Bagaimana pembelajaran mesin menjadi pengubah permainan di industri perawatan kesehatan?

Pembelajaran mesin mendorong peningkatan dan inovasi besar-besaran dalam industri perawatan kesehatan. Ini mempercepat kemajuan dalam operasi klinis, pengembangan obat, operasi, dan manajemen data.

Pandemi Covid-19 semakin mendorong sektor kesehatan untuk secara aktif mengadopsi teknologi modern ini.

Lebih penting lagi, pasien akan mendapat manfaat paling besar karena teknologi dapat meningkatkan hasil kesehatan mereka dengan menganalisis rencana perawatan terbaik untuk mereka. ML mampu mendeteksi penyakit pada tahap awal secara lebih akurat, membantu mengurangi jumlah rawat inap kembali di rumah sakit dan klinik.

Dalam artikel ini, kita akan menemukan aplikasi utama pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan dan bagaimana teknologi ini mendefinisikan ulang industri dengan manfaatnya yang luar biasa.

Mari kita mulai!

Aplikasi utama pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan

Dari memaksimalkan efisiensi rumah sakit hingga membuat diagnosis yang akurat, teknologi ML telah terbukti bermanfaat bagi industri perawatan kesehatan. Berikut adalah beberapa aplikasi pembelajaran mesin utama di industri perawatan kesehatan untuk lebih terlibat dengan pengguna dan menghasilkan lebih banyak pendapatan.

Personalisasi perawatan

Menawarkan perawatan yang dipersonalisasi adalah salah satu kasus penggunaan pembelajaran mesin utama dalam domain perawatan kesehatan. Ini memungkinkan organisasi perawatan kesehatan untuk memberikan perawatan pasien yang dipersonalisasi dengan menganalisis riwayat medis, gejala, dan tes pasien. Dengan menggunakan ML dalam pengobatan dan perawatan kesehatan, dokter dapat mengembangkan perawatan khusus dan meresepkan obat-obatan yang menargetkan penyakit tertentu pada masing-masing pasien.

Dengan ML, organisasi layanan kesehatan juga dapat memiliki akses ke analisis berdasarkan catatan kesehatan elektronik untuk pasien. Ini membantu dokter membuat keputusan lebih cepat tentang jenis perawatan apa yang paling cocok untuk pasien.

Selain itu, pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan dapat membantu dokter dalam mencari tahu apakah pasien siap untuk perubahan yang diperlukan dalam pengobatan. Ini membantu menginduksi perawatan yang tepat dari awal.

Mendeteksi penipuan

Menurut Departemen Kehakiman AS, 3% klaim perawatan kesehatan di negara itu adalah penipuan. Ini berubah menjadi seratus miliar dolar yang hilang setiap tahun. Dengan menggunakan model pembelajaran mesin , industri perawatan kesehatan dapat mendeteksi klaim yang tidak valid sebelum dibayar dan mempercepat persetujuan, pemrosesan, dan pembayaran klaim yang valid. Selain mendeteksi penipuan asuransi, ML juga mencegah pencurian data pasien.

Organisasi perawatan kesehatan terkemuka seperti Harvard Pilgrim Health menggunakan teknologi AI dan ML untuk membasmi penipuan perawatan kesehatan. Mereka menggunakan sistem deteksi penipuan berbasis ML untuk mengidentifikasi klaim dan mendeteksi perilaku yang mencurigakan.

Mendeteksi penyakit sejak dini

Ada banyak penyakit yang perlu Anda deteksi pada tahap awal untuk mengidentifikasi rencana perawatan dan membantu pasien mendapatkan cara hidup yang baik.

Kombinasi algoritme yang diawasi dan tidak diawasi dalam pembelajaran mesin memberikan bantuan yang lebih baik kepada dokter dalam deteksi dini penyakit. ML membandingkan data baru dengan data lama tentang penyakit tertentu, dan jika gejalanya menunjukkan tanda bahaya, dokter dapat mengambil tindakan yang sesuai.

Operasi dengan bantuan robot

Robot bedah bertenaga ML telah merevolusi operasi dalam hal akurasi dan kecepatan. Sistem ini dapat melakukan prosedur bedah yang rumit dengan pengurangan kehilangan darah, efek samping, atau risiko nyeri. Selain itu, pemulihan pasca operasi jauh lebih cepat dan mudah.

Pusat Medis Universitas Maastricht adalah salah satu pembelajaran mesin terbaik dalam contoh perawatan kesehatan. Telah menggunakan robot bedah bertenaga ML untuk menjahit pembuluh darah kecil, tidak lebih tebal dari 0,03 milimeter.

