Bagaimana AI Dapat Membantu Profesional Kesehatan Berkinerja Lebih Baik: Manfaat dan Kisah Sukses
Diterbitkan: 2023-05-27
Dibandingkan dengan industri lain, adopsi AI dalam perawatan kesehatan agak lambat. Tidak mengherankan: data perawatan kesehatan sangat kompleks, seringkali tidak terstruktur, dan dilindungi secara ketat oleh peraturan privasi, sehingga sulit untuk mengembangkan solusi AI yang sesuai dan melatihnya dengan benar.
Selain itu, industri perawatan kesehatan selalu relatif konservatif, dan untuk alasan yang bagus. Profesional perawatan kesehatan bertanggung jawab atas kesejahteraan dan kehidupan pasien mereka, membuat mereka sangat berhati-hati tentang risiko teknologi baru.
Namun, adopsi AI dalam perawatan kesehatan secara bertahap semakin cepat, dengan teknologi yang semakin maju dan lebih baik disesuaikan dengan hambatan berbagi data industri. Pada tahun 2022, teknologi kecerdasan buatan global dalam ukuran pasar perawatan kesehatan bernilai $15,4 miliar. Dari tahun 2023 hingga 2030, diharapkan tumbuh dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 37,5%.
Dalam artikel ini, kami membahas manfaat AI yang paling berpengaruh dalam perawatan kesehatan, mengeksplorasi berbagai jenis teknologi AI yang digunakan dalam industri, dan membagikan kisah sukses para profesional perawatan kesehatan yang telah mengadopsinya.
Manfaat teknologi AI dalam kesehatan
Kecerdasan buatan sendiri adalah istilah yang tidak jelas, dan banyak teknologi yang saling terkait berada di bawah payungnya. Jadi, sebelum membahas keuntungan mengintegrasikan AI ke dalam sistem perawatan kesehatan, mari kita tentukan teknologi mana yang tepat digunakan di sektor ini.
Paling umum, fasilitas kesehatan dan layanan teknologi kesehatan menggunakan pembelajaran mesin, khususnya pembelajaran mendalam, untuk melatih algoritme AI berdasarkan data terkait kesehatan dan menyiapkannya untuk melakukan berbagai tugas.
Pemrosesan bahasa alami (NLP) juga diterapkan secara luas dalam perawatan kesehatan untuk memahami bahasa manusia dan dengan demikian melatih sistem bertenaga AI untuk menginterpretasikan dokumentasi, laporan, dan sebagainya. Last but not least, otomatisasi proses robot (RPA) digunakan untuk merampingkan proses administrasi dan klinis.
Jadi, mengapa teknologi ini layak untuk dijelajahi jika Anda bekerja di industri ini? Tiga manfaat AI paling signifikan dalam perawatan kesehatan ini akan membantu Anda mengetahuinya.
Akurasi diagnostik yang lebih baik
Menurut penelitian tahun 2022 oleh Badan Penelitian dan Kualitas Kesehatan, 7,4 juta kesalahan diagnosis terjadi setiap tahun di AS saja. Dalam 2,6 juta kasus ini, pasien menghadapi kerusakan yang sebenarnya bisa dicegah. Tambahan 370.000 kesalahan menyebabkan cacat permanen atau kematian.
Statistik yang mengkhawatirkan tersebut membuktikan bahwakesalahan diagnosis adalah salah satu masalah paling mendesak dalam perawatan kesehatan modern, dan kecerdasan buatan dapat menjadi bagian utama dari solusinya.
Kesalahan diagnosis sering terjadi karena kurangnya riwayat medis pasien atau profesional perawatan kesehatan yang terlalu tegang dengan banyak pasien di bawah perawatan mereka. Teknologi AI dapat menganalisis catatan medis bertahun-tahun dan menemukan informasi yang relevan berdasarkan kasus jauh lebih cepat daripada manusia.
Selain itu, solusi AI tertentu dalam perawatan kesehatan dapat mendeteksi penyakit yang mengancam jiwa sejak dini, memprediksi kemungkinan hasil pasien tertentu, dan dengan demikian membantu dokter membuat rencana perawatan yang akurat lebih cepat dan lebih efisien.
