AI dalam Perawatan Kesehatan: Tantangan Implementasi dan Adopsi

Tidak mengherankan bagi siapa pun bahwa industri perawatan kesehatan sedang berjuang saat ini.

Dengan kekurangan pekerja yang terus meningkat , ketidakpercayaan pada sistem, dan meningkatnya permintaan akan layanan berkualitas, industri ini sangat membutuhkan solusi.

Selama bertahun-tahun, orang-orang telah berbicara tentang implikasi revolusioner yang dapat dimiliki Kecerdasan Buatan (AI) untuk perawatan kesehatan, tetapi karena banyak industri bergerak maju dengan adopsi AI, sektor perawatan kesehatan lambat bertindak.

Apakah itu semua hanya omongan saja? Apakah AI benar-benar jawaban atas kesengsaraan perawatan kesehatan?

Manfaat adopsi AI

Dari merampingkan proses yang membosankan hingga menghilangkannya sepenuhnya, adopsi AI dapat membawa banyak manfaat bagi penyedia layanan kesehatan.

Manfaat yang paling nyata adalah peningkatan efisiensi : Alur kerja berbasis AI dibangun untuk kecepatan, akurasi, dan efisiensi, memungkinkan profesional perawatan kesehatan untuk memfokuskan waktu dan energi mereka pada aspek inti perawatan pasien, bukan pada dokumen. Dengan mengotomatiskan proses tertentu, lebih banyak data dapat dikumpulkan dengan cepat dan akurat, memberikan pemahaman yang jauh lebih baik tentang apa yang terjadi dalam kesehatan pasien.

(Sumber: DNV )

Ini membawa kita ke manfaat kedua: wawasan berbasis AI. Dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, AI dapat memberikan informasi yang lebih baik kepada profesional kesehatan untuk pengambilan keputusan dan membantu mereka mengidentifikasi pola, yang dapat berguna dalam memprediksi bagaimana perkembangan penyakit dan bagaimana pengobatan dapat bekerja.

Terakhir, dengan mengotomatiskan tugas-tugas biasa, AI dapat meluangkan waktu bagi profesional kesehatan untuk fokus pada proyek yang lebih kompleks dan memakan waktu. Ini memiliki implikasi besar ketika kita mempertimbangkan sifat banyak fasilitas kesehatan yang terlalu banyak bekerja dan kekurangan staf.

Penurunan risiko kelelahan adalah yang paling kecil. Tanpa tugas-tugas administrasi biasa yang menyumbat alur kerja mereka, pekerja jauh lebih mungkin diinvestasikan dalam tugas-tugas mereka, untukmenikmatipekerjaan, dan dapat melatih kreativitas dan empati tingkat yang lebih tinggi, yang mengarah ke tingkat perawatan berkualitas yang lebih tinggi untuk pasien.

Jadi mengapa adopsi AI sangat lambat di sektor kesehatan?

Ada banyak pertimbangan yang harus diambil ketika mengadopsi teknologi baru di bidang seperti industri perawatan kesehatan.

Contohnya…

Kompleksitas integrasi ke dalam alur kerja yang ada

Memperkenalkan teknologi baru ke dalam sistem yang mapan membutuhkan perencanaan dan pengujian yang cermat. Dan teknologi revolusioner seperti AI bisa jadi sulit untuk dikerjakan dan diintegrasikan ke dalam alur kerja yang ada, yang dapat membuat investor enggan berkomitmen untuk melakukan perubahan.

(Sumber: DNV )

Industri perawatan kesehatan juga dibangun di atas sistem jaringan yang kompleks, seperti asuransi dan program pemerintah. Setiap perubahan di hulu dalam suatu proses berpotensi mengganggu alur kerja untuk bagian lain dari jaringan, dan dengan banyak pemangku kepentingan yang harus berkonsultasi, menyusun rencana dapat menjadi tantangan.

Perangkat lunak pelengkap dan inovasi yang bekerja dengan AI sangat penting untuk adopsi AI secara luas di industri perawatan kesehatan, dan meskipun ada minat pada teknologi tersebut, pengembangan sebagian besar berpusat di sekitar rumah sakit kota besar dan perusahaan perawatan kesehatan yang lebih besar. Dan ya, inilah institusi yang secara aktif mempekerjakan pakar AI.

