Mengintegrasikan AI ke dalam Solusi Perangkat Lunak Perawatan Kesehatan: Manfaat & Kasus Penggunaan

Kecerdasan buatan perlahan tapi pasti berhasil masuk ke hampir setiap aspek industri perawatan kesehatan. Saat ini, tidak diragukan lagi bahwa teknologi ini mengubah permainan: AI dalam perawatan kesehatan membantu menemukan dan menguji obat baru, menemukan tanda-tanda penyakit yang luput dari perhatian manusia, dan bahkan membuat hal yang tidak mungkin menjadi mungkin, seperti mengaktifkan operasi jarak jauh.

Selain itu, AI adalah bagian integral dari penyederhanaan tugas terkait perawatan kesehatan sehari-hari dan dengan demikian membuat hidup para profesional perawatan kesehatan sedikit lebih mudah. Pertanyaannya adalah, bagaimana organisasi layanan kesehatan dapat mulai memanfaatkan kekuatan ini dan menjadikan AI sebagai bagian dari operasi mereka? Tentang itulah artikel ini.

Di sini, kami mengeksplorasi manfaat, kasus penggunaan, dan contoh inspiratif dari solusi AI medis, memandu Anda melalui proses integrasi, dan membagikan kiat tentang bekerja dengan kecerdasan buatan berdasarkan pengalaman kami sendiri.

Manfaat mengintegrasikan AI ke dalam perangkat lunak perawatan kesehatan

[Sumber: Statista]

Menurut data dari Statista, pasar AI perawatan kesehatan global akan bernilai hampir $188 miliar pada tahun 2030, tumbuh pada CAGR sebesar 37 persen dari tahun 2022 hingga 2030. Mari kita lihat manfaat AI dalam perawatan kesehatan yang telah menghasilkan angka yang mencengangkan.

Peningkatan akurasi diagnosis dan pengobatan

Salah satu keuntungan terbesar dari algoritme yang didukung AI adalah algoritme tersebut dapat membantu menganalisis sejumlah besar data medis dengan cepat dan akurat, seperti catatan pasien, gambar medis, dan hasil tes secara real time. Hal ini mengarah pada pendeteksian pola dan anomali yang membutuhkan lebih banyak waktu jika dilakukan oleh manusia atau tidak diketahui sama sekali tanpa keterlibatan AI.

Kecerdasan buatan membantu profesional kesehatan (HCP) menerapkan pendekatan proaktif dan memberikan perawatan yang tepat waktu dan akurat kepada pasien mereka, memprediksi dan mencegah keadaan darurat, dan mengurangi kasus kesalahan diagnosis.

Profesional medis cukup optimis tentang teknologi ini. Misalnya, survei tahun 2022 oleh European Society of Radiology berbicara dengan 185 ahli radiologi yang bekerja dengan algoritme berbasis AI untuk mendiagnosis pasien. Mayoritas (75,7%) dari mereka setuju pada keandalan umum dari algoritma.

Perawatan pasien yang dipersonalisasi

Idealnya, setiap pasien harus dirawat dengan mempertimbangkan riwayat medis unik, pengalaman, data genetik, gaya hidup, dan informasi lainnya.

AI, dikombinasikan dengan teknologi lain, dapat menganalisis data ini secara real time. Hasilnya, ini memungkinkan pendekatan yang dipersonalisasi untuk perawatan dan membantu menemukan kemungkinan diagnosis dan solusi perawatan terbaik untuk pasien tertentu. Ini mengarah pada peningkatan hasil pasien dan mengurangi kemungkinan masuk kembali.

Sementara pasien masih berhati-hati tentang penggunaan AI oleh para profesional medis, banyak dari mereka percaya bahwa teknologi ini dapat memecahkan masalah tertentu di industri. Misalnya, survei Pew Research Center dari tahun 2023 menunjukkan bahwa 51% orang dewasa AS yang memandang bias etnis dalam perawatan kesehatan sebagai masalah percaya AI akan menguranginya. Penelitian yang sama mengungkapkan bahwa 65% orang dewasa AS ingin AI digunakan dalam skrining kanker mereka.

Baca selengkapnya: Bagaimana Integrasi AI Dapat Meningkatkan Perawatan Pasien

Penghematan biaya

Meskipun pengambilan keputusan yang rumit hanya bergantung pada profesional perawatan kesehatan, AI dapat membebaskan mereka dari tugas rutin tertentu yang berulang. Ini termasuk pekerjaan administrasi seperti penjadwalan janji temu, pendaftaran pasien, pemrosesan tagihan, dan dokumen lainnya, dll. Mengotomatiskan operasi ini membantu organisasi layanan kesehatan memotong biaya administrasi dan operasional.

