Kecerdasan buatan (AI) sedang merevolusi berbagai industri, dan sektor kesehatan tidak terkecuali. AI memiliki potensi untuk meningkatkan perawatan pasien, menyederhanakan proses medis, dan mengurangi biaya. Dalam artikel ini, Anda akan melihat bagaimana kecerdasan buatan diterapkan dalam kesehatan dan memahami dampak AI terhadap industri ini.
Diagnosis medis dengan kecerdasan buatan
Alat diagnostik yang ditenagai oleh AI dapat menganalisis gambar medis, data pasien, dan catatan klinis untuk membantu profesional kesehatan dalam mendiagnosis penyakit dengan lebih akurat dan cepat.
Dalam radiologi
Alam algoritma AI dapat memproses dan menganalisis data pencitraan medis, seperti sinar-X, CT scan, dan MRI, untuk mendeteksi anomali dan pola yang menunjukkan adanya penyakit seperti kanker atau kondisi kardiovaskular. Menurut sebuah studi yang diterbitkan di Nature Medicine, algoritma AI yang dikembangkan oleh Google mencatat tingkat akurasi 94,5% dalam mendeteksi kanker payudara dalam mamogram, melebihi akurasi ahli radiologi manusia yang hanya 88,0% (McKinney et al., 2020).
Dalam patologi
Sistem patologi yang ditenagai oleh AI dapat menganalisis sampel jaringan dan mengidentifikasi sel kanker, sehingga menyederhanakan proses diagnosis dan mengurangi kesalahan manusia. Misalnya, platform Paige.AI yang disetujui oleh FDA menggunakan algoritma AI untuk mendeteksi kanker prostat dalam slide patologi dengan tingkat akurasi yang dilaporkan mencapai 98% (Bulten et al., 2020).
Dalam oftalmologi
Sistem kecerdasan buatan dapat menganalisis gambar retina untuk mendeteksi tanda awal dari retinopati diabetik dan degenerasi makula terkait usia. Dalam sebuah studi yang diterbitkan di JAMA, algoritma AI yang dikembangkan oleh Google mencapai sensitivitas 97,5% dan spesifisitas 93,4% dalam mendeteksi retinopati diabetik (Gulshan et al., 2016).
Penemuan dan pengembangan obat dengan kecerdasan buatan
AI dapat secara signifikan mengurangi waktu dan biaya yang terkait dengan penemuan dan pengembangan obat dengan menganalisis dataset besar, memprediksi efektivitas obat, dan mengoptimalkan desain uji klinis.
Dalam penemuan obat
Algoritma AI dapat menganalisis sejumlah besar data kimia dan biologis untuk mengidentifikasi kandidat obat yang potensial, memprediksi efektivitasnya, dan mengoptimalkan struktur kimianya. Atomwise, sebuah perusahaan penemuan obat yang menggunakan AI, menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk memprediksi afinitas pengikatan molekul kecil ke protein target. Pada tahun 2020, Atomwise mengumumkan kolaborasi dengan Hansoh Pharma untuk menemukan dan mengembangkan kandidat obat baru dengan nilai potensi kesepakatan mencapai $1,5 miliar.
Dalam uji klinis
AI dapat mengoptimalkan desain uji klinis, perekrutan pasien, dan pemantauan, mengurangi biaya dan meningkatkan hasil percobaan. Misalnya, Deep 6 AI, sebuah platform percepatan uji klinis, menggunakan AI untuk mencocokkan pasien yang memenuhi syarat dengan uji klinis yang sesuai, mengurangi proses perekrutan pasien dari bulan menjadi menit.
Kecerdasan buatan dalam pengobatan pribadi
AI dapat menganalisis data genomik, faktor gaya hidup, dan riwayat medis untuk memberikan rencana perawatan yang dipersonalisasi dan mengoptimalkan perawatan pasien.
Dalam genomik
Algoritma AI dapat memproses dan menganalisis data genomik untuk mengidentifikasi mutasi yang menyebabkan penyakit, memungkinkan pengembangan terapi yang ditargetkan. Pada tahun 2019, sebuah studi yang diterbitkan di Nature menunjukkan bahwa algoritma AI bernama DeepVariant, yang dikembangkan oleh Google, dapat dengan akurat mengidentifikasi varian genetik dalam genom manusia dengan tingkat presisi lebih dari 99,9% (Poplin et al., 2018).
