Aplikasi Machine Learning di Healthcare 2022: Apa yang Harus Kita Harapkan?

Machine Learning (ML) telah membantu perawatan kritis, diagnosis, dan perawatan di seluruh dunia selama beberapa waktu sekarang. Data klinis dan sumber daya rumah sakit dapat digunakan lebih efektif dengan bantuan sistem berbasis ML dan Kecerdasan Buatan. Awalnya, ML terutama digunakan untuk mengembangkan vaksin, mempelajari penyakit, dan bekerja dengan genomik. Namun, administrasi rumah sakit sekarang dengan cepat mengadopsi platform berbasis ML untuk meningkatkan layanan mereka.

Rumah sakit juga dapat melayani lebih banyak pasien dengan bantuan AI dan memprioritaskan pasien yang membutuhkan pengawasan manusia yang intensif. Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan (AI) tidak bertujuan untuk menggantikan tenaga kesehatan manusia atau dokter tetapi hanya membuat pekerjaan mereka lebih mudah. Dari menganalisis catatan pasien dan menyarankan intervensi bahkan membantu dalam meneliti dan mensintesis obat, ML mendukung semuanya.

Mari kita ambil contoh di mana ada sekitar 20 pasien yang membutuhkan perawatan kritis, tetapi hanya ada 15 dokter dan perawat yang tersedia di lokasi. Dalam situasi seperti itu, AI yang didukung ML dapat membantu menentukan pasien mana yang membutuhkan dukungan manusia segera. AI dapat membantu dokter dan staf rumah sakit membuat keputusan yang efektif saat dibutuhkan.

Demikian pula, mari kita asumsikan bahwa seorang pasien sangat membutuhkan intervensi medis, tetapi pasien memiliki catatan medis sebelumnya yang mungkin tidak mengizinkan beberapa obat untuk digunakan, atau pasien mungkin memerlukan praktik atau perawatan medis tertentu. Menelusuri rekam medis membutuhkan waktu dan membutuhkan kolaborasi dari departemen dan spesialis lain. AI dapat membantu proses ini dengan menyarankan praktik terbaik untuk setiap pasien. Perawatan bahkan dapat dipersonalisasi berdasarkan data lain, seperti kelompok demografis dan genom.

Pelajari Pembelajaran Mesin online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Jelajahi kursus kami tentang Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan

Pentingnya ML dalam Perawatan Kesehatan

Pengobatan dan perawatan memiliki hasil yang berbeda pada orang yang berbeda. Sudah lama, kami memperlakukan perawatan kesehatan dan obat-obatan standar sebagai sistem 'satu ukuran cocok untuk semua'. Bukan hanya usia, jenis kelamin, berat badan, dan riwayat medis yang menentukan efek perawatan kesehatan, tetapi juga faktor-faktor seperti kebiasaan sehari-hari dan pola makan.

Misalnya, seorang pasien dengan tekanan darah tinggi mungkin disarankan untuk tidak mengonsumsi obat tertentu, atau pasien dengan kondisi medis lain mungkin disarankan untuk tidak menjalani operasi. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, pembelajaran statistik, dan metode pembelajaran mendalam, komputer kini dapat mengidentifikasi rute terbaik dengan mengaitkan faktor-faktor ini dengan hasil yang spesifik.

Ini menyelamatkan nyawa dengan memungkinkan para profesional medis menghabiskan lebih sedikit waktu untuk dokumentasi dan evaluasi pasien. Dalam situasi di mana tidak ada perawat atau dokter yang tersedia untuk memantau dan membantu pasien, sistem berbasis AI dapat membantu petugas kesehatan. Mesin ini dapat diajari cara menangani pemicu seperti penurunan detak jantung atau fluktuasi parameter kesehatan seseorang.

ML digunakan untuk menghitung klaim asuransi dan risiko kesehatan, dan pembiayaan untuk perawatan. Sistem berbasis AI banyak digunakan dalam ilmu aktuaria dan asuransi kesehatan. ML sangat penting untuk memberikan layanan kesehatan secara efektif dan melayani pasien di seluruh dunia.

Mari kita ambil contoh vaksin atau obat yang perlu dikembangkan dengan cepat untuk melindungi manusia. Tanpa ML, penelitian medis seperti ini membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk diselesaikan. Bahkan uji klinis bisa memakan waktu berbulan-bulan. Alat AI dapat mempercepat proses, memungkinkan peneliti untuk menyelamatkan lebih banyak nyawa.

Lebih penting lagi, ML membantu profesional medis menguraikan data klinis dan pasien lebih cepat. Ini mempromosikan perawatan yang lebih baik dan lebih efektif (mengganggu atau tidak mengganggu). Misalnya, jika laporan perlu dibuat berdasarkan tes radiologi, ML dapat memperoleh wawasan penting dari data yang tersedia untuk membantu ahli radiologi membuat laporan lebih cepat. Pada satu titik, tugas-tugas analitis dan evaluasi medis semuanya mungkin menjadi otomatis, memungkinkan dokter untuk lebih fokus dalam merawat pasien dengan mengambil tindakan terbaik.

