12+ Aplikasi Pembelajaran Mesin Meningkatkan Sektor Kesehatan 2022

Populasi dunia yang terus meningkat telah memberikan tekanan luar biasa pada sektor perawatan kesehatan untuk menyediakan perawatan dan layanan kesehatan yang berkualitas. Sekarang, lebih dari sebelumnya, orang menuntut layanan kesehatan cerdas, aplikasi, dan perangkat yang dapat dikenakan yang akan membantu mereka menjalani kehidupan yang lebih baik dan memperpanjang umur mereka.

Pada tahun 2025, Kecerdasan Buatan di sektor perawatan kesehatan diproyeksikan meningkat dari $2,1 miliar (per Desember 2018) menjadi $36,1 miliar dengan CAGR 50,2%.

Sektor perawatan kesehatan selalu menjadi salah satu pendukung terbesar teknologi inovatif, dan Kecerdasan Buatan serta Pembelajaran Mesin tidak terkecuali. Sama seperti AI dan ML dengan cepat meresap ke dalam sektor bisnis dan e-commerce, mereka juga menemukan banyak kasus penggunaan dalam industri perawatan kesehatan. Faktanya, Machine Learning (bagian dari AI) telah memainkan peran penting dalam bidang perawatan kesehatan – mulai dari meningkatkan sistem penyampaian layanan kesehatan, memangkas biaya, dan menangani data pasien hingga pengembangan prosedur perawatan dan obat-obatan baru. , pemantauan jarak jauh dan banyak lagi.

Kebutuhan akan layanan kesehatan yang 'lebih baik' ini semakin menciptakan ruang lingkup aplikasi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk memasuki dunia perawatan kesehatan dan farmasi. Tanpa kelangkaan data di sektor perawatan kesehatan, sudah waktunya untuk memanfaatkan potensi data ini dengan aplikasi AI dan ML. Saat ini, AI, ML, dan pembelajaran mendalam memengaruhi setiap domain yang dapat dibayangkan, dan layanan kesehatan juga tidak tersentuh.

Selain itu, fakta bahwa beban data sektor perawatan kesehatan meningkat dari menit ke menit (karena populasi yang terus bertambah dan insiden penyakit yang lebih tinggi) menjadikannya semakin penting untuk memasukkan Pembelajaran Mesin ke dalam kanvasnya. Dengan Machine Learning, ada kemungkinan tak terbatas. Melalui aplikasi mutakhirnya, ML membantu mengubah industri perawatan kesehatan menjadi lebih baik.

Firma riset Frost & Sullivan menyatakan bahwa pada tahun 2021, AI akan menghasilkan hampir $6,7 miliar pendapatan di industri perawatan kesehatan global. Menurut McKinsey , data besar dan pembelajaran mesin di sektor perawatan kesehatan berpotensi menghasilkan hingga $100 miliar per tahun! Dengan inovasi berkelanjutan dalam ilmu data dan ML, sektor perawatan kesehatan kini memiliki potensi untuk memanfaatkan alat revolusioner untuk memberikan perawatan yang lebih baik.

Dapatkan Sertifikasi Pembelajaran Mesin secara online dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Berikut adalah 12 aplikasi pembelajaran mesin populer yang menjadi besar di industri perawatan kesehatan:

1. Analisis Pencitraan Pola

Saat ini, organisasi perawatan kesehatan di seluruh dunia sangat tertarik untuk meningkatkan analitik pencitraan dan patologi dengan bantuan alat dan algoritme pembelajaran mesin. Aplikasi pembelajaran mesin dapat membantu ahli radiologi untuk mengidentifikasi perubahan halus dalam pemindaian, sehingga membantu mereka mendeteksi dan mendiagnosis masalah kesehatan pada tahap awal.

Salah satu kemajuan terobosan tersebut adalah algoritma ML Google untuk mengidentifikasi tumor kanker dalam mammogram. Juga, baru-baru ini, di Universitas Indiana-Universitas Purdue Indianapolis, para peneliti telah membuat terobosan signifikan dengan mengembangkan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi (dengan akurasi 90%) tingkat kekambuhan untuk leukemia myelogenous (AML). Selain terobosan ini, para peneliti di Stanford juga telah mengembangkan algoritma pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi dan mendiagnosis kanker kulit.

