kecerdasan buatan di bidang kesehatan

Farhan Zaid Baihaqi, Mahasiswa Universitas Pamulang

Penggunaan Artificial Intelligence (AI) dalam sektor kesehatan dapat mengubah pandangan perawatan kesehatan. AI memberikan kemampuan untuk menganalisis data yang besar dan kompleks dengan cepat dan akurat, mengidentifikasi pola-pola yang sulit dikenali oleh manusia, dan memberikan solusi yang lebih efisien dalam diagnosis, perawatan, dan pengelolaan penyakit.

Untuk memproses dan memahami sejumlah besar informasi, penggunaan algoritma kecerdasan buatan (AI) dalam layanan kesehatan harus meningkat secara dramatis. Dengan meningkatnya jumlah pasien dalam beberapa tahun terakhir, dokter memproses begitu banyak jenis data dan mencoba memahami persamaan, perbedaan, dan pola kondisi dan gejala penyakit pasiennya.

AI memiliki banyak hal untuk ditawarkan pada sektor kesehatan. Jumlah data yang dihasilkan dalam layanan kesehatan akan terus bertambah dan di sinilah algoritma AI dapat menyederhanakan proses. Pada artikel kali ini, mari kita bahas berbagai aspek penggunaan AI yang sangat berguna dalam layanan kesehatan.

Jenis algoritma AI yang digunakan dalam perawatan kesehatan

Machine learning

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang fokus pada pengembangan sistem komputer yang mampu belajar dan meningkatkan kinerjanya dari pengalaman atau data, tanpa harus diprogram secara manual. ML menangani kumpulan data besar yang harus diberi label dan disusun sebelum digunakan untuk melatih algoritme ML.

Deep Learning (DL)

DL adalah subbidang daro ML yang tidak memerlukan banyak perhatian manusia, terutama pada tahap entri data. Deep learning dapat menangani kumpulan data yang lebih besar dan kurang terstruktur dibandingkan ML dasar. Algoritma DL mampu menemukan pola dalam data secara mandiri.

Natural Language Processing (NLP)

NLP adalah subdisiplin dari AI dan ML yang berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia yang digunakan dalam komunikasi sehari-hari. NLP bertujuan untuk memungkinkan komputer untuk memahami, menginterpretasi, dan merespons bahasa manusia dalam cara yang bermanfaat.

Dalam Kecerdasan Buatan di bidang Kesehatan ada 2 data yang dibagi seperti berikut:

Data terstruktur

Data jenis ini diberi label dan disistematisasikan sebelum digunakan sebagai data pelatihan untuk algoritma AI. Misalnya, data yang disimpan dalam catatan kesehatan elektronik, dengan bidang dan label yang jelas, merupakan data terstruktur. Saat suatu algoritma memproses data terstruktur, algoritma tersebut mengetahui secara pasti apa yang dimasukkan ke dalamnya dan hasil apa yang dicarinya.

Data tidak terstruktur

Sesuai namanya, data jenis ini tidak terorganisir. Algoritma AI tidak memiliki pengidentifikasi (label) atau struktur yang telah ditentukan sebelumnya untuk digunakan dan harus mencari cara untuk membuat data tersebut berguna. Contoh data tidak terstruktur antara lain catatan medis dalam format audio atau teks dan gambar.

Masa depan penggunaan teknologi dalam layanan kesehatan

Potensi penggunaan AI dalam layanan kesehatan masih sangat besar. Di masa depan, kita mungkin akan melihat perkembangan lebih lanjut dalam penggunaan robot medis yang dikendalikan AI, seperti operasi bedah dan perawatan diagnostik otomatis. AI juga dapat digunakan dalam pengembangan obat-obatan baru, pemantauan kesehatan jangka panjang, dan peramalan wabah penyakit.

Selain AI, teknologi yang sekarang berkembang dan dapat digunakan untuk meningkatkan layanan kesehatan adalah Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR). Penggunaan teknologi dalam layanan kesehatan telah membawa transformasi besar dalam diagnosis, perawatan, dan pengelolaan data medis. Dengan meningkatnya akurasi diagnosis, perawatan yang dipersonalisasi, dan pengelolaan data yang lebih efisien, AI dan teknologi lainnya memiliki potensi untuk mengubah dunia kesehatan. Namun, tantangan privasi data dan masalah etika penggunannya harus diperhatikan agar tidak merugikan pasien.

Berikut contoh AI di bidang kesehatan

Diagnosis penyakit:

Sistem AI dapat menganalisis gambar medis seperti rontgen, CT scan, dan MRI untuk membantu dokter mendiagnosis penyakit dengan lebih cepat dan akurat. Contohnya, DeepMind Health meluncurkan aplikasi AI bernama “Stratus” yang dapat mendeteksi tanda-tanda kanker paru-paru pada rontgen dada dengan akurasi yang tinggi.

AI juga dapat digunakan untuk menganalisis data pasien seperti riwayat kesehatan, gejala, dan hasil tes untuk membantu dokter mendiagnosis penyakit dan memprediksi risiko kesehatan. Contohnya, IBM Watson for Oncology membantu dokter dalam memilih rencana perawatan kanker yang tepat untuk pasien mereka.

Perawatan pasien:

Robot bedah yang dikendalikan oleh AI dapat melakukan operasi dengan lebih presisi dan minim invasif dibandingkan dengan operasi tradisional. Contohnya, robot bedah da Vinci yang digunakan untuk operasi prostat, ginjal, dan kandung kemih.

Chatbot bertenaga AI dapat digunakan untuk memberikan informasi kesehatan kepada pasien, menjawab pertanyaan mereka, dan membantu mereka mengelola kondisi kesehatan mereka. Contohnya, chatbot “Florence” dari Woebot yang membantu pengguna mengatasi kecemasan dan depresi.

AI juga dapat digunakan untuk mengembangkan obat dan terapi baru yang lebih efektif dan personal. Contohnya, perusahaan seperti Insilico Medicine dan BenevolentAI menggunakan AI untuk menemukan senyawa baru yang berpotensi menjadi obat untuk berbagai penyakit.

Manajemen data kesehatan:

AI dapat digunakan untuk menganalisis data kesehatan yang besar dan kompleks untuk membantu dokter dan peneliti mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan baru. Contohnya, Google Health menggunakan AI untuk menganalisis data pasien dari rumah sakit untuk membantu meningkatkan kualitas perawatan.

AI juga dapat digunakan untuk mengotomatiskan tugas-tugas administratif di bidang kesehatan, seperti menjadwalkan janji temu, memasukkan data pasien, dan memproses klaim asuransi. Hal ini dapat membebaskan tenaga medis untuk fokus pada pasien mereka.