Kemampuan Telemedis Diperluas Melalui Kecerdasan Buatan

Meskipun pandemi COVID-19 dan pembatasan terkait virus corona telah memengaruhi pemberian layanan kesehatan, layanan telemedis semakin populer bahkan sebelum adanya pembatasan sosial dan lockdown.

Mengingat tantangan layanan kesehatan saat ini, sebagian besar organisasi dan individu telah beralih ke penerapan digitalisasi. Penerapan telemedis kini menjadi lebih luas, lebih ramah pengguna dan menarik, dan yang paling penting, lebih akurat dan aman — sebuah mimpi yang diwujudkan dengan penerapan kecerdasan buatan.

Peluang Pasar

Setelah mengubah persepsi dan aksesibilitas layanan kesehatan selama pandemi virus corona, teknologi telehealth dan telemedis menjadi penting bagi bisnis terkait layanan kesehatan yang mampu menghadapi masa depan.

Fasilitas layanan kesehatan dan pasien kini menikmati kenyamanan, transparansi, dan kerahasiaan yang lebih baik. Peningkatan komunikasi dan kolaborasi, peningkatan koordinasi, dan pengelolaan data yang mudah hanyalah beberapa manfaat yang dapat dinikmati berkat teknologi canggih ini.

Telemedis Dijelaskan

Telemedis mengubah pendekatan umum terhadap administrasi dan koordinasi. Teknologi komputasi memungkinkan pengiriman pesan dan konferensi audio dan video yang nyaman, serta integrasi dengan perangkat dan sensor medis pribadi.

Telemedis membantu profesional kesehatan untuk memberikan layanan yang berpusat pada pasien tanpa kelebihan beban dan kelelahan. Hal ini mencakup penilaian kondisi, diagnosis dan pengobatan yang tepat, pelacakan kemajuan, penyesuaian tepat waktu, dan layanan terkait perawatan kesehatan lainnya.

Kembali ke topik. Bagaimana kecerdasan buatan dapat memperluas kemampuan layanan kesehatan konvensional? Mari selami lebih dalam kecerdasan komputer dan peluang tambahan yang diberikannya.

Pemantauan Pasien Jarak Jauh

Sistem berbasis AI dapat membantu melacak indikator kesehatan – misalnya detak jantung, tekanan darah, dan saturasi oksigen. Melalui indikator tersebut, penyedia layanan kesehatan dapat menganalisis dan menafsirkan informasi pasien dalam intervensi yang tepat waktu, sehingga meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Pemantauan pasien jarak jauh (RPM) memungkinkan:

• pengumpulan data waktu nyata
• analisis data otomatis
• pelacakan jarak jauh
• rekomendasi dan program yang dipersonalisasi.

Pemrosesan Bahasa Alami

Solusi berbasis AI dapat menuliskan informasi pasien, gejala terkait kesehatan, dan detail relevan lainnya. Melalui perincian tersebut, profesional kesehatan dapat memelihara dokumentasi yang konsisten dan menghilangkan potensi kesalahan, sekaligus menikmati pengambilan keputusan yang tepat.

Pemrosesan bahasa alami (NLP) memungkinkan:

• ringkasan catatan untuk meninjau informasi yang relevan
• analisis sentimen untuk menilai kepuasan pasien
• klasifikasi penyelidikan
• identifikasi kode.

Pencitraan medis

Pembelajaran mendalam dapat berhasil diterapkan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan pola abnormal, termasuk tumor, patah tulang, lesi, dan kondisi umum lainnya, yang tidak dapat dikenali dengan mata telanjang.

Pencitraan medis, jika didukung oleh algoritma DL yang terlatih, dapat mempercepat:

• analisis dan interpretasi gambar
• triase dan prioritas otomatis
• peningkatan citra.

Pendukung keputusan

Pembelajaran mesin dapat menghasilkan rekomendasi berdasarkan wawasan untuk memfasilitasi akurasi dan efisiensi yang lebih besar di seluruh proses manual.

Dukungan pengambilan keputusan, jika dilengkapi dengan algoritme ML tingkat lanjut, dapat menyederhanakan:

• perencanaan pengobatan dengan menganalisis rekam medis, literatur ilmiah, dan panduan
• peringatan khusus dengan menganalisis potensi interaksi dan alergi serta memberikan peringatan khusus
• aturan klinis dengan membantu menerapkan aturan klinis untuk memfasilitasi perencanaan yang akurat.

Asisten Virtual dan Chatbots

Asisten virtual dan chatbot yang diberdayakan AI adalah inovasi modern lainnya yang digunakan oleh fasilitas kesehatan. Sistem ini diintegrasikan ke dalam platform telemedis yang ada untuk meningkatkan pengalaman dan layanan pelanggan.

Hal ini mempercepat hal berikut.