Selain itu, hal ini membebaskan waktu HCP untuk perawatan pasien. Misalnya, menurut penelitian terbaru, di Eropa, diperkirakan hanya 50% dari waktu kerja dokter yang didedikasikan untuk merawat pasien, dan 50% lainnya diisi dengan tugas administratif. Implementasi AI dalam perawatan kesehatan diperkirakan akan meningkatkan waktu yang dihabiskan dengan pasien sebesar 20%. Ini secara alami dapat mengarah pada peningkatan kepuasan pasien dan karenanya meningkatkan pendapatan.

Selain itu, analitik bertenaga AI dan solusi pemodelan prediktif dapat mengoptimalkan alokasi sumber daya di organisasi layanan kesehatan. Misalnya, algoritme AI mampu menganalisis data historis dan real-time untuk mengoptimalkan penjadwalan staf dan aliran pasien, meningkatkan perkiraan permintaan, dan merampingkan manajemen inventaris.

Gunakan kasus kecerdasan buatan dalam perangkat lunak perawatan kesehatan

Meskipun ada banyak kasus kecerdasan buatan dapat digunakan untuk menguntungkan industri, sebagian besar aplikasi AI dalam perawatan kesehatan secara kasar dapat dibagi menjadi empat kategori. Ini adalah perawatan pasien, diagnostik dan pencitraan medis, penelitian dan pengembangan, dan manajemen. Mari masuk ke masing-masing grup kasus penggunaan ini.

Diagnostik dan pencitraan medis

Kecerdasan buatan saat ini membentuk masa depan diagnostik dan pencitraan medis, dan menambah kemampuan manusia melalui algoritme canggih. AI dalam perangkat lunak perawatan kesehatan membantu HCP dengan cepat dan akurat menginterpretasikan data yang kompleks, sehingga membuat keputusan medis yang lebih efisien dan mengurangi kesalahan medis.

Berikut adalah daftarteknologi AI umum yang digunakan untuk diagnostik dan pencitraan medis :

• Pembelajaran mesin untuk menganalisis kumpulan data besar, dan dengan demikian mengidentifikasi hubungan kompleks antara data klinis, gejala, dan hasil penyakit, yang membantu membuat prediksi dan meningkatkan pengambilan keputusan diagnostik
• Pembelajaran mendalam yang memanfaatkan jaringan saraf dan membantu HCP dengan tugas seperti menganalisis gambar medis, termasuk sinar-X, CT scan, dan MRI
• Teknik NLP untuk menginterpretasikan bahasa manusia dan menganalisis rekam medis, catatan klinis, makalah penelitian, dan sebagainya untuk mengekstraksi informasi yang relevan
• Sistem pakar untuk mensimulasikan keahlian manusia dalam domain tertentu dengan memberikan HCP pengetahuan medis dan panduan klinis yang relevan
• Teknik penalaran probabilistik untuk menghitung probabilitas dan menilai kemungkinan berbagai diagnosis
• Sistem pendukung keputusan bertenaga AI untuk membantu dokter membuat keputusan diagnostik berdasarkan data waktu nyata seperti riwayat pasien, gejala, hasil tes, dan penelitian medis

Penting untuk dicatat bahwa AI tidak mungkin menggantikan manusia, dan keputusan akhir tetap menjadi tanggung jawab profesional medis. Namun, penggunaan AI oleh HCP menghasilkan diagnosis yang lebih cepat dan akurat. Misalnya, di salah satu artikel kami, kami berbagi cerita tentang bagaimana klinik Hungaria mengadopsi sistem AI untuk membantu memeriksa tanda-tanda kanker payudara yang mungkin diabaikan oleh dokter.

Perawatan pasien

Dalam hal perawatan pasien, teknologi AI terutama digunakan untuk meningkatkan penyampaian layanan kesehatan dan koordinasi perawatan, serta untuk meningkatkan pengalaman pasien. Mereka juga membantu penyedia layanan kesehatan merangkul pendekatan yang lebih proaktif dan berpusat pada pasien.

