4 Agustus 2021
Kecerdasan buatan dalam dunia kedokteran adalah penggunaan model machine learning untuk membantu memproses data medis dan memberikan insight penting kepada para profesional medis, meningkatkan hasil kesehatan dan pengalaman pasien.
Bagaimana kecerdasan buatan digunakan dalam dunia kedokteran?
Kemajuan terbaru dalam ilmu komputer dan informatika telah menjadikan kecerdasan buatan (AI) semakin cepat terintegrasi ke dalam sistem perawatan kesehatan modern. Algoritma AI dan aplikasi berbasis AI digunakan untuk membantu para profesional medis dalam praktik klinis dan penelitian yang sedang berlangsung.
Saat ini, peran paling umum untuk AI dalam pengaturan medis adalah dukungan keputusan klinis dan analisis pencitraan. Alat pendukung keputusan klinis membantu penyedia layanan kesehatan membuat keputusan terkait perawatan, pengobatan, kesehatan mental, dan kebutuhan pasien lainnya dengan menyediakan akses cepat ke informasi atau penelitian yang relevan. Dalam pencitraan medis, alat AI digunakan untuk menganalisis CT scan, sinar-X, MRI, dan gambar lainnya guna mendeteksi lesi atau temuan yang mungkin terlewatkan oleh ahli radiologi.
Tantangan yang ditimbulkan oleh pandemi COVID-19 bagi banyak sistem kesehatan juga mendorong berbagai organisasi kesehatan di seluruh dunia untuk mulai menguji coba teknologi baru yang didukung oleh AI, seperti algoritma yang dirancang untuk membantu memantau pasien dan alat yang didukung AI untuk menyaring pasien COVID-19.
Penelitian dan hasil tes masih terus dikumpulkan, sementara standar keseluruhan untuk penggunaan AI di bidang kedokteran masih dalam proses pengembangan. Namun peluang bagi AI untuk memberi manfaat bagi dokter, peneliti, dan pasien yang mereka layani terus meningkat. Saat ini, sudah jelas bahwa AI akan menjadi bagian penting dari sistem kesehatan digital yang mendukung dan membentuk pengobatan modern.
Berita + Insight AI terbaru 

Temukan insight dan berita yang dikurasi oleh para pakar tentang AI, cloud, dan lainnya di Buletin Think mingguan.Â
Ada banyak cara AI dapat berdampak positif pada praktik kedokteran, baik dengan mempercepat laju penelitian atau membantu dokter membuat keputusan yang lebih baik.
Berikut adalah beberapa contoh bagaimana AI dapat digunakan:
AI dalam deteksi dan diagnosis penyakit
Tidak seperti manusia, AI tidak perlu tidur. Model machine learning dapat digunakan untuk mengamati tanda-tanda vital pasien yang menerima perawatan kritis dan memperingatkan dokter jika faktor risiko tertentu meningkat. Sementara perangkat medis seperti monitor jantung dapat melacak tanda-tanda vital, AI dapat mengumpulkan data dari perangkat tersebut dan mencari kondisi yang lebih kompleks, seperti sepsis. Salah satu klien IBM telah mengembangkan model AI prediktif untuk bayi prematur yang 75% akurat dalam mendeteksi sepsis yang parah.
Pengobatan penyakit yang dipersonalisasi
Pengobatan presisi dapat menjadi lebih mudah didukung dengan bantuan virtual yang didukung AI. Karena model AI dapat mempelajari dan mempertahankan preferensi, AI memiliki potensi untuk memberikan rekomendasi waktu nyata yang disesuaikan kepada pasien sepanjang waktu. Daripada harus mengulang informasi dengan orang baru setiap kali, sistem perawatan kesehatan dapat menawarkan akses sepanjang waktu kepada pasien ke asisten virtual didukung AI yang dapat menjawab pertanyaan berdasarkan riwayat medis, preferensi, dan kebutuhan pribadi pasien.
AI dalam pencitraan medis
AI telah memainkan peran penting dalam pencitraan medis. Penelitian telah menunjukkan bahwa AI yang didukung oleh neural networks buatan dapat seefektif mendeteksi tanda-tanda kanker payudara dan kondisi lainnya sebagaimana ahli radiologi manusia. Selain membantu dokter menemukan tanda-tanda awal penyakit, AI juga dapat membantu membuat jumlah gambar medis yang sangat banyak yang harus dilacak oleh dokter menjadi lebih mudah dikelola dengan mendeteksi bagian-bagian penting dari riwayat pasien dan menyajikan gambar yang relevan kepada mereka.
