal penyedia layanan kesehatan, yang potensial mengurangi waktu tunggu pasien dan meningkatkan kemungkinan perawatan tepat waktu. Ini bahkan membantu pasien memeriksa cakupan kesehatan mereka dan memperkirakan total biaya pengobatan hanya dengan mengambil foto kartu kesehatan mereka. Pemain lain dalam kategori tersebut adalah Nabla, yang menggunakan LLMs untuk menghasilkan catatan klinis dari interaksi dokter-pasien, menghemat kesulitan mendokumentasikan informasi secara manual.
Khususnya, chatbot dan agen AI generatif akan meningkatkan keterlibatan pasien dan meningkatkan akses mereka terhadap perawatan. Mereka menganalisis data pasien dan memberikan akses sepanjang hari ke dukungan yang dipersonalisasi apakah mereka membutuhkan bantuan dengan pendaftaran, routing, penjadwalan, atau pengisian ulang resep. Teknologi ini telah sangat meningkatkan pengalaman pasien, membuat individu merasa lebih dihargai dan dipahami.
Secara keseluruhan, dampak personalisasi yang didukung AI dalam layanan kesehatan sangat besar dan terus berkembang. Teknologi tersebut telah meningkatkan interaksi pasien-perawat, memungkinkan resep yang disesuaikan, dan meningkatkan strategi perawatan preventif, membuat layanan kesehatan lebih efisien, efektif, dan berorientasi pada pasien. Seiring AI terus berkembang, potensi untuk merevolusi layanan kesehatan kemungkinan akan memperluas. Pengembangan di masa depan mungkin termasuk personalisasi lebih lanjut dari rencana perawatan dan integrasi AI yang lebih dalam di seluruh aspek pengiriman layanan kesehatan.
Namun, saat perkembangan ini terbentuk, juga akan menjadi sangat penting untuk mengatasi tantangan potensial yang terkait dengan AI, terutama privasi dan keamanan data kesehatan yang digunakan oleh model AI. Organisasi yang menggunakan alat-alat ini harus berupaya mempertahankan sentuhan manusia dalam perawatan pasien dan membantu mengatasi bias potensial dalam algoritma AI. Semuanya akan tergantung pada bagaimana mereka berkolaborasi dengan perusahaan yang mengembangkan alat-alat ini dan pemerintah yang menetapkan regulasi untuk menggunakannya.
Pada akhirnya, manfaat potensial personalisasi yang didukung AI dalam layanan kesehatan akan sangat besar. Dengan merangkul teknologi ini secara bertanggung jawab dan etis, industri kesehatan dapat menuju ke masa depan di mana perawatan yang benar-benar dipersonalisasi menjadi norma, mengarah pada hasil kesehatan yang lebih baik untuk semua.