Perawatan pasien yang dipersonalisasi
Salah satu keuntungan terbesar kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan adalah pertukaran informasi yang cepat antara profesional perawatan kesehatan. Solusi AI dapat memantau dan menganalisis data pasien secara efisien, termasuk data riwayat medis dan gaya hidup pasien, sehingga membebaskan waktu para praktisi untuk membuat rencana perawatan yang dipersonalisasi.
AI juga digunakan dalam pengobatan presisi, artinya algoritmenya dapat menganalisis data genomik pasien untuk mengidentifikasi mutasi genetik atau biomarker, sehingga membuat prediksi tentang respons terhadap pengobatan tertentu. Ini dapat membantu penyedia layanan kesehatan menyesuaikan rencana perawatan untuk masing-masing pasien dan meningkatkan hasil perawatan.
Selain itu, solusi bertenaga AI yang dikombinasikan dengan IoT (sensor, perangkat yang dapat dikenakan, dll.) membantu profesional kesehatan meningkatkan pemantauan pasien secara real-time dengan mengirimkan peringatan jika ada perubahan atau masalah.
Pengaruh terakhir pada perawatan yang dipersonalisasi ini kurang jelas, tetapi teknologi AI dalam perawatan kesehatan digunakan untuk menganalisis pasien medis dengan gejala atau diagnosis serupa untuk lebih memahami korelasi dan pola kondisi medis.
Selain tanggapan medis yang lebih baik, hal ini memungkinkan praktisi untuk mendapatkan informasi dan percakapan terperinci dengan pasien tentang sifat kondisi mereka dan dengan demikian membangun hubungan pasien-dokter yang lebih baik dan dapat dipercaya, yang sangat penting untuk kenyamanan emosional pasien.
Penghematan biaya
Manfaat finansial yang paling nyata dari penggunaan kecerdasan buatan di rumah sakit mungkin berasal dari otomatisasi tugas administratif. Itu tidak memerlukan investasi mahal seperti yang dilakukan teknologi robotika, tetapi tetap membantu mengarahkan waktu dan sumber daya praktisi ke perawatan pasien, yang mengarah pada hasil pasien yang lebih baik dan peningkatan pendapatan. Namun, itu belum semuanya.
Kesalahan diagnosis, perawatan pasien yang tidak tepat, dan penggunaan sumber daya yang tidak efisien menghabiskan uang penyedia layanan kesehatan .Menurut sebuah laporan tentang klaim malapraktik di kalangan dokter AS antara tahun 1992-2014, rata-rata kompensasi untuk klaim tersebut adalah sekitar $329.565.
Dan seperti yang telah kami tetapkan sebelumnya, AI dalam kedokteran membantu dokter membuat rencana perawatan yang lebih akurat dan efektif, menghasilkan hasil pasien yang lebih baik dan mengurangi risiko kesalahan diagnosis, malpraktek, dan biaya kompensasi yang lebih rendah.
Contoh AI dalam kesehatan
Ada begitu banyak solusi bertenaga AI untuk tren industri perawatan kesehatan saat ini sehingga sangat sulit untuk memilih hanya lima di antaranya. Namun, kami memilih opsi yang paling banyak dibicarakan, yang semuanya berbeda dalam hal anggaran yang diperlukan untuk implementasi, tetapi tetap perlu ditelusuri.
Otomatisasi tugas administratif dan alur kerja
Solusi bertenaga AI dapat digunakan untuk merampingkan tugas administratif yang terhubung ke hampir setiap aspek operasi organisasi layanan kesehatan. Beberapa contohnya termasukmengotomatiskan penjadwalan janji temu melalui chatbots, tagihan medis, triase pasien, manajemen inventaris , dan manajemen EHR.
Untuk memberikan contoh yang lebih eksplisit, mari kita membedah contoh triase pasien. Setelah data pasien diterima, alat AI dapat menganalisis gejala dan riwayat medis sebelumnya untuk menentukan tingkat keparahan kondisi mereka dan tingkat urgensi perawatan kesehatan. Dengan cara ini, pasien dalam kondisi kritis dapat ditandai sebagai prioritas tinggi dan menerima perawatan yang mereka butuhkan lebih awal daripada pasien yang tidak kritis.
AI juga dapat digunakan untukmengotomatiskan transkripsi medis , yang memungkinkan profesional kesehatan menghabiskan lebih banyak waktu untuk merawat pasien secara langsung dan dengan demikian meningkatkan hasil dan kepuasan pasien.