Efisiensi uji klinis
Banyak waktu yang dihabiskan selama uji klinis untuk memberikan kode medis pada hasil pasien dan memperbarui kumpulan data yang relevan. AI dapat membantu mempercepat proses ini dengan menyediakan pencarian kode medis yang lebih cepat dan cerdas. Dua klien IBM Watson Health baru-baru ini menemukan bahwa dengan AI, mereka dapat mengurangi jumlah pencarian kode medis hingga lebih dari 70%.
Pengembangan obat yang dipercepat
Penemuan obat sering kali merupakan salah satu bagian terpanjang dan paling mahal dari pengembangan obat. AI dapat membantu mengurangi biaya pengembangan obat baru terutama dengan dua cara: menciptakan desain obat yang lebih baik dan menemukan kombinasi obat baru yang menjanjikan. Dengan AI, banyak tantangan big data yang dihadapi industri ilmu hayati dapat diatasi.
Mengintegrasikan AI medis ke dalam alur kerja dokter dapat memberikan konteks yang berharga kepada penyedia saat mereka membuat keputusan perawatan. Algoritme machine learning yang telah dilatih dapat mempercepat proses penelitian dengan memberikan insight berbasis bukti kepada klinisi tentang perawatan dan prosedur, bahkan saat pasien masih berada di ruang pemeriksaan.
Ada beberapa bukti bahwa AI dapat membantu meningkatkan keselamatan pasien. Sebuah ulasan sistemik terbaru dari 53 studi peer-review yang meneliti dampak AI terhadap keselamatan pasien menemukan bahwa alat pendukung keputusan didukung AI dapat membantu meningkatkan deteksi kesalahan dan manajemen obat.
Ada banyak cara potensial AI dapat mengurangi biaya di seluruh industri perawatan kesehatan. Beberapa peluang yang paling menjanjikan termasuk mengurangi kesalahan pengobatan, bantuan kesehatan virtual yang disesuaikan, pencegahan penipuan, dan mendukung alur kerja administratif dan klinis yang lebih efisien.
Banyak pasien yang memiliki pertanyaan di luar jam kerja. AI dapat membantu memberikan dukungan sepanjang waktu melalui chatbot yang dapat menjawab pertanyaan dasar dan memberikan sumber daya kepada pasien ketika kantor penyedia layanan kesehatan tidak buka. AI juga berpotensi digunakan untuk melakukan triase pertanyaan dan menandai informasi untuk ditinjau lebih lanjut, yang dapat membantu mengingatkan penyedia layanan akan perubahan kesehatan yang membutuhkan perhatian tambahan.
Salah satu keuntungan utama dari pembelajaran mendalam adalah algoritma AI dapat menggunakan konteks untuk membedakan berbagai jenis informasi. Misalnya, jika catatan klinis menyertakan daftar obat pasien saat ini bersama dengan obat baru yang direkomendasikan oleh penyedia layanan kesehatan, algoritma AI yang terlatih dengan baik dapat menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk mengidentifikasi obat mana yang termasuk dalam riwayat medis pasien.
Sumber daya
Kami menyurvei 2.000 organisasi tentang inisiatif AI mereka untuk mengetahui apa yang berhasil, apa yang tidak, dan cara Anda untuk maju.
IBM Granite adalah rangkaian model AI kami yang terbuka, berkinerja, dan tepercaya, yang dirancang untuk bisnis dan dioptimalkan untuk menskalakan aplikasi AI Anda. Jelajahi opsi bahasa, kode, deret waktu, dan batasan.
Akses katalog lengkap kami yang terdiri dari lebih dari 100 kursus online dengan membeli langganan individu atau multi-pengguna hari ini, memungkinkan Anda untuk memperluas keterampilan Anda di berbagai produk kami dengan satu harga murah.
Dipandu oleh pemimpin terkemuka IBM, kurikulumnya dirancang untuk membantu pemimpin bisnis dalam mendapatkan pengetahuan yang diperlukan untuk memprioritaskan investasi AI yang dapat mendorong pertumbuhan.
Ingin mendapatkan laba yang lebih baik atas investasi AI Anda? Pelajari bagaimana meningkatkan AI gen di berbagai bidang utama mendorong perubahan dengan membantu para pemikir terbaik Anda membangun dan memberikan solusi baru yang inovatif.
Pelajari cara menggabungkan AI generatif dan machine learning dengan percaya diri ke dalam bisnis Anda.
Selami 3 elemen penting dari strategi AI yang kuat: menciptakan keunggulan kompetitif, meningkatkan skala AI di seluruh bisnis, dan memajukan AI yang dapat dipercaya.