Solusi perangkat lunak umum berbasis AI untuk perawatan pasien meliputi :

• Asisten kesehatan virtual yang didukung oleh AI dan NLP yang memberikan dukungan dan panduan perawatan kesehatan yang dipersonalisasi kepada pasien.Biasanya, mereka dapat menjawab pertanyaan, memberikan penilaian gejala, menawarkan pengingat pengobatan, dan menghubungkan pengguna dengan HCP
• Solusi pemantauan pasien jarak jauh yang menggunakan algoritme ML dan memungkinkan HCP melacak tanda-tanda vital, gejala, dan kepatuhan pengobatan pasien dari jarak jauh, dan mengintervensi jika diperlukan
• Perangkat lunak manajemen pengobatan ditujukan untuk membantu dalam rekonsiliasi pengobatan, pemantauan kepatuhan, dan rekomendasi pengobatan yang dipersonalisasi
• Solusi deteksi dan pencegahan jatuh yang digunakan bersama dengan sensor, perangkat yang dapat dikenakan, atau teknologi berbasis kamera untuk mendeteksi jatuh atau perubahan pola gerakan.Sistem ini sering diadopsi oleh pengasuh atau layanan darurat
• Platform manajemen penyakit kronis dibuat untuk mendukung pasien dengan kondisi kronis dengan menyediakan rencana perawatan yang dipersonalisasi, pemantauan gejala, dan alat manajemen mandiri

Dengan memanfaatkan kekuatan teknologi AI, penyedia layanan kesehatan dapat memberikan perawatan yang proaktif dan berpusat pada pasien, yang memberikan hasil yang lebih baik dan meningkatkan kesejahteraan pasien secara keseluruhan.

Cari tahu lebih lanjut: Cara Meningkatkan Layanan Kesehatan Anda dengan AI dan Pembelajaran Mesin

Pengelolaan

Mengotomatiskan tugas administratif dan tugas berulang lainnya adalah salah satu cara termudah bagi organisasi layanan kesehatan untuk memulai perjalanan integrasi AI. Solusi ini biasanya terkait dengan proses operasional daripada perawatan pasien, namun tetap dapat membantu menghemat uang dan meningkatkan kualitas layanan.

Beberapasolusi perangkat lunak bertenaga AI yang paling banyak digunakan dalam manajemen layanan kesehatan meliputi :

• Platform manajemen siklus pendapatan yang membantu mengotomatiskan dan mengoptimalkan penagihan, pengodean, dan pemrosesan klaim, serta mengidentifikasi potensi kebocoran pendapatan
• Solusi manajemen rantai pasokan ditujukan untuk mengoptimalkan tingkat inventaris, mengurangi biaya, dan memastikan ketersediaan pasokan penting secara tepat waktu.Dalam hal ini, algoritme AI menganalisis data historis dan pola permintaan, memperkirakan kebutuhan pasokan, dan mengotomatiskan proses pengadaan
• Layanan deteksi dan pencegahan penipuan yang memanfaatkan algoritme AI untuk menganalisis pola dan anomali dalam data klaim, perilaku penyedia, dan praktik penagihan, serta menandai aktivitas yang mencurigakan
• Solusi pengoptimalan alur kerja yang membantu mengotomatiskan tugas rutin dan merampingkan proses, terutama melalui Robotic Process Automation (RPA).Teknologi ini dapat mencakup penjadwalan janji temu, pemrosesan dokumentasi, dll.
• Platform kepegawaian dan alokasi sumber daya prediktif yang menggunakan algoritme AI untuk menganalisis riwayat data pasien, tingkat penerimaan, dan pola penjadwalan staf untuk memprediksi volume pasien di masa mendatang dan mengoptimalkan tingkat kepegawaian, serta mengelola sumber daya secara efisien

Penelitian dan Pengembangan

Karena algoritme AI dapat menganalisis data medis dalam volume besar, tentu saja, algoritme ini digunakan tidak hanya oleh fasilitas kesehatan tetapi juga oleh peneliti. Alat bertenaga AI memungkinkan para ilmuwan dengan cepat memeriksa kumpulan data besar dan mengidentifikasi pola yang mempercepat penemuan medis. Teknologi AI membantu tugas-tugas terkait penelitian berikut :