2. Perawatan Pribadi & Modifikasi Perilaku

Antara 2012-2017, tingkat penetrasi Electronic Health Records dalam perawatan kesehatan naik dari 40% menjadi 67%. Ini tentu saja berarti lebih banyak akses ke data kesehatan pasien individu. Dengan mengumpulkan data medis pribadi masing-masing pasien dengan aplikasi dan algoritme ML ini, penyedia layanan kesehatan (HCP) dapat mendeteksi dan menilai masalah kesehatan dengan lebih baik. Berdasarkan pembelajaran yang diawasi, profesional medis dapat memprediksi risiko dan ancaman terhadap kesehatan pasien sesuai dengan gejala dan informasi genetik dalam riwayat medisnya.

Inilah tepatnya yang dilakukan IBM Watson Oncology . Menggunakan informasi medis pasien dan riwayat medis, ini membantu dokter merancang rencana perawatan yang lebih baik berdasarkan pilihan pilihan perawatan yang dioptimalkan.

Modifikasi perilaku adalah aspek penting dari pengobatan pencegahan. Teknologi ML membantu meningkatkan modifikasi perilaku untuk membantu memengaruhi penguatan perilaku positif pada pasien. Misalnya, Somatix, perusahaan analisis data berbasis B2B2C yang telah meluncurkan aplikasi berbasis ML yang secara pasif memantau dan mengenali serangkaian keadaan fisik dan emosional. Ini membantu dokter memahami perubahan perilaku dan gaya hidup seperti apa yang diperlukan untuk tubuh dan pikiran yang sehat.

Startup dan organisasi kesehatan juga mulai menerapkan aplikasi ML untuk mendorong modifikasi perilaku. Somatix , platform perangkat lunak B2B2C analisis data, adalah contoh yang bagus. Aplikasi ML-nya menggunakan "pengenalan gerakan tangan-ke-mulut" untuk membantu individu memahami dan menilai perilaku mereka, sehingga memungkinkan mereka terbuka untuk membuat keputusan yang menguatkan kehidupan.

3. Penemuan & Pembuatan Obat

Aplikasi pembelajaran mesin telah menemukan jalannya ke bidang penemuan obat, terutama pada tahap awal, mulai dari penyaringan awal senyawa obat hingga perkiraan tingkat keberhasilannya berdasarkan faktor biologis. Ini terutama didasarkan pada pengurutan generasi berikutnya .

Pembelajaran Mesin sedang digunakan oleh perusahaan farmasi dalam proses penemuan dan pembuatan obat. Namun, saat ini, ini terbatas pada penggunaan ML tanpa pengawasan yang dapat mengidentifikasi pola dalam data mentah. Fokusnya di sini adalah untuk mengembangkan pengobatan presisi yang didukung oleh pembelajaran tanpa pengawasan, yang memungkinkan dokter mengidentifikasi mekanisme penyakit "multifaktorial". MIT Clinical Machine Learning Group adalah salah satu pemain terkemuka dalam game ini .

Penelitian kedokteran presisinya bertujuan untuk mengembangkan algoritme semacam itu yang dapat membantu memahami proses penyakit dengan lebih baik dan karenanya memberikan pengobatan yang efektif untuk masalah kesehatan seperti diabetes tipe 2.

Selain itu, teknologi R&D, termasuk pengurutan generasi berikutnya dan pengobatan presisi, juga digunakan untuk menemukan jalur alternatif untuk pengobatan penyakit multifaktorial. Project Hanover Microsoft menggunakan teknologi berbasis ML untuk mengembangkan pengobatan presisi. Bahkan Google telah bergabung dengan kereta musik penemuan obat.

Menurut UK Royal Society , pembelajaran mesin dapat sangat membantu dalam mengoptimalkan bio-manufaktur untuk obat-obatan. Produsen farmasi dapat memanfaatkan data dari proses manufaktur untuk mengurangi keseluruhan waktu yang dibutuhkan untuk mengembangkan obat, sehingga juga mengurangi biaya manufaktur.

4. Mengidentifikasi Penyakit dan Diagnosis

Machine Learning, bersama dengan Deep Learning, telah membantu membuat terobosan luar biasa dalam proses diagnosis. Berkat teknologi canggih ini, hari ini, dokter bahkan dapat mendiagnosis penyakit yang sebelumnya tidak dapat didiagnosis – baik itu tumor/kanker pada tahap awal hingga penyakit genetik. Misalnya, IBM Watson Genomics mengintegrasikan komputasi kognitif dengan pengurutan tumor berbasis genom untuk melanjutkan proses diagnosis sehingga pengobatan dapat dimulai secara langsung. Lalu ada inisiatif InnerEye Microsoft yang diluncurkan pada tahun 2010 yang bertujuan untuk mengembangkan alat diagnostik terobosan untuk analisis gambar yang lebih baik.

