Layanan Kesehatan yang Didukung AI: Masa Depan Kedokteran

Faktanya, pasar layanan kesehatan yang didukung AI mencapai $14,6 Miliar dan diproyeksikan akan tumbuh berlipat ganda hingga mencapai $102,7 Miliar pada tahun 2028.

Saat ini, AI telah berhasil diuji dalam berbagai metode medis, termasuk dengan cepat mengidentifikasi kelainan pada pemindaian radiologi, menafsirkan sinyal biomedis yang rumit untuk deteksi dini penyakit, dan memfasilitasi pendekatan pengobatan yang dipersonalisasi dengan menganalisis informasi genetik.

Apa yang akan terjadi di masa depan adalah aplikasi ini akan digunakan dalam skala yang lebih besar. Beberapa dari mereka seharusnya didemokratisasikan pada tingkat pengguna akhir sementara yang lain akan dibatasi pada tingkat lembaga medis dan peneliti.

Mari jelajahi masa depan penerapan AI di sektor kesehatan.

1. Mengidentifikasi Kelainan pada Pemeriksaan Radiologi

Rontgen dada memainkan peran penting dalam mendiagnosis spektrum luas masalah yang berhubungan dengan jantung dan paru-paru. Mendeteksi ketidakteraturan pada rontgen dada dapat menandakan berbagai kondisi, seperti kanker dan penyakit paru-paru kronis.

Alat AI yang mampu secara efektif membedakan antara rontgen dada normal dan abnormal akan sangat meringankan beban kerja besar yang dihadapi ahli radiologi di seluruh dunia.

Faktanya, berdasarkan laporan terbaru yang diterbitkan oleh Radiological Society of North America, para peneliti menggunakan alat AI yang tersedia secara komersial untuk menganalisis rontgen dada dari 1.529 pasien di empat rumah sakit di wilayah ibu kota Denmark.

Sinar-X mencakup kasus-kasus gawat darurat, pasien rawat inap, dan pasien rawat jalan. Alat AI mengkategorikan sinar-X menjadi dua kelompok: “normal dengan tingkat keyakinan tinggi” dan “normal dengan tingkat keyakinan tidak tinggi”, masing-masing mewakili kondisi normal dan abnormal.

Sebagai patokan, dua ahli radiologi toraks bersertifikat menilai hasil rontgen tersebut. Jika terjadi perselisihan, ahli radiologi ketiga diminta berkonsultasi, dan ketiga ahli tersebut tidak mengetahui hasil AI.

Dari 429 rontgen dada yang diberi label normal, alat AI juga mengkategorikan 120 (atau 28%) sebagai normal. Bagian ini, yang menyumbang 7,8% dari seluruh sinar-X, berpotensi dapat diotomatisasi dengan aman oleh AI. Yang lebih menarik adalah alat AI menunjukkan sensitivitas 99,1% dalam mendeteksi rontgen dada yang tidak normal.

2. Menafsirkan Sinyal Biomedis yang Rumit

Analisis sinyal biomedis mengacu pada metode pengumpulan dan pemrosesan sinyal fisiologis untuk mendapatkan wawasan berharga untuk diagnosis dan pengobatan medis. Hal ini melibatkan penggunaan beragam teknik pemrosesan sinyal untuk meneliti data dan menentukan pola yang memberi petunjuk pada kondisi atau penyakit tertentu.

Analisis sinyal biomedis mencakup berbagai jenis sinyal, seperti elektrokardiogram (EKG), elektroensefalogram (EEG), dan elektromiogram (EMG). Masing-masing sinyal ini memberikan rincian berbeda tentang kondisi fisiologis tubuh dan dapat membantu mendiagnosis berbagai masalah medis.

Baru-baru ini, Anumana, Inc. , yang berbasis di Cambridge, MA, AS, telah menciptakan algoritme EKG berbasis AI yang dirancang untuk meningkatkan identifikasi dini amiloidosis jantung. Perangkat lunak bertenaga AI ini dapat menafsirkan sinyal EKG yang mungkin luput dari perhatian analis manusia.

Mengingat meluasnya penggunaan pengujian EKG non-invasif, algoritma AI-ECG berpotensi menjangkau populasi pasien yang lebih luas pada tahap awal penyakit. Anumana saat ini fokus untuk mengembangkan algoritme ini menjadi Perangkat Lunak-sebagai-Perangkat Medis (SaMD), yang bertujuan untuk mengintegrasikan solusi ini dengan lancar ke dalam alur kerja klinis yang ada.

Inovasi AI-ECG ini juga telah mendapatkan Penunjukan Perangkat Terobosan dari Badan Pengawas Obat dan Makanan AS (FDA), sehingga memastikan bahwa pasien dan penyedia layanan kesehatan dapat mengakses algoritme ini dengan segera.

