Daftar Isi
Adopsi Artificial Intelligence dalam Perawatan Kesehatan
Meningkatnya kompleksitas dan volume data dalam perawatan kesehatan mendorong adopsi artificial intelligence (AI) di seluruh industri. AI sudah digunakan oleh perusahaan asuransi, penyedia layanan kesehatan, dan perusahaan ilmu kehidupan dalam berbagai kapasitas. Aplikasi utama termasuk rekomendasi diagnosis dan pengobatan, keterlibatan dan kepatuhan pasien, serta tugas administratif. Meskipun AI dapat melakukan fungsi tertentu dalam perawatan kesehatan sebaik atau lebih baik daripada manusia, otomatisasi pekerjaan perawatan kesehatan dalam skala besar tidak mungkin terjadi dalam waktu dekat karena tantangan implementasi. Pertimbangan etis dalam penerapan AI pada perawatan kesehatan juga signifikan.
Potensi dan Tantangan Implementasi AI
AI dan teknologi terkait semakin umum dalam bisnis dan masyarakat, dengan perawatan kesehatan tidak terkecuali. Teknologi ini memiliki potensi untuk merevolusi perawatan pasien dan proses administratif dalam organisasi perawatan kesehatan. Penelitian menunjukkan bahwa AI dapat menyamai atau melampaui kinerja manusia dalam tugas-tugas utama perawatan kesehatan, seperti diagnosis penyakit. Misalnya, algoritma sudah unggul dalam mengidentifikasi tumor ganas dan membantu peneliti merancang uji klinis. Namun, akan memakan waktu bertahun-tahun sebelum AI dapat secara luas menggantikan manusia dalam proses medis.
AI mencakup berbagai teknologi, masing-masing dengan aplikasi spesifik dalam perawatan kesehatan. Machine learning, teknik statistik untuk pemodelan dan pelatihan data, banyak digunakan. Dalam survei Deloitte tahun 2018, 63% perusahaan AS yang menggunakan AI menggunakan machine learning. Dalam perawatan kesehatan, machine learning biasanya diterapkan dalam pengobatan presisi untuk memprediksi protokol pengobatan yang berhasil berdasarkan atribut pasien dan konteks pengobatan. Sebagian besar aplikasi machine learning dalam perawatan kesehatan memerlukan pembelajaran terawasi dengan variabel hasil yang diketahui.
Peran Teknologi AI dalam Perawatan Kesehatan
Jaringan saraf, bentuk machine learning yang lebih kompleks, telah digunakan dalam penelitian perawatan kesehatan selama beberapa dekade, terutama untuk tugas kategorisasi seperti memprediksi akuisisi penyakit. Pembelajaran mendalam, bentuk machine learning yang paling maju, melibatkan jaringan saraf dengan beberapa lapisan fitur yang memprediksi hasil. Teknologi ini semakin banyak digunakan dalam radiologi untuk mengidentifikasi lesi yang berpotensi kanker dan dalam radiomik untuk mendeteksi fitur yang relevan secara klinis dalam data pencitraan. Pembelajaran mendalam juga diterapkan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk pengenalan ucapan dan analisis teks.
NLP, bidang AI yang berfokus pada pemahaman bahasa manusia, mencakup aplikasi seperti pengenalan ucapan, analisis teks, dan terjemahan. Dalam perawatan kesehatan, NLP digunakan untuk membuat, memahami, dan mengklasifikasikan dokumentasi klinis dan penelitian. Sistem pakar, berdasarkan aturan ‘jika-maka’, adalah teknologi AI dominan pada 1980-an dan masih digunakan untuk dukungan keputusan klinis, meskipun secara bertahap digantikan oleh pendekatan berbasis data dan machine learning.
Integrasi AI dalam Proses Perawatan Kesehatan
Robot fisik, yang melakukan tugas yang telah ditentukan dalam industri seperti manufaktur, menjadi lebih kolaboratif dan cerdas. Robot bedah, yang disetujui di AS sejak tahun 2000, meningkatkan kemampuan ahli bedah tetapi masih bergantung pada pengambilan keputusan manusia. Otomasi proses robotik (RPA) melakukan tugas digital terstruktur untuk tujuan administratif, seperti memperbarui catatan pasien dan penagihan, dan semakin terintegrasi dengan teknologi AI lainnya.
Teknologi AI sedang digabungkan dan diintegrasikan, menghasilkan solusi komposit. Diagnosis dan pengobatan penyakit telah menjadi fokus AI sejak 1970-an, dengan sistem seperti MYCIN dan IBM’s Watson menunjukkan janji tetapi menghadapi tantangan integrasi. Implementasi AI dalam perawatan kesehatan terhambat oleh kesulitan mengintegrasikannya ke dalam alur kerja klinis dan sistem catatan kesehatan elektronik (EHR).
Etika dan Masa Depan AI dalam Perawatan Kesehatan
AI juga digunakan untuk keterlibatan dan kepatuhan pasien, mempersonalisasi perawatan melalui machine learning dan mesin aturan bisnis. Aplikasi administratif AI termasuk pemrosesan klaim, dokumentasi klinis, dan manajemen siklus pendapatan. Kekhawatiran tentang otomatisasi pekerjaan ada, tetapi AI diharapkan untuk meningkatkan daripada menggantikan klinisi manusia. Masalah etis, seperti akuntabilitas dan transparansi, harus ditangani saat AI semakin terintegrasi ke dalam perawatan kesehatan.
Kesimpulannya, AI memiliki potensi untuk secara signifikan mempengaruhi perawatan kesehatan, terutama dalam pengobatan presisi. Namun, adopsi yang luas akan memakan waktu karena tantangan regulasi, integrasi, dan pelatihan. AI diharapkan untuk meningkatkan klinisi manusia, yang akan fokus pada tugas yang memerlukan keterampilan unik manusia. Perhatian terus-menerus dan kebijakan yang bijaksana diperlukan untuk memastikan manfaat AI sambil mengurangi implikasi negatif.