5. Bedah Robotik

Berkat operasi robotik, hari ini, dokter dapat berhasil mengoperasi bahkan dalam situasi yang paling rumit, dan dengan presisi. Contoh kasus – robot Da Vinci. Robot ini memungkinkan ahli bedah untuk mengontrol dan memanipulasi anggota tubuh robot untuk melakukan operasi dengan presisi dan lebih sedikit getaran di ruang sempit tubuh manusia. Bedah robotik juga banyak digunakan dalam prosedur transplantasi rambut karena melibatkan perincian dan penggambaran yang halus. Saat ini robotika adalah ujung tombak di bidang bedah. Robotika yang didukung oleh algoritme AI dan ML meningkatkan presisi alat bedah dengan menggabungkan metrik operasi waktu nyata, data dari pengalaman bedah yang berhasil, dan data dari catatan medis pra-operasi dalam prosedur bedah. Menurut Accenture , robotika telah mengurangi lama tinggal di operasi hampir 21%.
Mazor Robotics menggunakan AI untuk meningkatkan penyesuaian dan meminimalkan invasif dalam prosedur bedah yang melibatkan bagian tubuh dengan anatomi kompleks, seperti tulang belakang.

6. Perawatan yang Dipersonalisasi

Dengan memanfaatkan riwayat medis pasien, teknologi ML dapat membantu mengembangkan perawatan khusus dan obat-obatan yang dapat menargetkan penyakit tertentu pada masing-masing pasien. Ini, bila dikombinasikan dengan analitik prediktif, menuai manfaat lebih lanjut. Jadi, alih-alih memilih dari serangkaian diagnosis tertentu atau memperkirakan risiko pasien berdasarkan riwayat gejalanya, dokter dapat mengandalkan kemampuan prediksi ML untuk mendiagnosis pasien mereka. IBM Watson Oncology adalah contoh utama dalam memberikan perawatan yang dipersonalisasi kepada pasien kanker berdasarkan riwayat medis mereka.

7. Penelitian Uji Klinis

Aplikasi pembelajaran mesin menghadirkan ruang lingkup yang luas untuk meningkatkan penelitian uji klinis. Dengan menerapkan analitik prediktif cerdas untuk kandidat uji klinis, profesional medis dapat menilai rentang data yang lebih komprehensif, yang tentu saja akan mengurangi biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan eksperimen medis. McKinsey menyatakan bahwa ada serangkaian aplikasi ML yang dapat lebih meningkatkan efisiensi uji klinis, seperti membantu menemukan ukuran sampel yang optimal untuk meningkatkan kemanjuran dan mengurangi kemungkinan kesalahan data dengan menggunakan EHR.

Machine Learning berkembang pesat menjadi bahan pokok dalam uji klinis dan proses penelitian. Mengapa?

Uji klinis dan penelitian melibatkan banyak waktu, tenaga, dan uang. Terkadang prosesnya bisa berlangsung bertahun-tahun. Analisis prediktif berbasis ML membantu mengurangi waktu dan investasi uang dalam uji klinis, tetapi juga akan memberikan hasil yang akurat. Selain itu, teknologi ML dapat digunakan untuk mengidentifikasi kandidat uji klinis potensial, mengakses catatan riwayat medis mereka, memantau kandidat selama proses uji coba, memilih sampel pengujian terbaik, mengurangi kesalahan berbasis data, dan banyak lagi.

Alat ML juga dapat memfasilitasi pemantauan jarak jauh dengan mengakses data medis pasien secara real-time. Dengan memasukkan statistik kesehatan pasien di Cloud, aplikasi ML dapat memungkinkan HCP untuk memprediksi potensi ancaman apa pun yang dapat membahayakan kesehatan pasien.

8. Memprediksi Wabah Epidemi

Organisasi perawatan kesehatan menerapkan algoritme ML dan AI untuk memantau dan memprediksi kemungkinan wabah epidemi yang dapat mengambil alih berbagai belahan dunia. Dengan mengumpulkan data dari satelit, pembaruan waktu nyata di media sosial, dan informasi penting lainnya dari web, alat digital ini dapat memprediksi wabah epidemi. Ini bisa menjadi keuntungan terutama bagi negara-negara dunia ketiga yang tidak memiliki infrastruktur perawatan kesehatan yang layak.

Meskipun ini hanyalah beberapa kasus penggunaan Machine Learning hari ini, di masa mendatang, kami dapat menantikan aplikasi ML yang jauh lebih disempurnakan dan merintis dalam perawatan kesehatan. Karena ML masih berkembang, kami menghadapi lebih banyak kejutan yang akan mengubah kehidupan manusia, mencegah penyakit, dan membantu meningkatkan layanan kesehatan dengan pesat.