Keterbatasan dan kekhawatiran data

Akses ke data adalah faktor pembatas yang besar dalam hal sejauh mana teknologi AI dapat berkembang. Dengan data medis yang sangat sulit untuk dikumpulkan dan diakses, data yang tersedia untuk pelatihan AI tidak dapat mewakili populasi umum. Data yang terbatas ini juga harus diproses, disaring, dan dikualifikasikan, yang merupakan proses yang memakan waktu.

(Sumber: IDC )

Selain itu, ada kekhawatiran tentang jenis data apa yang disimpan oleh AI. Privasi pasien, tentu saja, menjadi prioritas dalam hal penyimpanan data. Namun, ini berarti bahwa teknologi keamanan harus dikembangkan untuk mengimbangi solusi AI yang berkembang pesat dan kebutuhan penyedia layanan kesehatan yang terus berubah.

Secara keseluruhan, saat ini ada kekurangan umum…

Memercayai

Inti dari keengganan untuk mengadopsi AI adalah kurangnya kepercayaan baik pada utilitasnya, potensinya, dan langkah-langkah keamanan yang dapat mengekang perangkapnya.

(Sumber: Internet Bisnis )

Kekhawatiran etika dan peraturan sangat membebani proses pengambilan keputusan ketika memperkenalkan AI ke dalam perawatan kesehatan. Pertanyaan tentang apakah AI akan dapat membuat keputusan seakurat manusia atau tidak dan kekhawatiran bahwa data yang salah dapat menyebabkan hasil yang tidak diinginkan telah menyebabkan pemangku kepentingan berhenti sejenak sebelum berinvestasi dalam solusi AI.

Proses mendapatkan persetujuan peraturan bisa memakan waktu lama, dan dengan teknologi yang begitu baru, banyak pertimbangan privasi dan tanggung jawab belum sepenuhnya tercakup dalam undang-undang yang ada.

Selain itu, banyak yang khawatir tentang bias algoritmik dan bagaimana model AI dapat dipengaruhi oleh prasangka yang sudah ada sebelumnya. Dalam bidang yang sensitif seperti perawatan kesehatan, bias sosial yang secara tidak sengaja direfleksikan oleh AI dapat menjadi perhatian serius.

Seruan untuk transparansi dalam proses pengembangan dan investasi yang lebih besar dalam penelitian AI yang etis semakin meningkat. Tetapi industri ini masih jauh dari pengawasan komprehensif apa pun.

Bertahan untuk tidak berubah

Keengganan alami manusia untuk mengadopsi perubahan tidak dapat diabaikan. Industri perawatan kesehatan dibangun di atas tradisi, dan banyak pemangku kepentingan ragu untuk berinvestasi dalam teknologi baru yang dapat mengganggu alur kerja yang sudah mapan dan membutuhkan keahlian yang benar-benar baru.

Dan sementara pekerja garis depan yang sangat membutuhkan solusi untuk beban kerja mereka yang menumpuk sering bersemangat untuk mencoba teknologi baru, ini bisa menjadi penjualan yang sulit karena manajemen atas lebih menghindari risiko ketika ada potensi gangguan yang begitu besar.

Anda mungkin tertarik dengan artikel kami: AI dalam Pemasaran: 5 Hal yang Harus Dilakukan Setiap Pemimpin

Contoh adopsi AI yang sukses dalam perawatan kesehatan

Meskipun banyak tantangan, beberapa telah merangkul perubahan baik secara nasional maupun internasional, dengan cara yang kecil dan radikal.

Menggunakan AI untuk Otomasi Penulisan Medis

Sama seperti alat penulisan konten AI seperti Hubspot dan ChatGPT yang digunakan di berbagai industri seperti pemasaran, itu juga digunakan dalam perawatan kesehatan untuk menghasilkan konten seperti laporan pasien, deskripsi produk, artikel, dan ringkasan medis.

Studi kasus yang menarik tentang hal ini adalah bagaimana Pharmeasy, sebuah startup India yang menyediakan obat-obatan online, solusi telehealth, dan layanan diagnostik, meningkatkan lalu lintas organik sebesar 60% dengan menggunakan tulisan AI.