Dengan menggunakan ML dalam kedokteran dan perawatan kesehatan, para profesional dan ahli bedah mendapatkan akses ke informasi dan wawasan real-time tentang kondisi kesehatan pasien saat ini. Ini, pada gilirannya, memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk membuat keputusan cerdas sebelum, selama, dan setelah prosedur untuk memastikan hasil terbaik. Baca di sini untuk mengetahui bagaimana masa depan pekerjaan akan dibentuk oleh robot .

Menganalisis kesalahan dalam resep

Di AS saja, 5.000 hingga 7.000 orang meninggal setiap tahun karena kesalahan resep. Kesalahan ini sering kali berasal dari antarmuka EHR yang cacat — dokter memilih obat yang salah dari menu drop-down atau bingung dalam unit dosis. Dalam kasus seperti itu, teknologi ML bisa menjadi penyelamat.

Model ML menganalisis data EHR historis dan membandingkan resep baru dengannya. Resep-resep yang menyimpang dari pola-pola tipikal akan ditandai, sehingga dokter dapat meninjau dan menyesuaikannya.

Misalnya, Brigham and Women's Hospital menggunakan sistem bertenaga ML untuk menunjukkan kesalahan resep dengan tepat. Lebih dari setahun, sistem mengidentifikasi 10.668 kesalahan potensial, dan 79% di antaranya bernilai klinis, sehingga rumah sakit berhasil menghemat $1,3 juta dalam biaya terkait perawatan kesehatan.

Seiring dengan penghematan biaya, sistem deteksi kesalahan yang didukung ML meningkatkan kualitas perawatan dengan mencegah overdosis obat dan risiko kesehatan.

[Baca Juga: Panduan Pengoptimalan EHR untuk Membuat Penawaran Layanan Kesehatan Anda Efisien ]

Membantu dalam penelitian dan uji klinis

Penelitian dan uji klinis adalah proses yang mahal dan panjang. Ada alasan bagus di balik ini – obat baru dan prosedur medis harus terbukti aman sebelum digunakan secara luas. Namun, ada kasus-kasus di mana solusinya perlu dirilis sesegera mungkin – seperti vaksin untuk COVID-19.

Untungnya, algoritme pembelajaran mesin dapat mempersingkat proses. Algoritme ini dapat membantu menentukan sampel terbaik untuk uji coba, mengumpulkan lebih banyak titik data, menganalisis data yang sedang berlangsung dari peserta uji coba, dan mengurangi kesalahan berbasis data.

Penemuan dan pembuatan obat

Ini adalah salah satu manfaat utama pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan . ML memiliki kemampuan untuk menemukan obat baru yang menawarkan nilai ekonomi yang besar untuk farmasi, rumah sakit, dan cara pengobatan baru untuk pasien. Itu juga membuat proses pembuatan obat lebih cepat dan sangat hemat biaya.

Atomwise adalah salah satu perusahaan farmasi yang menggunakan superkomputer, yang mengeluarkan terapi dari database struktur molekul. Pada tahun 2015, Atomwise menggunakan teknologi pembelajaran mendalamnya untuk menemukan obat-obatan terkini di pasar yang dapat dirancang ulang untuk mengobati virus Ebola. Mereka berhasil menemukan dua obat yang dapat membantu mengurangi risiko epidemi.

Analisis yang akan memakan waktu beberapa tahun terjadi dalam satu hari melalui teknologi berbasis Atomwise ML.

[Baca Juga: Bagaimana Transformasi Digital Membentuk Kembali Industri Kesehatan ?]

Mengotomatiskan diagnosis gambar

Rumah sakit dan klinik menggunakan ML untuk mengenali kelainan pada berbagai jenis gambar medis , seperti pemindaian MRI atau radiologi. Pengenalan gambar membantu dokter dalam mendiagnosis infeksi hati dan ginjal, tumor, meningkatkan prognosis kanker, dan banyak lagi.

Contoh terbaik dari persepsi visual bertenaga ML adalah alat yang digunakan oleh Rumah Sakit Universitas UVA. Memanfaatkan algoritme ML , alat ini menganalisis gambar biopsi anak-anak untuk membedakan antara penyakit celiac dan enteropati lingkungan, melakukannya dengan andal seperti yang dilakukan dokter.

Sekarang setelah kita melihat aplikasi pembelajaran mesin utama dan kasus penggunaan pembelajaran mesin di industri perawatan kesehatan, mari selami tantangan penerapan teknologi ML yang relevan dengan industri perawatan kesehatan.

Tantangan mengadopsi ML dalam perawatan kesehatan

Penerapan luas teknologi inovatif seperti AI dan ML hadir dengan beberapa tantangan. Dari kurangnya data berkualitas hingga keselamatan pasien, terdapat sejumlah hambatan bagi industri perawatan kesehatan yang menggunakan perangkat lunak dan teknologi berbasis ML.