• Penambangan dan analisis data , dalam hal ini AI digunakan untuk memproses data perawatan kesehatan seperti EHR, data genomik, uji klinis, dan literatur ilmiah.Ini membantu para peneliti memahami mekanisme penyakit dengan lebih baik dan menghasilkan solusi lebih cepat
• Analisis genom , di mana algoritme AI dan ML digunakan untuk menganalisis dan menginterpretasikan urutan DNA, memprediksi risiko penyakit, dan meningkatkan pengobatan yang dipersonalisasi
• Penemuan dan pengembangan obat , yang menjadi lebih mudah berkat algoritme AI dan ML yang menganalisis data pada struktur molekul, memprediksi interaksi target obat, dan mengidentifikasi senyawa dengan sifat yang diinginkan
• Optimalisasi uji klinis , dalam hal ini AI membantu optimalisasi desain dan pelaksanaan uji klinis.Untuk lebih spesifik, algoritme ML dapat mengidentifikasi peserta uji coba yang sesuai, memprediksi respons pasien, dan mengoptimalkan protokol uji coba

Menggunakan AI untuk tujuan ini berkontribusi pada kemajuan kedokteran berbasis bukti, perawatan yang dipersonalisasi, dan evolusi sistem perawatan kesehatan secara keseluruhan.

Contoh AI dalam perangkat lunak kesehatan

Jauh lebih mudah untuk memahami bagaimana semua ini bekerja dengan kasus kehidupan nyata, jadi, untuk setiap kategori, kami telah memilih contoh bagaimana perusahaan teknologi kesehatan dan organisasi layanan kesehatan menggunakan AI dalam perangkat lunak layanan kesehatan.

Pencitraan medis: Jaringan Kupu-Kupu

Seperti yang mungkin Anda ketahui, pencitraan ultrasound adalah alat diagnostik yang aman, non-invasif, dan non-radiatif yang memungkinkan HCP mendapatkan gambar bagian dalam tubuh melalui gelombang suara. Namun, peralatan yang digunakan untuk USG biasanya sangat mahal dan terlalu besar untuk digunakan di luar fasilitas kesehatan.

Itulah sebabnya sebuah perusahaan medis Butterfly Network menciptakan Butterfly iQ, alat pencitra seluruh tubuh genggam, yang dapat dibawa oleh HCP hampir semudah mereka membawa stetoskop.

Butterfly iQ didasarkan pada transduser ultrasound berbasis semikonduktor. Perangkat ini memiliki ribuan sensor ultrasound kecil, yang memungkinkannya membuat gambar real-time beresolusi tinggi dan mengirimkannya langsung ke smartphone atau tablet yang terhubung.

Adapun komponen AI dari teknologi, Butterfly iQ ditingkatkan dengan algoritme AI yang meningkatkan kualitas gambar, mengoptimalkan pengaturan, dan membantu interpretasi gambar dan mendeteksi anomali. Selain itu, produk ini memanfaatkan komputasi awan, yang memungkinkan penyimpanan data, kolaborasi, dan analisis.

Perawatan pasien: Wellframe

Salah satu tugas yang harus ditangani oleh perawatan kesehatan modern adalah pemberdayaan pasien, yang berarti sistem perlu memungkinkan mereka yang berada di bawah perawatannya untuk berperan aktif dalam mengelola kesehatan mereka. Wellframe adalah layanan yang bertujuan untuk melakukan hal itu.

Platform manajemen kesehatan digital ini membantu profesional kesehatan memberikan perawatan yang dipersonalisasi, interaktif, dan berbasis data kepada pasien mereka. Untuk mencapai ini, pembuatnya menggabungkan aplikasi seluler, AI, dan layanan manajemen perawatan.

Aplikasi seluler Wellframe untuk pasien pada dasarnya adalah pendamping kesehatan digital dengan fitur yang memungkinkan dukungan dan bimbingan. Fungsinya mencakup rencana perawatan yang dipersonalisasi, pengingat asupan obat, pelacakan gejala, konten pendidikan, layanan telehealth, pengiriman pesan yang aman dengan HCP, dan mengingatkan yang terakhir jika terjadi situasi berisiko tinggi.

Tim Wellframe juga menggunakan AI untuk pengembangan perangkat lunak kesehatan. Algoritme AI di sini digunakan untuk menganalisis data pasien seperti catatan kesehatan dan membuat rencana perawatan yang dipersonalisasi. Mereka juga membantu mendeteksi pola, potensi risiko, dan kelemahan dalam pengobatan, serta memberikan wawasan dan rekomendasi waktu nyata kepada pasien dan HCP.