3. Penilaian Kesehatan Mental

Pada tahun 2021, lebih dari 150 juta orang di wilayah WHO Eropa bergulat dengan kondisi kesehatan mental.

Sayangnya, ketika situasi ini memburuk akibat pandemi COVID-19 dalam beberapa tahun terakhir, akses terhadap layanan penting semakin menyusut, dan meningkatnya stres, keadaan ekonomi yang tidak menguntungkan, konflik, dan kekerasan semakin menegaskan betapa rapuhnya kondisi mental. kesehatan.

Pada saat yang sama, AI telah mengantarkan era transformatif di bidang kedokteran dan perawatan kesehatan. Hal ini muncul sebagai alat inovatif untuk mengatur layanan kesehatan mental dan secara efektif mengidentifikasi dan memantau masalah kesehatan mental baik pada tingkat individu maupun populasi.

Alat yang didukung AI memanfaatkan data layanan kesehatan digital, yang tersedia dalam beragam format seperti catatan kesehatan elektronik, gambar medis, dan catatan klinis tulisan tangan. Alat-alat ini mengotomatiskan tugas-tugas, memberikan dukungan kepada dokter, dan memfasilitasi wawasan yang lebih mendalam tentang asal mula gangguan kompleks.

Thymia, sebuah startup kesehatan digital mutakhir, menjadi ilustrasi utama kemajuan inovatif ini. Didirikan pada tahun 2020, Thymia telah memelopori video game yang dilengkapi AI yang dirancang untuk mempercepat, meningkatkan, dan memberikan evaluasi kesehatan mental yang lebih obyektif.

Dalam platform ini, preferensi pasien terhadap video game dimanfaatkan untuk memfasilitasi penetapan penilaian dasar dengan cepat. Selanjutnya, AI menggali banyak atribut wajah yang dianonimkan dari video dan menganalisis data audio, sehingga mengidentifikasi kemungkinan dan potensi tingkat keparahan depresi.

Teknologi ini memberikan kemampuan pemantauan jarak jauh tanpa gangguan kepada pasien dan dokter, memungkinkan pemahaman kondisi dan kemajuan pengobatan secara real-time.

4. Analisis dan Visualisasi Data

Sektor kesehatan menghasilkan volume data yang lebih besar dibandingkan sektor lain dalam perekonomian. Namun, industri ini puas dengan data yang hanya 'kurang akurat', terutama yang diperoleh dari survei dengan jumlah peserta terbatas.

Analisis dan visualisasi data dapat meningkatkan kejelasan hubungan antara pasien, praktisi, penyedia layanan, pembayar, dan klaim. Ketika dikombinasikan dengan pembelajaran mesin dan kemajuan AI, visualisasi memberdayakan pengguna untuk menghindari kesalahan dan kekacauan, sekaligus dengan cepat menunjukkan ketidakberesan dan potensi penipuan yang terkait dengan tagihan atau resep medis.

Tentu saja, ini belum semuanya. Lihat saja contoh dunia nyata berikut ini.

Trilliant Health, sebuah perusahaan yang berspesialisasi dalam analisis prediktif dan riset pasar, telah meluncurkan Indeks Kemiripan | Rumah Sakit , alat visualisasi data mutakhir yang menetapkan tolok ukur untuk lebih dari 2.000 rumah sakit di seluruh Amerika Serikat.

Alat ini didukung oleh KemiripanEngine, sebuah teknologi pembelajaran mesin, yang memberdayakan pengguna untuk memilih rumah sakit referensi dan kemudian memvisualisasikan sekelompok 10 rumah sakit sejenis yang serupa. Visualisasi tersebut dilengkapi dengan filter yang mencakup faktor-faktor seperti tingkat penerimaan kembali, tingkat kematian, dan skor untuk kondisi yang didapat di rumah sakit.

Trilliant Health menegaskan bahwa kemampuan benchmarking yang disempurnakan ini memungkinkan para pemimpin layanan kesehatan untuk menilai sistem kesehatan menggunakan strategi berbasis bukti, daripada hanya mengandalkan promosi peringkat 100 rumah sakit teratas.

Bukan Lagi Fiksi Ilmiah – AI Sudah Ada

Sebagai perusahaan pengembang AI, kami berada di garis depan dalam penerapan AI dalam layanan kesehatan. Baik itu otomatisasi tugas sederhana atau pemrosesan sejumlah besar data penilaian kesehatan, kami telah melihat AI melakukan keajaiban bagi sektor layanan kesehatan.

AI adalah kebahagiaan bagi pasien, dokter, rumah sakit, dan peneliti. Dan sekarang adalah waktu yang tepat bagi institusi layanan kesehatan untuk mengidentifikasi bidang-bidang penerapan AI dan mulai menjalankannya.