Sistem pendukung keputusan klinis
CDSS adalah sistem perangkat lunak kompleks yang membantu profesional kesehatan dalam pengambilan keputusan dengan menganalisis informasi pasien dan memberikan rekomendasi pengobatan berbasis bukti. Sistem seperti itu biasanya didasarkan pada beberapa teknologi, termasuk sistem berbasis pengetahuan, algoritme ML, dan sistem NLP.
Sebagai contoh,DXplain adalah CDSS yang dikembangkan oleh Rumah Sakit Umum Massachusetts untuk membantu profesional kesehatan membuat diagnosis yang akurat.Sistem membandingkan data pasien dengan data pengetahuan medisnya untuk membuat daftar diagnosis potensial, rekomendasi untuk tes medis tambahan, dan rencana perawatan yang sesuai.
Asisten perawat virtual
Pada Mei 2023, sepertiga perawat AS berencana berhenti dari pekerjaan mereka. Ini secara alami akan menyebabkankekurangan perawat yang lebih buruk , yang dihadapi industri sejak pandemi.Asisten perawat virtual, yang sering menggabungkan teknologi seperti ML, NLP, visi komputer, dan fungsionalitas pemrosesan data, mungkin merupakan solusi yang tepat untuk tantangan ini.
Alat bertenaga AI ini, biasanya berupa aplikasi, dapat berkomunikasi dengan pasien melalui chatbot berbasis NLP, memperoleh informasi tentang gejalanya, dan memberikan panduan tentang strategi perawatan, terutama saat menangani kondisi kronis.
Aplikasi semacam itu juga dapat memantau kondisi pasien dari jarak jauh, memeriksa kepatuhan rencana pengobatan, dan memberi tahu profesional kesehatan saat perawatan langsung diperlukan. Selain mengurangi beban kerja ekstrem yang harus dihadapi petugas layanan kesehatan, asisten perawat virtual dapat bekerja 24/7 dan membantu fasilitas layanan kesehatan memangkas biaya sambil meningkatkan hasil pasien.
Salah satu contoh luar biasa dari teknologi ini adalahCare Angel .Asisten keperawatan virtual ini dapat dihubungkan ke perangkat berkemampuan suara seperti Amazon Echo atau Google Home untuk berinteraksi dengan pasien dengan kondisi kronis dan dengan demikian meningkatkan kualitas perawatan mereka.
Selain memberikan dukungan kepada pasien dan perawatnya, asisten tersebut mengumpulkan data dan wawasan yang berharga bagi profesional perawatan kesehatan dan membantu mereka meningkatkan keefektifan rencana perawatan mereka.
Analisis pencitraan medis
Tidak peduli seberapa berkualitas dokternya, selalu adarisiko kesalahan manusia saat membaca scan pasien.Selain itu, tanda-tanda tertentu terlalu kecil untuk dilihat oleh mata manusia, dan itulah mengapa masuk akal untuk mendapatkan opini kedua dari alat AI danmeningkatkan akurasi diagnostik .
Misalnya, beberapa tahun lalu, Fujifilm SonoSite mengembangkan sistem ultrasound berbasis AI yang disebut SonoSite Synchronicity .Ini menggunakan model pembelajaran mendalam untuk menganalisis gambar ultrasound secara real time, memberikan pengukuran berbagai struktur anatomi, dan membantu petugas kesehatan membuat diagnosis yang lebih akurat.
Perusahaan terus meningkatkan produk dan memutakhirkannya untuk memenuhi kebutuhan para profesional medis yang bekerja di garis depan pengobatan.
Selain diagnostik yang ditingkatkan, algoritme AI dapat mengidentifikasi pola dalam gambar medis yang berbeda, membantu dokter memprediksi respons pasien terhadap pengobatan, dan memberikan wawasan berharga lainnya tentang sifat kondisi tertentu.
Operasi robotik yang dibantu AI
[Sumber: ohcare.com]
Alasan fasilitas kesehatan mengadopsi teknologi ini terletak pada fakta bahwa robotika yang ditingkatkan dengan kecerdasan buatan lebih tepat jika dibandingkan dengan praktik bedah tradisional.
Robot bertenaga AI dapat diprogram dan dilatih untuk melakukan gerakan yang sangat presisi, yang sangat berguna saat melakukan operasi berbahaya, seperti operasi saraf. Misalnya,teknik bedah da Vinci sering digunakan untuk melakukan prosedur invasif minimal, seperti bedah laparoskopi.