Pelajari lebih lanjut: Bagaimana AI Dapat Membantu Profesional Kesehatan Bekerja Lebih Baik: Manfaat dan Kisah Sukses

Manajemen: Epik

Contoh terakhir di sini diketahui oleh kebanyakan orang di industri perawatan kesehatan. Epic adalah sistem catatan kesehatan elektronik (EHR) yang banyak digunakan untuk mengelola informasi pasien dan merampingkan alur kerja di organisasi layanan kesehatan.

Fungsionalitas Epic memungkinkan HCP untuk bekerja dengan mudah dengan pendaftaran pasien, dokumentasi, dan pembuatan bagan, memesan tes dan obat-obatan, koordinasi perawatan, dan banyak lagi.

Lantas, apa peran AI dalam pengembangan perangkat lunak kesehatan oleh Epic? Platform ini memanfaatkan kecerdasan buatan untuk analitik prediktif untuk mengidentifikasi pola dalam data pasien dalam jumlah besar. Dengan cara ini, algoritme AI dapat memprediksi hasil pasien, mendeteksi risiko dan komplikasi, serta memungkinkan HCP melakukan intervensi secara proaktif saat diperlukan.

Epic juga menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pengenalan suara untuk menganalisis data tidak terstruktur seperti catatan klinis dan dokumentasi serta mengekstrak wawasan dan pola berharga yang diperlukan untuk pengambilan keputusan. HCP yang menggunakan Epic tidak hanya mampu mengelola pasien individu tetapi juga mendukung inisiatif manajemen kesehatan populasi.

Tim Mind Studios juga menganggap Epic sangat membantu: faktanya, kami menggunakannya saatmembangun solusi yang sesuai dengan HIPAA untuk proyek perawatan kesehatan kami, termasuk proyek yang melibatkan teknologi AI.

Penemuan obat: AlphaFold

Menurut Bloomberg, membawa obat baru ke pasar biasanya menelan biaya hampir $3 miliar, dengan sekitar 90% obat percobaan gagal. AlphaFold, model AI yang dikembangkan oleh DeepMind, telah mempercepat dan menyederhanakan proses secara signifikan dengan memprediksi struktur 3D protein, yang penting untuk memahami bagaimana mereka akan berinteraksi dengan tubuh manusia.

Sederhananya, banyak penyakit dipicu oleh protein yang berperilaku tidak normal. Memprediksi struktur 3D protein membantu peneliti menentukan target obat potensial, mempersempit molekul yang mungkin berinteraksi dengan protein, dan merancang obat untuk menyerang penyakit.

Inilah cara kerjanya. Pertama, AlphaFold dilatih dengan sejumlah besar data tentang protein dari database yang tersedia, penelitian ilmiah, dan sumber lainnya. DeepMind melatih model dengan menggunakan teknik pembelajaran mendalam, khususnya jaringan saraf.

Model tersebut kemudian digunakan untuk memprediksi struktur 3D protein dan menentukan bagaimana protein tersebut terlipat melalui algoritme kompleks dan metode komputasi. Proses penyempurnaan berulangnya membantu meningkatkan akurasi prediksi.

Peran penting lainnya dari AlphaFold dalam perawatan kesehatan adalah berkontribusi untuk menciptakan basis data struktur protein yang komprehensif, yang tidak hanya dapat meningkatkan penemuan obat tetapi juga memajukan pengetahuan kita tentang penyakit dan biologi secara umum.

Cara mengintegrasikan solusi AI ke dalam perangkat lunak perawatan kesehatan

Jika Anda adalah organisasi perawatan kesehatan yang sudah memiliki perangkat lunak, mungkin lebih masuk akal secara finansial untuk berinvestasi dalam integrasi solusi AI siap pakai daripada membuat produk baru dari awal. Itulah tepatnya yang ingin kami fokuskan di bagian ini.

Proses integrasi AI itu rumit di bidang apa pun. Namun, menggabungkan perangkat lunak AI dan perawatan kesehatan bisa sangat menantang karena banyak peraturan privasi dan keamanan data yang perlu diperhitungkan. Keenam langkah ini akan membantu Anda lebih memahami cara melakukannya dengan cara yang seefisien mungkin.

Langkah 1. Tentukan kebutuhan rumah sakit Anda

Hal pertama yang harus dilakukan saat Anda memutuskan untuk melihat opsi integrasi AI adalah mengidentifikasi tujuan proyek ini. Apa yang ingin Anda capai dengan solusi AI? Proses mana yang ingin Anda otomatisasi dan tingkatkan? Apa manfaatnya bagi organisasi Anda? Dan berapa anggaran yang dapat Anda alokasikan untuk proyek tersebut?