Saat ini, ML digunakan di Healthcare untuk tujuan berikut:

• Telemedicine dan perawatan pencegahan awal
• Pengambilan keputusan klinis untuk praktik terbaik
• Evaluasi Rekam Medis Elektronik (EMR)
• Klasifikasi dan analisis Gambar Medis
• Uji klinis
• Layanan kesehatan cerdas dengan IoT (Internet of Things)
• Komputasi Tepi untuk Administrasi Rumah Sakit
• Deteksi Penipuan dan Asuransi
• Deteksi Penyakit
• Pengembangan dan penelitian obat
• Obat presisi

Selama Covid-19, dunia memang menemukan betapa kekurangan tenaga medis dan pekerja perawatan kritis secara signifikan. Dengan bantuan otomatisasi dan administrasi cerdas, rumah sakit dapat dipersenjatai untuk mengatasi situasi ini dengan lebih baik. Unit perawatan kritis dan sumber daya rumah sakit lainnya dapat ditugaskan berdasarkan prioritas kepada pasien yang sangat terpengaruh.

AI telah menjadi standar di departemen radiologi, onkologi, kardiologi, dan bahkan dermatologi. Sistem analisis berbasis ML dapat diajarkan untuk mengidentifikasi faktor risiko jauh lebih awal daripada yang dapat dilakukan manusia dan dengan lebih akurat. Selain itu, AI dapat membantu mengintegrasikan alur kerja perawatan khusus untuk pasien dengan kondisi tertentu berdasarkan data dari perangkat mereka (jam tangan pintar dan ponsel) dan fisiologi umum mereka.

Apa yang tersedia ML untuk Perawatan Kesehatan pada tahun 2022

ML memiliki lebih banyak hal untuk ditawarkan kepada kami di tahun-tahun mendatang. Kami akan melihat kemajuan substansial dalam komputasi tepi dan integrasi AI ke dalam administrasi rumah sakit. Dengan bantuan ML, rumah sakit di seluruh dunia menggabungkan sistem bantuan berbasis ML ke dalam sumber daya rumah sakit. Ini memungkinkan komunikasi dan kolaborasi tanpa batas antar departemen secara real-time. Pencitraan Medis dan evaluasi EMR adalah fokus utama ML selama tahun 2022.

Pembelajaran mendalam dalam perawatan kesehatan telah menyelamatkan banyak nyawa, terutama dengan bantuan pengobatan pencegahan, perawatan presisi, dan deteksi penyakit dini. Di samping pembelajaran mendalam dan komputasi tepi, rumah sakit juga akan mengintegrasikan teknologi blockchain ke dalam kerangka kerja mereka. Misalnya, dengan pembelajaran mendalam dan catatan medis di blockchain, rumah sakit dapat mengambil riwayat medis pasien melalui pencocokan biometrik.

Berikut tren AI ML 2022 di bidang kesehatan :

• Mempromosikan perawatan yang dipersonalisasi dan kerangka kerja perawatan kesehatan yang efektif
• Menggunakan data dunia nyata untuk keputusan klinis dan pengobatan pencegahan.
• Diagnosis dan deteksi dini secara real-time.
• Pengalaman pasien yang tidak bias.
• Pengembangan dan penelitian obat lebih cepat dengan pembelajaran mendalam.
• Memantau pasien tanpa pengawasan manusia.
• Pemantauan pasien waktu nyata dan perawatan dasar otomatis.
• Pencitraan medis canggih dan analisis catatan.
• Menggunakan data untuk rekayasa bio-medis tingkat lanjut dan penelitian berbasis genom.
• Kebijakan kesehatan yang lebih baik dan kerangka peraturan.
• Analisis asuransi dan klaim.
• Simulasi digital kondisi medis dan hasil pengiriman obat demi hasil medis yang dapat direproduksi.
• Sistem pelatihan Virtual Reality dan Augmented Reality untuk keperawatan dan pembedahan.
• Penggunaan data perawatan kesehatan yang lebih efektif untuk machine learning dan deep learning.
• Pencegahan penipuan medis dan akses mudah sumber daya untuk pasien prioritas tinggi.
• Alat AI dan sistem bantuan untuk perawatan kritis dan perawatan mengganggu.
• Perangkat medis canggih dan penggabungan robotika dalam perawatan kesehatan.

Menurut laporan, 33% dari semua tugas yang dilakukan dokter dan dokter dapat diotomatisasi dengan mudah. Banyak rumah sakit masih mengandalkan pembaruan manual dan sistem analog. Ini akan mengalami perubahan besar di tahun-tahun mendatang dengan bantuan AI.

Baca Artikel Populer kami yang terkait dengan Pengembangan Perangkat Lunak

Kesimpulan

Saat ini, ahli bedah sudah mulai menggunakan AR dan AI bantu untuk mempraktikkan operasi di lingkungan virtual. Dengan bantuan visi komputer dan pembelajaran mendalam, ahli bedah dapat mengetahui hasil dari setiap gerakan mereka secara real-time.

Demikian pula, penyakit dan obat-obatan juga dapat dipantau di lingkungan medis virtual ini. Semua gabungan ini membuat kami percaya bahwa kami memiliki masa depan yang sangat cerah, setidaknya untuk perawatan kesehatan dan ilmu kedokteran.

Karier di bidang AI dan pembelajaran mesin pasti akan membawa Anda ke berbagai tempat. kursus tingkat atas upGrad, Master of Science dalam Pembelajaran Mesin & AI , adalah salah satu kursus tersebut. Kursus ini mengkhususkan diri dalam mengajarkan Anda keterampilan yang dibutuhkan dalam pembelajaran mesin, NLP, pembelajaran mendalam, dan banyak lagi untuk memulai perjalanan karir Anda.