• Triase pasien — alat modern dapat menilai kekhawatiran dan kondisi pasien
• Manajemen janji temu — alat ini dapat menangani penjadwalan sesi, penjadwalan ulang, pembatalan, dan pengingat untuk meminimalkan beban administratif
• Pengambilan informasi - memproses database medis dengan cepat dan memeriksa ulang basis pengetahuan, asisten virtual dan chatbot dapat memberikan jawaban yang tepat atas pertanyaan pasien yang diterima

Deteksi Pose

Deteksi pose yang didukung AI (pengenalan dan analisis gerakan) adalah inovasi baru lainnya yang sedang populer. Solusi ini secara akurat menilai postur tubuh, posisi, orientasi, dan detail relevan lainnya untuk meningkatkan terapi fisik dan rehabilitasi, serta segmen terkait lainnya.

Ini menyederhanakan hal berikut.

• Panduan latihan — deteksi pose mungkin memberikan analisis gerakan, umpan balik dan panduan waktu nyata
• Analisis kinerja — estimasi pose mungkin memberikan pengukuran dan penilaian yang obyektif
• Penilaian kemajuan — algoritme ini dapat melacak pergerakan tubuh untuk meningkatkan pemantauan kemajuan, identifikasi masalah, penyesuaian program, dan keterlibatan

Mengapa Menggunakan AI untuk Memperluas Platform Telemedis?

Dengan memanfaatkan AI, penyedia layanan kesehatan dapat memanfaatkan beberapa manfaat bisnis tambahan.

• Mengurangi waktu dan biaya — Sistem AI dapat mengoptimalkan alokasi sumber daya dengan menghilangkan kesalahan manusia dan meminimalkan alur kerja manual
• Peningkatan kinerja — Solusi AI dapat menyederhanakan proses administratif (entri dan pemrosesan data, penjadwalan sesi, penjadwalan ulang, dan pembatalan)
• Diagnostik dan pengobatan yang akurat — algoritma cerdas dapat meningkatkan diagnosis dan pengobatan pasien, sehingga mempercepat hasil akhir pasien
• Pengambilan keputusan berdasarkan data — algoritme canggih dapat memproses informasi dan kemajuan pasien, yang pada akhirnya menyederhanakan perawatan yang dipersonalisasi

Ketika diberikan layanan berkualitas tinggi, khususnya program dan intervensi yang dipersonalisasi, pasien menikmati:

• aksesibilitas layanan kesehatan
• program yang dipersonalisasi
• intervensi tepat waktu
• pemulihan lebih cepat.

Tantangan Utama

Kerentanan Keamanan

Perangkat lunak telemedis, yang memanfaatkan AI, mengumpulkan dan memproses informasi sensitif. Ini berarti integrasi aplikasi mungkin menghadirkan tantangan tambahan, khususnya kerentanan keamanan – misalnya pelanggaran data dan akses tidak sah.

Untuk mengatasi tantangan ini, para pemimpin bisnis harus menerapkan langkah-langkah keamanan – misalnya enkripsi data, kontrol akses, audit keamanan, dan langkah-langkah serupa.

Kekhawatiran Etis

Sangat penting untuk menyeimbangkan kemampuan tingkat lanjut dan pengawasan manusia yang berkelanjutan untuk menjaga standar etika.

• Pertama, pemanfaatan data yang bertanggung jawab untuk memastikan privasi dan persetujuan pasien, serta perlindungan.
• Kedua, sejauh mana teknologi seharusnya mempengaruhi proses yang teridentifikasi.

Menangani Integrasi Tanpa Gangguan

Selama integrasi, para pemimpin bisnis harus fokus pada pertimbangan berikut.

• Pengumpulan dan pengelolaan data
• Kualitas data dan prapemrosesan
• Pengembangan dan validasi model
• Integrasi model dengan sistem yang sudah ada
• Interoperabilitas perangkat lunak
• Evaluasi dan perbaikan berkelanjutan

Terlebih lagi, pelaksana yang bertanggung jawab harus memprioritaskan pemenuhan standar khusus domain yang diakui.

• Privasi dan perlindungan data
• Berbagi data dan interoperabilitas
• Peraturan layanan kesehatan (HIPAA, GDPR, dan lainnya)
• Kerangka tanggung jawab dan akuntabilitas
• Kebijakan persetujuan
• Kebijakan dan protokol keamanan

Menyimpulkan

Abto Software memiliki keahlian yang dibutuhkan untuk menghadirkan produk bernilai tambah yang mengubah layanan kesehatan. Perusahaan kami menerapkan teknologi — kecerdasan buatan serta analisis data dan visi komputer — untuk memberdayakan para pemimpin bisnis yang bergerak menuju transformasi digital.

Keahlian kami:

• Estimasi pose berbasis AI untuk terapi fisik jarak jauh — analisis gerakan untuk telerehabilitasi
• Pengenalan dan analisis lompatan berkemampuan CV — deteksi gerakan manusia tanpa sensor
• CV mendukung aplikasi diagnosis mandiri — deteksi pose manusia tanpa penanda
• Aplikasi berbasis CV untuk pengenalan dan analisis darah yang tepat
• Visi komputer untuk mendorong pencitraan medis
• Visi komputer untuk memberdayakan deteksi jatuh untuk platform analisis video