Menjawab pertanyaan ini akan membantu Anda memastikan bahwa ide tersebut valid, dan pada akhirnya, Anda akan memiliki daftar persyaratan untuk solusi AI itu sendiri dan tim yang akan mengimplementasikannya.

Langkah 2. Temukan pengembang tepercaya untuk mengimplementasikan solusi

Pengalaman dan keahlian yang relevan sangat penting saat mencari mitra untuk mengintegrasikan solusi AI ke dalam operasi organisasi layanan kesehatan.

Penyedia layanan perangkat keras dan perangkat lunak perlu memahami peraturan, standar, dan tantangan unik industri perawatan kesehatan. Oleh karena itu, jangan ragu untuk mengevaluasi keahlian mitra potensial Anda selama wawancara teknis dan menghubungi klien mereka sebelumnya untuk mempelajari lebih lanjut tentang pengalaman dan pendekatan kerja mereka.

Langkah 3. Pilih solusi AI yang tepat

Ada banyak pilihan untuk alat dan teknologi AI. Pilihan di sini bergantung pada jenis data yang Anda rencanakan untuk diproses dan ketersediaannya, persyaratan teknis solusi AI, kepatuhannya terhadap peraturan, dan biaya.

Baik Anda berencana membangun solusi kecerdasan buatan dari nol atau mengintegrasikan solusi siap pakai dengan sedikit penyesuaian, sebaiknya buat keputusan dengan mitra implementasi AI Anda yang berpengalaman.

Langkah 4. Rencanakan integrasi

Keberhasilan proyek AI Anda secara langsung bergantung pada kualitas dan kuantitas data yang akan Anda gunakan untuk melatih algoritme AI. Oleh karena itu, salah satu langkah penting dalam mempersiapkan integrasi melibatkan pengumpulan dan analisis data.

Bergantung pada masalah yang akan ditangani algoritme, data dapat mencakup gambar medis, transkripsi medis, EHR, data dari perangkat yang dapat dipakai, dll.

Penting juga untuk memastikan solusi AI yang dipilih mematuhi persyaratan dan standar peraturan seperti HIPAA dan GDPR.

Langkah 5. Latih, uji, dan terapkan solusi

Setelah data siap, Anda dapat mulai melatih solusi AI dan menguji seberapa akurat hasil yang dihasilkannya. Sementara kontributor utama untuk proses ini adalah para insinyur, pastikan Anda juga melibatkan profesional perawatan kesehatan yang akan bekerja dengan solusi di masa mendatang karena merekalah yang perlu memvalidasi keefektifan algoritme.

Setelah model AI divalidasi, tim dapat menerapkannya, dan tim internal Anda dapat mulai mengintegrasikannya ke dalam alur kerja organisasi.

Langkah 6. Pantau dan sempurnakan sistem AI layanan kesehatan Anda

Proyek ini belum berakhir setelah solusi diterapkan: proyek kecerdasan buatan, terutama dalam perawatan kesehatan, membutuhkan pemantauan dan peningkatan yang konstan.

Proses ini memerlukan pengumpulan umpan balik dari pengguna (dalam hal ini — terutama profesional medis dan pasien), menganalisis dampak solusi terhadap kinerja organisasi layanan kesehatan, dan menyempurnakan AI untuk memastikan hasil yang diinginkan.

Baca selengkapnya: Pengembangan Web Medis: Membangun Situs Web Medis Terbaru yang Trendi

Kiat Mind Studios tentang penerapan teknologi AI dalam perawatan kesehatan

Proses yang telah kami jelaskan di atas mungkin tampak cukup mudah. Namun, mengimplementasikan proyek AI dalam perawatan kesehatan memiliki tantangan tertentu dan tidak selalu berjalan sesuai rencana, hanya karena sifat kompleks dari teknologi dan industri. Berikut adalah beberapa tips dari tim kami yang dapat membantu Anda memastikan kesuksesan ide Anda.

Waspadai tantangan AI

Sementara kecerdasan buatan memiliki potensi untuk merevolusi industri perawatan kesehatan, sangat penting bagi siapa pun yang mengadopsi teknologi untuk menyadari dan mengatasi kekurangan dan tantangannya. Sementara model AI mengurangi risiko kesalahan manusia, mereka telah dilatih pada data yang dibuat manusia dan oleh karena itu seringkalibias .