Jadi, mari kita lihat mereka:

Keamanan pasien

Keputusan yang dibuat oleh algoritme pembelajaran mesin sepenuhnya bergantung pada data yang telah dipelajarinya. Jika input tidak dapat diandalkan atau salah, hasilnya akan salah juga. Keputusan yang salah dapat membahayakan pasien atau bahkan menyebabkan kematian mereka.

Kurangnya kualitas data

Hasil yang Anda dapatkan dari algoritme pembelajaran mesin bergantung pada kualitas data yang dimasukkan ke dalamnya. Sayangnya, data medis tidak selalu setepat dan terstandarisasi seperti yang sering dibutuhkan. Ada celah dalam catatan, ketidakakuratan dalam profil, dan kesulitan lainnya. Jadi, sebelum Anda menerapkan alat pembelajaran mesin, Anda perlu meluangkan waktu untuk mengumpulkan, membersihkan, memvalidasi, dan menyusun data untuk tujuannya.

Masalah privasi

Tantangan utama lainnya dalam menerapkan AI dan pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan terletak pada jumlah data yang dikumpulkan yang berisi informasi sensitif atau rahasia. Ini, pada gilirannya, membutuhkan langkah-langkah keamanan tambahan untuk diterapkan. Jadi, sangat penting untuk mencari perusahaan pengembangan perangkat lunak ML yang tepat yang dapat menawarkan sejumlah opsi keamanan untuk memastikan data pelanggan Anda ditangani dengan tepat.

Masa depan ML dalam perawatan kesehatan

Masa depan ML di sektor kesehatan terlihat cerah. Terlepas dari beberapa tantangan, ML telah meningkatkan pengalaman pasien, praktik kedokteran para dokter, dan operasi industri farmasi. Dan perjalanan baru saja dimulai. Menurut Grand View Research , AI dan ML global di pasar perawatan kesehatan diperkirakan akan berkembang pada tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 38,4% dari tahun 2022 hingga 2030.

Kumpulan data yang berkembang dari informasi digital terkait kesehatan pasien, meningkatnya permintaan untuk obat-obatan yang dipersonalisasi, dan meningkatnya permintaan untuk mengurangi biaya perawatan adalah beberapa kekuatan pendorong utama pertumbuhan pasar.

Selain itu, di tahun-tahun mendatang, mungkin ada robot terprogram yang akan membantu dokter di ruang operasi. Teknologi yang diberdayakan ML dalam perawatan kesehatan dapat memungkinkan dokter meminimalkan risiko selama operasi dengan membahas perawatan hingga ke detail terkecil.

Pembelajaran mesin di industri perawatan kesehatan juga memungkinkan “biopsi virtual” dan memajukan bidang radiomik yang inovatif. Memanfaatkan pembelajaran mesin dan alat AI untuk mendapatkan wawasan dapat membuat peringatan yang lebih cepat dan akurat untuk penyedia layanan kesehatan.

AI dan pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan juga dapat memberikan peringatan dini untuk kondisi seperti kejang atau sepsis, yang seringkali memerlukan analisis intensif dari kumpulan data yang sangat kompleks.

Memanfaatkan ML untuk penilaian risiko, dukungan keputusan klinis, dan peringatan dini adalah beberapa area pengembangan yang signifikan untuk pendekatan revolusioner ini.

Pembelajaran mesin pasti akan memperluas basisnya dalam perawatan kesehatan di tahun-tahun mendatang. Oleh karena itu, profesional kesehatan dan dokter harus mulai memanfaatkan pembelajaran mesin untuk kepentingan mereka.

Bagaimana Appinventiv dapat membantu bisnis Anda mengadopsi pembelajaran mesin?

Di Appinventiv, tim profesional kami dapat membantu mengembangkan solusi perangkat lunak berbasis pembelajaran mesin khusus dengan mempertimbangkan tujuan bisnis perawatan kesehatan Anda. Pengetahuan dan pengalaman teknis kami di industri ini dapat membantu Anda mewujudkan visi Anda.

Salah satu proyek kami yang sukses di bidang ini adalah aplikasi YouCOMM yang dikembangkan untuk menghubungkan pasien di rumah sakit dengan perawat untuk mendapatkan bantuan medis secara real-time. Sistem ini memungkinkan pasien untuk memanggil/memberi tahu staf melalui penggunaan gerakan kepala atau perintah suara.

Sejak peluncuran aplikasi, 5+ jaringan rumah sakit di AS telah menjalankan solusi YouCOMM.

Jika Anda juga mencari layanan pengembangan perangkat lunak AI dan ML atau ingin memahami bagaimana pembelajaran mesin digunakan dalam perawatan kesehatan , hubungi pakar kami. Kami dapat membantu Anda menerapkan pembelajaran mesin dalam solusi perawatan kesehatan dan memenuhi kebutuhan Anda dengan cara yang paling ramah teknologi.