Ngomong-ngomong, itu tidak mengecualikan ahli bedah manusia dari prosesnya. Bahkan, sistem tersebut melibatkan lengan robot yang dilengkapi dengan peralatan bedah dan kamera, yang sepenuhnya dikendalikan oleh ahli bedah yang mengoperasikan konsol.
Secara keseluruhan, pendekatan bedah robotik berbantuan AI mengurangi risiko kesalahan manusia , meningkatkan keamanan, dan dalam beberapa kasus, bahkanmengarah pada pemulihan yang lebih cepat, karena bedah robot biasanya invasif minimal.
Kisah sukses kehidupan nyata menggunakan AI dalam perawatan kesehatan
Karena berbagai tantangan AI yang terkait dengan keamanan data, bias, dan kurangnya transparansi, bidang perawatan kesehatan sangat berhati-hati dalam mengadopsi kecerdasan buatan. Namun, dengan teknologi yang semakin maju dan disesuaikan dengan industri tertentu, semakin banyak fasilitas kesehatan yang menggunakan AI untuk meningkatkan hasil pengobatan.
Berikut adalahtiga kisah inspiratif tentang fasilitas medis dan perusahaan teknologi kesehatan yang berhasil menggunakan kecerdasan buatan untuk kepentingan pasien.
Klinik Hungaria menggunakan AI untuk mendeteksi kanker payudara
Seperti halnya penyakit apa pun, semakin dini kanker payudara terdeteksi, semakin besar peluang pasien untuk sembuh. Namun, seperti yang diperkirakan oleh Institut Kanker Nasional AS, sekitar 20 persen kasus kanker payudara terlewatkan selama skrining mammogram. Tentu saja, hal ini semakin menekan dokter, khususnya ahli radiologi, yang kebanjiran pasien. Dan sekali lagi, AI mungkin datang untuk menyelamatkan.
Pada tahun 2021, lima rumah sakit dan klinik di Hongaria, yang melakukan lebih dari 35.000 pemeriksaan setiap tahun, mengadopsi sistem AI untuk membantu memeriksa tanda-tanda kanker payudara yang mungkin terlewatkan.
Sistem penyaringan dikembangkan oleh Kheiron Medical Technologies , sebuah perusahaan perangkat lunak AI.Pencipta memasukkan jutaan mammogram ke AI dan melibatkan ahli radiologi untuk mengajarkan algoritme untuk mendeteksi pertumbuhan kanker dengan menganalisis bentuk, lokasi, dan kepadatan.
Setelah menguji model tersebut pada lebih dari 275.000 kasus kanker payudara, perusahaan tersebut mengklaim bahwa teknologi AI setidaknya dapat mendeteksi kanker sebaik dokter sebagai pembaca pindaian kedua. Selain itu, pengujian tambahan mengungkapkan AI mengidentifikasi lebih banyak keganasan daripada manusia, meningkatkan tingkat deteksi sebesar 13%.
Sejak 2021 dan per Maret 2023, di lima lokasi MaMMa Klinika di Hongaria yang menggunakan AI, 22 kasus AI yang mendeteksi kanker yang terlewatkan oleh ahli radiologi telah dikonfirmasi, dengan lebih banyak kasus yang sedang ditinjau.
Dalam wawancaranya dengan The New York Times, Dr. Andras Vadaszy, direktur rantai klinik, berkata: "Jika proses ini akan menyelamatkan satu atau dua nyawa, itu akan sangat berharga."
Perusahaan Denmark membantu operator 911
Jika seseorang pingsan karena serangan jantung mendadak (SCA), peluang mereka untuk bertahan hidup turun 10% setiap 60 detik tanpa CPR atau defibrilasi. Itulah mengapa sangat penting untuk tidak menunggu EMT tiba tetapi segera memberikan bantuan yang diperlukan dengan instruksi dari petugas operator. Pertanyaannya, bagaimana SCA bisa dikenali melalui panggilan telepon?
Masalah ini memicu terciptanyaCorti AI , sebuah program yang dibuat oleh perusahaan Denmark Corti SA yang telah mengubah konsultasi pasien melalui kecerdasan buatan.
