Salah satu bagian ekonomi yang tumbuh paling cepat dalam sepuluh tahun terakhir adalah perawatan kesehatan, dan mengingat meningkatnya ancaman pandemi seperti wabah virus corona, industri ini akan bangkit sekali lagi. Untuk tetap menjadi yang terdepan dalam permintaan layanan dan solusi perawatan kesehatan, organisasi di seluruh dunia beralih ke teknik canggih seperti AI , pembelajaran mesin , dan Big Data . 

AI akan menjadi besar dalam perawatan kesehatan. Menurut Acumen Research and Consulting,  pasar global akan mencapai $8 miliar pada tahun 2026 dan ada tumpang tindih besar keterampilan dalam AI dan data besar—di mana pemrosesan informasi dioptimalkan untuk membantu memecahkan masalah bisnis dan dunia nyata. AI dan data besar memberikan banyak manfaat potensial bagi individu dan perusahaan, termasuk: 

Memberdayakan layanan mandiri pasien dengan chatbots

Mendiagnosis pasien dengan desain berbantuan komputer yang lebih cepat Menganalisis data gambar untuk memeriksa struktur molekul dalam penemuan obat, dan oleh ahli radiologi untuk menganalisis dan mendiagnosis pasien Personalisasi perawatan dengan data klinis yang lebih mendalam Mari kita lihat beberapa contoh AI dan data besar yang bekerja di  sektor perawatan kesehatan . 

Pelatihan Perusahaan Dengan Simplilearn

Program Kelas Dunia untuk Tim dan Perusahaan AndaJELAJAHI SEKARANGPelatihan Perusahaan Dengan Simplilearn

AI Memerangi Penyakit Serius dengan Prediksi Lebih Baik AI dan data besar memberikan nilai yang besar ketika mereka dapat meningkatkan kecepatan para ilmuwan dan profesional perawatan kesehatan dapat memproses dan memanfaatkan data. Salah satu perusahaan yang berada di garis depan perubahan dalam industri ini adalah Amgen, perusahaan biotek independen terbesar di dunia, seperti yang disorot baru-baru ini di  Majalah Wired . Dengan menggabungkan ilmu kehidupan dengan data besar, perusahaan dapat memerangi penyakit berbahaya seperti kanker dan penyakit kardiovaskular. Berbagai contoh yang dikutip antara lain:

Meningkatkan akurasi prediksi risiko osteoporosis pada wanita, sehingga mengurangi jendela risiko dari sepuluh tahun menjadi dua Membuat algoritme dan perangkat pembelajaran mesin untuk memprediksi risiko penyakit kardiovaskular sebelum menyerang Mempersenjatai dokter dengan wawasan berbasis AI tentang respons pasien terhadap berbagai terapi untuk meningkatkan kepuasan pasien secara keseluruhan Kuasai kerangka kerja Big Data & Hadoop, manfaatkan fungsionalitas layanan AWS, dan gunakan alat manajemen basis data dengan pelatihan Big Data Engineer .

Pemantauan Mobilitas Pasien Rawat Inap

Staf klinis adalah orang-orang sibuk. Ambil perawat unit perawatan intensif (ICU), misalnya, yang sering memiliki banyak pasien dalam kondisi kritis di bawah pengawasan mereka. Mobilitas dan kognisi yang terbatas selama perawatan jangka panjang dapat mempengaruhi pemulihan pasien secara keseluruhan. Memantau aktivitas mereka sangat penting. Untuk meningkatkan hasil, para peneliti di Stanford University dan  Intermountain LDS Hospital  memasang sensor kedalaman yang dilengkapi dengan algoritme ML di kamar pasien untuk melacak mobilitas mereka. Teknologi ini secara akurat mengidentifikasi gerakan 87 persen dari waktu. Akhirnya, para peneliti bertujuan untuk memberikan pemberitahuan kepada staf ICU ketika pasien dalam masalah.

Uji Klinis untuk Pengembangan Obat

Salah satu tantangan terbesar dalam pengembangan obat adalah melakukan uji klinis yang sukses. Seperti yang ada sekarang, dibutuhkan waktu hingga 15 tahun untuk membawa obat baru – dan berpotensi menyelamatkan nyawa – ke pasar, menurut sebuah  laporan yang  diterbitkan di Trends in Pharmacological Sciences. Itu juga dapat menelan biaya antara $ 1,5 dan $ 2 miliar. Sekitar setengah dari waktu itu dihabiskan dalam uji klinis, banyak di antaranya gagal. Namun, dengan menggunakan teknologi AI, para peneliti dapat mengidentifikasi pasien yang tepat untuk berpartisipasi dalam eksperimen. Selanjutnya, mereka dapat memantau respons medis mereka dengan lebih efisien dan akurat — menghemat waktu dan uang selama proses berlangsung.