Misalnya, bayangkan data historis sebuah klinik menunjukkan bahwa kelompok ras tertentu cenderung mencari perawatan kesehatan. Karena algoritme AI dilatih berdasarkan data tersebut, kecil kemungkinannya untuk merekomendasikan perawatan lanjutan untuk pasien dari kelompok tersebut, bahkan jika perawatan tersebut diperlukan.

Kekhawatiran utama lainnya yang dimiliki profesional perawatan kesehatan adalah kurangnya transparansi karena seringkali tidak jelas bagaimana algoritme AI sampai pada kesimpulan tertentu , yang membuatnya sulit untuk menemukan dan mengatasi bias.

Tentunya, tantangan ini tidak berarti Anda tidak boleh mengadopsi kecerdasan buatan. Perlu diingat bahwa solusi AI harus digunakan di bawah pengawasan manusia yang konstan, terutama saat merawat pasien.

Pilih mitra jangka panjang yang andal

Proyek AI dapat memakan waktu bertahun-tahun untuk dikembangkan dan diintegrasikan : pikirkan saja alat Sepsis Watch, yang pertama kali dirilis pada tahun 2018 dan masih diuji.Namun, bahkan ketika model AI diintegrasikan ke dalam alur kerja fasilitas kesehatan, itu tidak menjadi peluru perak: solusi semacam itu memerlukan pemantauan, pelatihan, dan peningkatan berkelanjutan.

Oleh karena itu, kami menyarankan untuk memilih mitra teknis yang benar-benar berinvestasi dalam kesuksesan proyek Anda dan bersedia mengerjakannya dalam jangka waktu yang lama, menyediakan layanan pemeliharaan dan dukungan setelah peluncuran solusi.

Sebagai perusahaan pengembang perangkat lunak, Mind Studios berfokus terutama pada kerja sama jangka panjang untuk memastikan kesuksesan akhir proyek dalam jangka panjang. Hasilnya, 70% klien kami mengandalkan layanan pemeliharaan dan dukungan kami 3 tahun setelah peluncuran proyek.

Bekerja berdampingan dengan profesional kesehatan

Proyek AI untuk organisasi layanan kesehatan tidak dapat dikembangkan tanpa berkolaborasi dengan profesional layanan kesehatan sebagai pengguna utama solusi ini, setidaknya jika Anda tidak ingin mereka gagal.

Selain memecahkan masalah tertentu, alat AI harus memiliki antarmuka yang ramah pengguna dan intuitif serta terbukti efisien dalam lingkungan perawatan kesehatan yang nyata. Selain itu, dokter dan perawatlah yang akan menguji apakah solusi tersebut akurat, bebas bias, aman, dan responsif terhadap kebutuhan pasien.

Terakhir, melibatkan petugas layanan kesehatan dalam proses pengembangan akan meningkatkan kemungkinan solusi diterima dan diadopsi di masa mendatang, yang juga secara langsung memengaruhi keberhasilan proyek.

Kesimpulan

Adopsi teknologi AI dalam perawatan kesehatan membuat industri ini memasuki era baru, meningkatkan pengalaman dalam memberikan dan menerima perawatan. Sementara solusi baru ini membantu mengotomatiskan operasi yang terhubung ke analisis data, diagnostik, dan tugas administratif, profesional perawatan kesehatan dapat berfokus langsung pada merawat pasien mereka dan membuat yang terakhir terasa seperti prioritas.

Yang pasti, berinvestasi dalam teknologi perangkat keras bertenaga AI yang rumit bisa jadi terlalu mahal untuk organisasi layanan kesehatan kecil dengan dana terbatas. Namun, ada banyak cara yang terjangkau untuk memanfaatkan AI dan bahkan menggunakannya untuk memangkas biaya dalam jangka panjang dengan menggabungkan perangkat lunak perawatan kesehatan dan AI untuk merampingkan alur kerja perawatan kesehatan.

Dengan perawatan kesehatan sebagai salah satu industri fokus kami, Mind Studios dengan senang hati membantu Anda membangun solusi perangkat lunak yang efisien atau menyempurnakan yang sudah ada dengan teknologi AI. Jangan ragu untuk menghubungi kami, dan tim pengembangan bisnis kami akan membantu Anda membuat strategi yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran Anda.

2