Menggunakan AI untuk mengidentifikasi jaringan kanker

Di Houston Methodist Research Institute, para peneliti telah menggunakan teknologi AI untuk menginterpretasikan mammogram. Mereka telah mengembangkan perangkat lunak berdasarkan teknologi AI yang membantu memproses grafik pasien dengan akurasi 99% dan 30 kali lebih cepat daripada kecepatan manusia .

Tim peneliti bertujuan agar perangkat lunak mereka dapat digunakan oleh dokter yang dapat menilai faktor risiko pasien dengan lebih akurat dan mengurangi jumlah hasil mammogram positif palsu. Mereka berharap ini, pada gilirannya, akan mengurangi jumlah biopsi yang tidak perlu dan tidak nyaman yang dilakukan.

Menggunakan perawat virtual untuk hasil pasien yang lebih baik

Baik UCSF dan NHS Inggris telah bermitra dengan Sensely , sebuah perusahaan pengembangan teknologi AI, dan AI percakapan mereka “Molly”.

(Sumber: Sensely )

Tersedia 24/7, aplikasi dapat memeriksa pasien pada waktu mereka sendiri dan menjawab pertanyaan apa pun yang mungkin mereka miliki tentang perawatan mereka. Aplikasi ini juga dapat memantau suasana hati pasien dan efek samping apa pun yang mungkin mereka alami dari perawatan atau pengobatan. Data ini, bersama dengan data dari perangkat terintegrasi pasien lainnya, kemudian dapat dikumpulkan ke dalam rekam medis, memberikan riwayat yang lebih akurat kepada dokter untuk mendasari diagnosis.

Mendukung pasien demensia dengan pengenalan wajah AI

Pasien yang menderita demensia sedang hingga berat mengalami kesulitan untuk mengomunikasikan ketidaknyamanan atau rasa sakit kepada perawat mereka. Tetapi dengan menggunakan alat yang disebut PainChek, penjaga Dementia Support Australia akan dapat mengetahui apakah pasien mereka kesakitan dan memberikan perawatan yang mereka butuhkan.

(Sumber: PainChek )

Alat ini bekerja dengan menjalankan analisis 10 detik pada wajah pasien dan menilai ekspresi yang berhubungan dengan rasa sakit, seperti alis yang turun, kelopak mata yang menegang, atau sedikit kerutan pada hidung. PainChek menyediakan konsultan Dementia Support Australia dengan cara yang lebih andal untuk menilai rasa sakit pada pasien demensia, yang kurang invasif, menyusahkan, dan lebih efisien daripada metode sebelumnya.

Terintimidasi? Mulai dari yang kecil.

Mengadopsi AI bukanlah proses semua atau tidak sama sekali. Memulai transisi melibatkan langkah-langkah kecil dan bertahap.

Salah satu tempat yang umum untuk memulai adalah dengan memigrasikan sistem Anda ke penyimpanan cloud, bukan perangkat lunak lama yang mahal untuk diperbarui dan dipelihara. Rencana untuk mengoptimalkan, mengumpulkan, dan memenuhi syarat data juga diperlukan bagi Anda untuk meletakkan dasar untuk menggunakan data ini pada akhirnya. Menetapkan kerangka kerja untuk standar etika dan privasi juga harus menjadi prioritas.

Terakhir, mulailah mengedukasi penyedia dan pasien tentang manfaat teknologi AI dalam perawatan kesehatan untuk membantu membangun kepercayaan pada teknologi dan membuat orang setuju dengan visi Anda untuk sistem perawatan kesehatan yang lebih cerdas. Yakinkan mereka bahwa teknologi digunakan untuk melengkapi dan meningkatkan perawatan yang mereka terima, bukan menggantikannya.

Dengan perlahan tapi sengaja memperkenalkan teknologi AI ke dalam perawatan kesehatan, penyedia dapat memudahkan transisi bagi investor dan pekerja yang gugup, meningkatkan peluang adopsi yang berhasil. Jadi tarik napas dalam-dalam dan keluarkan pena dan kertas Anda. Sudah waktunya untuk mendapatkan perencanaan.