Kualitas Catatan Kesehatan Elektronik (EHR)

Tanyakan kepada profesional kesehatan apa pun kutukan keberadaan mereka, dan tidak diragukan lagi sistem EHR yang rumit akan muncul. Secara tradisional, dokter akan secara manual menuliskan atau mengetik pengamatan dan informasi pasien, dan tidak ada dua yang melakukannya dengan cara yang sama. Seringkali, mereka akan melakukannya setelah kunjungan pasien, mengundang kesalahan manusia. Namun, dengan teknologi pengenalan suara yang didukung AI dan pembelajaran mendalam  , interaksi dengan pasien, diagnosis klinis, dan perawatan potensial dapat ditingkatkan dan didokumentasikan secara lebih akurat dan hampir real-time.

Robot Fisik Menggunakan AI Juga

Robot (jenis fisik) sedang digunakan saat ini di banyak jenis bisnis, seperti di bidang manufaktur dan pergudangan. Namun, robot juga semakin banyak digunakan di rumah sakit, dan banyak yang dirancang untuk memanfaatkan AI. Pusat Informasi Bioteknologi Nasional (NCBI) melaporkan bahwa robot fisik menjadi lebih kolaboratif dengan manusia dan dapat dilatih untuk melakukan berbagai tugas yang diberdayakan oleh logika AI. Dan itu bukan hanya mengirimkan persediaan di rumah sakit. Robot bedah dapat "memberikan 'kekuatan super' kepada ahli bedah, meningkatkan kemampuan mereka untuk melihat dan membuat sayatan yang tepat dan minimal invasif, menjahit luka, dan sebagainya." Dengan AI yang mendorong proses pengambilan keputusan, robot dapat meningkatkan kecepatan dan kualitas berbagai layanan medis. 

Meningkatkan Kesehatan Penduduk

Kesehatan populasi mempelajari pola dan kondisi yang memengaruhi kesehatan kelompok secara keseluruhan (tidak seperti "kesehatan masyarakat", yang berfokus pada bagaimana masyarakat memastikan lebih banyak orang sehat). Data besar adalah bagian besar dari upaya ini. Sebuah artikel baru-baru ini di BuiltIn menyoroti berbagai perusahaan yang memanfaatkan data besar untuk membantu organisasi kesehatan dan peneliti membaca tren untuk meningkatkan kondisi kesehatan. 

Ingin memulai karir Anda sebagai Data Engineer? Lihat Pelatihan Insinyur Data dan dapatkan sertifikasi.

Misalnya, satu perusahaan bernama Linguamatics di Cambridge, MA menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menambang melalui data pasien yang tidak terstruktur untuk mendeteksi faktor gaya hidup yang relevan dan memprediksi pasien mana yang berisiko lebih tinggi terkena penyakit. Perusahaan lain di Santa Clara, CA, bernama Hortonworks, membantu mengatur dan mengintegrasikan miliaran catatan sehingga perusahaan farmasi dapat melakukan penelitian yang lebih baik untuk uji klinis, meningkatkan tingkat keamanan, dan memasarkan produk lebih cepat.  

Bagaimana Big Data Dapat Melawan Kanker

Teknologi data besar juga digunakan dalam perang melawan kanker. Seperti dilansir National Geographic , teknologi big data dapat memproses data klinis untuk mengungkap pola tersembunyi yang menghasilkan diagnosis kanker lebih dini. Semakin dini terdeteksi, semakin baik peluang untuk mengobatinya. Teknologi data besar mahir menganalisis pengurutan genom untuk mengidentifikasi biomarker kanker, dan juga dapat mengungkapkan kelompok yang berisiko khusus terkena kanker dan menemukan perawatan yang belum ditemukan. Perusahaan paling progresif menggunakan teknik data besar untuk mempercepat analisis mereka dan membuat perawatan lebih cepat dan dengan hasil yang lebih nyata. 

Kesimpulan: Keahlian AI Tingkat Lanjut Mendorong Perawatan Kesehatan ke Tingkat Baru

Baik Anda ingin meningkatkan keahlian tim dalam penelitian perawatan kesehatan, pengembangan produk, atau layanan perawatan kesehatan, AI, dan data besar membantu membentuk strategi Anda. Pelatihan untuk insinyur AI , pakar pembelajaran mesin , dan arsitek data besar dapat membuat perbedaan saat individu mencoba menemukan ceruk yang tepat. Menambahkan keahlian ini akan berperan penting dalam mempersiapkan Anda atau tenaga kerja Anda menghadapi kerasnya dunia baru perawatan kesehatan global. 

sumber : https://www-simplilearn-com.