Browse By

PENGGUNAAN ALAT KESEHATAN DENGAN ”ARTIFICIAL INTELLIGENCE” MENDUKUNG PELAYANAN KESEHATAN YANG LEBIH BAIK

Pendahuluan

Penggunaaan alat digital dalam penyediaan layanan kesehatan sedang mengalami perubahan yang substansial dan cepat. Walaupun demikian, sistem kesehatan masih berada pada tahap awal kesehatan digital. Padahal, banyak teknologi yang paling mungkin mengubah kesehatan dan perawatan selama beberapa tahun ke depan. Penggunaan alat kesehatan dengan Artificial Intelligence (AI) misalnya, dapat mendukung layanan kesehatan lebih baik kedepannya.

Tulisan ini akan mengangkat tentang Artificial Intelligence, mengacu pada artikel Mistry (2020)[1], yang menyebutkan bahwa penggunaan berbagai tekhnologi digital sangat berpeluang dalam membantu organisasi pelayanan kesehatan mencapai hasil yang lebih baik atau perawatan yang lebih efisien, serta meningkatkan pengalaman pasien.

Artificial Intelligence (AI)

Kecerdasan buatan (AI) adalah istilah umum yang mencakup sejumlah pendekatan berbeda di mana perangkat lunak mereplikasi fungsi yang hingga saat ini identik dengan kecerdasan manusia. Ini mencakup spektrum kemampuan yang luas seperti mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek secara visual, mengubah ucapan menjadi teks dan teks menjadi ucapan, dll. NHS AI Lab diluncurkan pada 2019, dengan tujuan mendukung pengembangan AI di NHS dan mengatasi tantangan dalam implementasi dengan Alat AI dalam pelayanan kesehatan.

1.  Machine learning. Teknik-teknik baru kini telah dikembangkan dalam bidang matematika dan ilmu komputer terapan yang memungkinkan penggunaan komputer secara lebih efektif untuk tugas-tugas seperti ini. Dikombinasikan dengan pengembangan unit pemrosesan grafis, kecerdasan buatan telah mendapat manfaat dari fokus baru dan peningkatan pendanaan, membuka wawasan dalam kumpulan data yang besar dan kompleks. Pembelajaran mesin adalah salah satu bidang tersebut. Ini adalah jenis kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit, yang berarti mereka dapat mengajar diri mereka sendiri untuk berubah ketika terpapar data baru.

Baca Juga:  MASALAH UTAMA YANG DIHADAPI SISTEM KESEHATAN TAHUN 2021

2. New insights into big datasets. Beberapa bisnis baru berharap, dapat menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk memberikan dukungan diagnostik guna meningkatkan pemberian perawatan. Misalnya, Deepmind telah menerbitkan penelitian yang mengevaluasi AI yang diterapkan pada skrining kanker payudara. Pengembangan tersebut telah menunjukkan peningkatan keakuratan/ keberhasilan, dan perusahaan rintisan, seperti Ultromics, menerapkan pembelajaran mesin untuk meningkatkan kecepatan dan mengurangi variabilitas dalam diagnosis penyakit kardiovaskular dari gambar ultrasound. Di masa depan, alat pembelajaran mesin akan dapat menafsirkan gambar secara kuantitatif untuk membuat biomarker digital yang memprediksi timbulnya penyakit. Studi EVAREST adalah uji coba multi-pusat (multi-centre trial) yang bertujuan untuk memvalidasi biomarker darah dan pencitraan. Hal ini merupakan langkah pertama untuk mencapai diagnosis berdasarkan biomarker digital yang didukung pembelajaran mesin.

Banyak dari alat ini menggunakan pembelajaran mesin tetapi bukan algoritma adaptif, yang terus belajar dan berubah seiring penggunaan. Jika masalah regulasi, keselamatan dan budaya dapat diatasi di masa depan, akan ada perangkat lunak yang berubah dan meningkat secara dinamis dengan setiap penggunaan. 

3. Natural language processing. Berbagi informasi secara verbal dan tekstual adalah kompleks, dengan nuansa struktur kalimat dan pilihan kata, & ada banyak cara untuk mengucapkan sebuah kalimat. Hal ini membuat sangat sulit bagi mesin untuk memahami kalimat tertulis atau lisan. Pemrosesan bahasa alami adalah sub-kategori AI yang berfokus pada bagaimana memprogram perangkat lunak yang dapat memproses, menganalisis, dan merespons kata yang diucapkan atau ditulis. Ini masih merupakan bidang yang baru lahir, tetapi memiliki potensi besar untuk perawatan kesehatan. Misalnya, Microsoft melihat bagaimana pemrosesan bahasa alami dapat secara otomatis menangkap informasi konsultasi untuk catatan kesehatan elektronik dan IBM sedang mengembangkan chatbot untuk meningkatkan kesadaran informasi bagi staf garis depan di Royal Marsden Hospital. Di masa depan, komputer yang dapat menafsirkan, menyimpan, dan menampilkan informasi yang relevan akan meningkatkan efisiensi dan mengurangi beban dalam sistem pelayanan kesehatan. Alat seperti ini juga dapat membantu melibatkan seseorang dalam kesehatan mereka sendiri dengan mengatasi hambatan literasi dan literasi kesehatan.

Baca Juga:  PROFIL RS CHRIS HANI BARAGWANATH
[1] Pritesh Mistry, 2020, The digital revolution: eight technologies that will change health and care. It was originally written by Cosima Gretton and Matthew Honeyman in January 2016.