Dalam onkologi presisi
Platform yang didorong oleh AI seperti IBM Watson for Oncology dapat menganalisis data pasien, termasuk mutasi genetik, untuk merekomendasikan rencana perawatan pribadi bagi pasien kanker. Dalam sebuah studi yang diterbitkan di The Oncologist, Watson for Oncology memberikan rekomendasi perawatan yang sesuai dengan dewan tumor multidisiplin dalam 93% kasus (Somashekhar et al., 2018).
Perangkat medis dan wearable yang didukung AI
Perangkat medis dan wearable yang dilengkapi dengan AI dapat memantau kesehatan pasien, memberikan umpan balik waktu nyata, dan memberi tahu profesional kesehatan tentang kemungkinan masalah.
Pemantauan glukosa kontinu
Perangkat pemantauan glukosa kontinu yang ditenagai oleh AI, seperti Dexcom G6, dapat melacak kadar glukosa darah secara waktu nyata untuk pasien diabetes, memberikan wawasan yang dipersonalisasi dan memperingatkan pengguna tentang kemungkinan kejadian hipoglikemia atau hiperglikemia. Menurut sebuah studi yang diterbitkan di Diabetes Technology & Therapeutics, Dexcom G6 mencapai mean absolute relative difference (MARD) 9,0% dibandingkan dengan nilai referensi, menunjukkan akurasinya dalam mengukur kadar glukosa darah (Šoupal et al., 2020).
Pemantauan pasien jarak jauh
Sistem pemantauan pasien jarak jauh yang didorong oleh AI dapat melacak tanda vital pasien dan mendeteksi tanda-tanda awal penurunan kesehatan, memungkinkan profesional kesehatan untuk melakukan intervensi dengan cepat. Misalnya, perangkat wearable Current Health yang disetujui oleh FDA memantau tanda vital pasien, seperti detak jantung, laju pernapasan, dan saturasi oksigen, serta menggunakan algoritma AI untuk memprediksi risiko kejadian merugikan.
Kecerdasan buatan dalam administrasi kesehatan
Kecerdasan buatan dapat mengoptimalkan proses administrasi kesehatan, seperti penjadwalan pasien, penagihan, dan alokasi sumber daya, mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi operasional.
Penjadwalan pasien
Sistem penjadwalan yang didukung AI dapat memprediksi ketidakhadiran pasien, mengoptimalkan slot janji, dan mengurangi waktu tunggu. Misalnya, platform berbasis AI Zocdoc menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi kemungkinan ketidakhadiran pasien, memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk memesan janji lebih banyak dan mengurangi waktu tidak terpakai.
Penagihan dan manajemen siklus pendapatan
Algoritma AI dapat menganalisis data penagihan, mengidentifikasi kesalahan pengkodean, dan mengoptimalkan manajemen siklus pendapatan, mengurangi penolakan klaim dan meningkatkan kinerja keuangan. Perusahaan seperti Olive AI menawarkan solusi berbasis AI untuk mengotomatiskan manajemen siklus pendapatan, dengan perbaikan yang dilaporkan dalam akurasi klaim dan pengambilan pendapatan.
Kesimpulannya, kecerdasan buatan sedang mentransformasi industri kesehatan dengan meningkatkan diagnostik, mempersonalisasi perawatan, mempercepat penemuan obat, dan meningkatkan pemantauan serta perawatan pasien. Teknologi berbasis AI tidak hanya mengoptimalkan administrasi dan operasional kesehatan, tetapi juga menyediakan solusi yang efisien dan hemat biaya bagi pasien dan penyedia layanan kesehatan. Seiring dengan kemajuan dan integrasi AI ke dalam sistem kesehatan, potensi untuk merevolusi perawatan dan hasil pasien hanya akan tumbuh, menawarkan manfaat signifikan bagi komunitas medis dan pasien secara keseluruhan.