Awalnya, itu menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis kata-kata penelepon dan kebisingan di telepon. Algoritme telah diuji pada lebih dari 150.000 panggilan. Hasilnya, perangkat lunak mendeteksi henti jantung dengan benar pada 93% kasus, dibandingkan dengan 73% hasil yang ditunjukkan petugas operator manusia. Selain itu, program sampai pada kesimpulan ini lebih dari 30 detik lebih cepat. Berkat ini, operator dapat dengan cepat mengarahkan penelepon melalui CPR.
Setelah berhasil menguji AI, Corti SA melakukan uji coba skala besar dengan panggilan langsung di negara-negara di seluruh dunia. Mereka juga mulai melatih sistem untuk mendeteksi kondisi kritis lainnya.
Pada tahun 2021, startup tersebut mengumpulkan $27 juta dalam pendanaan seri A untuk meningkatkan konsultasi pasien. Saat ini, program AI terus membantu petugas layanan kesehatan dengan dukungan keputusan waktu nyata dengan mendengarkan, menyalin, membimbing, dan mengkode pertemuan pasien dari segala jenis.
Rumah sakit Universitas Duke berjuang melawan sepsis
Menurut Global Sepsis Alliance, sepsis mempengaruhi antara 47 dan 50 juta orang setiap tahun, dan tidak hanya di negara berkembang. Di AS, sepsis menyebabkan lebih banyak kematian daripada gabungan overdosis opioid, kanker prostat, dan kanker payudara setiap tahun. Selain itu, hampir satu dari tiga pasien yang meninggal di rumah sakit mengalami sepsis, yang mulai berkembang sebelum mereka tiba pada 87% kasus.
Pada saat yang sama, meskipun kematian akibat sepsis dapat dicegah dengan diagnosis cepat, namun sulit untuk dideteksi karena gejalanya umum terjadi pada penyakit lain. Itulah sebabnya pada November 2018, departemen darurat Sistem Kesehatan Universitas Duke merilis versi pertama Sepsis Watch , alat pembelajaran mendalam yang dibuat untuk membantu praktisi kesehatan menemukan tanda-tanda awal penyakit tersebut.
Butuh tim, yang melibatkan dokter dan perawat dalam prosesnya, 3,5 tahun untuk membuat produk ini. Mereka melatih model AI dengan lebih dari 32 juta titik data dari lebih dari 42.000 kasus rawat inap. Akibatnya, aplikasi iPad yang tampaknya sederhana ini meninjau data pasien setiap jam untuk menentukan kemungkinan mereka mengembangkan sepsis dan menandai kasus berisiko tinggi.
Pada tahun-tahun berikutnya, tim telah meningkatkan dan menguji Sepsis Watch di tiga rumah sakit Duke. Salah satu tantangan terbesar dalam mengimplementasikan alat AI baru bukanlah pengembangan teknis, melainkan integrasi sosial.
Mengintegrasikan inovasi ke dalam alur kerja harian dokter melalui pedoman komunikasi baru, materi pelatihan, dan menyesuaikan diri dengan politik di tempat kerja membutuhkan upaya yang sangat besar. Dan sementara jalan masih panjang sebelum Sepsis Watch dapat tersebar luas, fakta bahwa itu sedang diuji di lingkungan rumah sakit nyata menjadikannya proyek yang sangat menjanjikan.
Masa depan AI & ML dalam perawatan kesehatan
Masa depan AI dalam kedokteran tidak terlalu sulit diprediksi, setidaknya sebagian. Lagi pula, teknologi yang kami sebutkan dalam artikel ini belum diadopsi secara luas dan kemungkinan besar akan tetap bersama kami, bahkan jika dalam bentuk yang lebih berkembang.
Area yang paling menjanjikan untuk solusi AI termasuk pengobatan presisi, penemuan obat, perawatan pasien jarak jauh, operasi robotik, analisis pencitraan, dan manajemen sistem EHR yang lebih efisien. Dengan kata lain, masa depan AI dalam perawatan kesehatan bukanlah hal yang belum pernah Anda dengar sebelumnya.
Namun, ada aspek penerapan kecerdasan buatan yang diabaikan oleh banyak organisasi layanan kesehatan: pendekatan kami terhadap pengembangan dan penerapan sistem AI dalam layanan kesehatan. Inilah yang dikatakan oleh Dr. Gianrico Farrugia, presiden dan CEO Mayo Clinic , yang melayani lebih dari 1,4 juta pasien setiap tahunnya:
“Model pipa tradisional bergantung pada serangkaian titik linier, mulai dari memunculkan ide baru hingga mengubahnya menjadi produk yang berdiri sendiri yang kemudian dapat digunakan oleh penyedia dan pasien. Sebaliknya, pendekatan platform bergantung pada ekosistem kolaborasi yang berkelanjutan. Kami perlu menyatukan penyedia, perusahaan perangkat medis, startup teknologi kesehatan, pasien, dan pembayar untuk bersama-sama menciptakan solusi terintegrasi melalui platform digital – berdasarkan data pasien longitudinal dan algoritme yang terus dipelajari dari waktu ke waktu.”