Misalnya, mesin vektor Dukungan dan jaringan saraf tiruan telah membantu memprediksi wabah malaria dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti suhu, curah hujan rata-rata bulanan, dll.
ProMED-mail , sebuah program berbasis web memungkinkan organisasi kesehatan untuk memantau penyakit dan memprediksi wabah penyakit secara real-time. Menggunakan klasifikasi dan visualisasi otomatis, HealthMap secara aktif mengandalkan ProMED untuk melacak dan memperingatkan negara-negara tentang kemungkinan wabah epidemi.

9. Pengumpulan Data Crowdsource

Saat ini, sektor perawatan kesehatan sangat berinvestasi dalam pengumpulan data medis dari berbagai sumber (aplikasi seluler, platform perawatan kesehatan, dll.), tetapi tentu saja, dengan persetujuan orang-orang. Berdasarkan kumpulan data kesehatan langsung ini, dokter dan penyedia layanan kesehatan dapat memberikan perawatan yang cepat dan diperlukan kepada pasien (tidak ada waktu yang terbuang untuk memenuhi dokumen formal). Baru-baru ini, IBM berkolaborasi dengan Medtronic untuk mengumpulkan dan menginterpretasikan data diabetes dan insulin secara real-time berdasarkan data crowdsourced. Kemudian lagi, ResearchKit Apple memberi pengguna akses ke aplikasi interaktif yang menggunakan pengenalan wajah berbasis ML untuk mengobati penyakit Asperger dan Parkinson.

10. Radioterapi yang Lebih Baik

Pembelajaran Mesin telah terbukti sangat membantu di bidang Radiologi. Dalam analisis citra medis, ada banyak variabel terpisah yang dapat dipicu kapan saja. Algoritma berbasis ML bermanfaat di sini. Karena algoritme ML belajar dari banyak sampel data yang berbeda, mereka dapat mendiagnosis dan mengidentifikasi variabel yang diinginkan dengan lebih baik. Misalnya, ML digunakan dalam analisis citra medis untuk mengklasifikasikan objek seperti lesi ke dalam kategori yang berbeda – normal, abnormal, lesi atau non-lesi, jinak, ganas, dan sebagainya. Para peneliti di UCLH menggunakan DeepMind Health Google untuk mengembangkan algoritme semacam itu yang dapat mendeteksi perbedaan antara sel sehat dan sel kanker, dan akibatnya meningkatkan pengobatan radiasi untuk sel kanker.

11. Memelihara Catatan Perawatan Kesehatan

Ini adalah fakta yang diketahui bahwa memperbarui dan memelihara catatan perawatan kesehatan dan riwayat medis pasien secara teratur adalah proses yang melelahkan dan mahal. Teknologi ML membantu memecahkan masalah ini dengan mengurangi waktu, tenaga, dan masukan uang dalam proses pencatatan. Metode klasifikasi dokumen menggunakan VM (mesin vektor) dan teknik pengenalan OCR berbasis ML seperti Google Cloud Vision API membantu mengurutkan dan mengklasifikasikan data perawatan kesehatan. Lalu ada juga catatan kesehatan pintar yang membantu menghubungkan dokter, praktisi kesehatan, dan pasien untuk meningkatkan penelitian, pemberian perawatan, dan kesehatan masyarakat.

Hari ini, kita berdiri di puncak revolusi medis, semua berkat pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Namun, menggunakan teknologi saja tidak akan meningkatkan kesehatan. Juga perlu ada pikiran yang ingin tahu dan berdedikasi yang dapat memberi makna pada inovasi teknologi yang brilian seperti pembelajaran mesin dan AI.

Lihat Program Sertifikasi Lanjutan dalam Pembelajaran Mesin & Cloud dengan IIT Madras, sekolah teknik terbaik di negara ini untuk membuat program yang mengajarkan Anda tidak hanya pembelajaran mesin tetapi juga penerapannya secara efektif menggunakan infrastruktur cloud. Tujuan kami dengan program ini adalah untuk membuka pintu institut paling selektif di negara ini dan memberi pelajar akses ke fakultas & sumber daya yang luar biasa untuk menguasai keterampilan yang tinggi & berkembang

Memahami pentingnya orang di sektor kesehatan, Kevin Pho menyatakan :
“Teknologi itu hebat. Tetapi orang dan proses meningkatkan perawatan. Prediksi terbaik hanyalah saran sampai diterapkan. Dalam perawatan kesehatan, itu bagian yang sulit. Sukses membutuhkan berbicara dengan orang-orang dan menghabiskan waktu mempelajari konteks dan alur kerja — tidak peduli seberapa buruk vendor atau investor ingin percaya sebaliknya.”