Selain itu, Dr. Gianrico Farrugia menyoroti pentingnya melindungi privasi dan keamanan data sensitif pasien saat mengadopsi teknologi AI dengan menggunakan infrastruktur data federasi.
“Daripada mengirim data ke model AI, kami membawa model AI ke data yang tidak teridentifikasi, menciptakan 'dinding kaca' yang memberi kolaborator eksternal akses ke hasil tanpa meninggalkan platform data.
Solusi AI dalam perawatan kesehatan dapat menghemat biaya
Di bagian manfaat, kami telah menyebutkan bahwa solusi AI dapat membantu fasilitas kesehatan dan pasien menghemat uang. Tapi berapa banyak penghematan biaya yang sebenarnya kita bicarakan?
Menurut makalah tahun 2023 tentang potensi dampak AI pada pengeluaran perawatan kesehatan, adopsi AI yang lebih luas dapat menghemat 5% hingga 10% dalam pengeluaran perawatan kesehatan AS. Ini secara kasar diterjemahkan menjadi $200 miliar hingga $360 miliar per tahun dalam dolar 2019 dalam lima tahun ke depan.
Penghematan biaya yang disebutkan mencakup rumah sakit, asuransi kesehatan, dan pembayar swasta. Rumah sakit, misalnya, dapatmenghemat antara 4% hingga 11% dari total biaya mereka , terutama melalui optimalisasi operasi administratif dan klinis yang didukung AI.Sedangkan untuk pembayar pribadi, mereka dapat menghemat antara 7% hingga 9% dari total pengeluaran mereka.
Ada juga keuntungan terkait keuangan untuk rumah sakit yang lebih sulit dihitung tetapi tetap sangat penting. Sistem perawatan kesehatan di seluruh dunia menghadapi krisis, dengan rumah sakit mengurangi jumlah layanan penting seperti rawat inap atau ditutup sepenuhnya.
Selain itu, banyak fasilitas kesehatan berjuang dengan kekurangan personel, yang diperparah selama pandemi COVID-19. Solusi AI dapat menjadi cara bagi rumah sakit dan klinik untuk mengotomatiskan tugas prosedural dan membebaskan profesional perawatan kesehatan mereka untuk fokus pada perawatan pasien, yang merupakan kepentingan utama.
Bersama dengan alat pengoptimalan sumber daya berbasis AI, otomatisasi perawatan berpotensi membantu rumah sakit merawat lebih banyak pasien dengan jumlah personel yang sama, memberikan pengalaman pasien yang lebih baik, dan dengan demikian meningkatkan pendapatan.
Kesimpulan
Dengan meningkatnya prevalensi penyakit kronis, perubahan gaya hidup, dan kemajuan teknologi dalam industri, perawatan kesehatan modern berfokus pada perawatan pencegahan dan diagnosis dini untuk memenuhi harapan pasien. Dan peran algoritme AI dan ML sangat penting untuk pendekatan semacam itu, belum lagi keuntungan finansial yang dapat mereka berikan kepada penyedia layanan kesehatan.
Maklum, berinvestasi dalam robotika dan teknologi kompleks lainnya dapat menghabiskan banyak uang untuk fasilitas kesehatan kecil atau kekurangan dana. Namun, proyek AI yang ditujukan untuk mengotomatiskan tugas administratif atau mengintegrasikan asisten perawat virtual bisa lebih dari realistis, terutama jika disampaikan oleh perusahaan outsourcing dengan tarif yang masuk akal.
Jika Anda mencari cara untuk merampingkan alur kerja organisasi Anda melalui kecerdasan buatan — Mind Studios siap memandu Anda melalui kemungkinan strategi penerapan yang sesuai dengan anggaran Anda. Isi formulir kontak singkat, dan tim pengembangan bisnis kami akan segera menjadwalkan konsultasi gratis untuk Anda.
2