Tidak dapat disangkal bahwa Artificial Intelligence (AI) telah ada di mana-mana. Hal ini menjadi semakin canggih dalam melakukan apa yang manusia lakukan secara efisien – belajar, bernalar, dan menerapkan logika.
Seperti di banyak sektor bisnis lainnya, AI memiliki potensi besar untuk meningkatkan industri medis.
Anda mungkin sudah menggunakan beberapa perangkat yang mendukung AI untuk memantau kesehatan Anda – FitBit, Smartwatch, atau Smart belt.
Jika Anda perhatikan lebih dekat, Anda akan menemukan banyak contoh hebat AI dalam kedokteran. Ini secara bertahap menjadi bagian dari ekosistem perawatan kesehatan kita.
Di blog ini, kami membahas aplikasi dunia nyata dan kasus penggunaan AI di bidang medis.
Kecerdasan Buatan diatur untuk memainkan peran penting dalam kedokteran &perawatan kesehatan.
Ada banyak alasan untuk ini, seperti:
Pasar perawatan kesehatan untuk Kecerdasan Buatan meningkat dari hari ke hari, dan tren pasar terlihat sama sekali tidak menjanjikan.
Menurut laporan, AI dalam nilai pasar perawatan kesehatan global diproyeksikan tumbuh dari 3,14 miliar USD pada 2019 menjadi 23,85 miliar USD pada 2025.
Diperkirakan akan tumbuh pada CAGR (Compound Annual Growth Rate) sebesar 40,15% selama periode perkiraan dari 2020 hingga 2025.
Segmen Periklanan dan media memimpin pasar AI pada tahun 2019 dan menyumbang lebih dari 20% pangsa pendapatan global. Sektor perawatan kesehatan diproyeksikan untuk mendapatkan pangsa pasar utama di pasar AI pada tahun 2027. (Sumber)
Dengan volume data yang tersedia tinggi, AI siap menjadi mesin yang mendorong transformasi di seluruh sektor kedokteran.
Dengan Kecerdasan Buatan, Algoritma Pembelajaran menjadi lebih akurat dan tepat karena memungkinkan kita, manusia, untuk mendapatkan wawasan tentang proses diagnostik, perawatan, dan perawatan.
Berikut adalah beberapa aplikasi Kecerdasan Buatan di dunia nyata dalam kedokteran yang dapat bermanfaat bagi pasien dan dokter.
Diagnosis yang benar adalah kunci keberhasilan pengobatan. Dalam kasus salah diagnosis, banyak yang bisa salah. Oleh karena itu, memperbaikinya sangat penting, tetapi tidak selalu mudah.
Menerapkan Kecerdasan Buatan untuk diagnosis perawatan kesehatan memberikan banyak manfaat bagi industri medis.
Perangkat lunak berbasis AI dapat menilai apakah pasien memiliki penyakit tertentu bahkan sebelum banyak gejala yang jelas muncul. Dan, dalam sebagian besar kasus, prediksi ini akurat.
AI membuat diagnostik lebih murah dan lebih mudah diakses.
Machine Learning – khususnya algoritma Deep Learning digunakan cukup banyak akhir-akhir ini dalam mendiagnosis penyakit secara otomatis.
Nah, ML – Algoritma Machine Learning belajar melihat pola yang mirip dengan cara dokter melihatnya. Perbedaan yang signifikan di sini adalah bahwa algoritma membutuhkan banyak contoh nyata untuk dipelajari. Dan contoh-contoh ini didigitalkan karena mesin tidak dapat membaca yang tersirat dalam buku teks.
Jadi, Machine Learning secara khusus membantu di area di mana informasi diagnostik yang diperiksa dokter sudah didigitalkan. Misalnya, gambar dari mesin MRI, pemindai CT, dan sinar-X mengandung sejumlah besar data kompleks yang sulit dan memakan waktu untuk dievaluasi oleh manusia.
Pembelajaran Mesin dapat berguna dalam:
Sekarang Anda mungkin bertanya-tanya mengapa menggunakan AI ketika ada dokter yang melakukannya?
Teknik kecerdasan buatan seperti ML seperti sepasang mata kedua yang dapat mengevaluasi kesehatan pasien berdasarkan pengetahuan yang diambil dari data yang tersedia.
Ada banyak data yang berguna (CT, MRI, genomik, catatan pasien, dan file tulisan tangan) yang tersedia dalam kasus-kasus yang disebutkan di atas. Dan dengan semua data ini, algoritme pembelajaran mesin menjadi sama efisiennya dengan diagnosa oleh seorang ahli.
Algoritme pembelajaran mesin menonjol karena mampu menarik kesimpulan lebih cepat dan modelnya dapat direplikasi dengan biaya rendah di seluruh dunia.
Oh, jadi apakah itu berarti AI akan menggantikan dokter dalam waktu dekat?
Tidak.
Sangat tidak mungkin AI akan segera menggantikan dokter dan dokter. AI akan digunakan sebagai gantinya untuk menyoroti tumor yang berpotensi ganas atau pola jantung pasien yang mengancam jiwa. Ini akan memungkinkan dokter untuk fokus pada interpretasi sinyal yang disorot.
Mengembangkan obat adalah bisnis medis yang semakin kompetitif dan mahal. Bahkan dengan kemajuan teknologi, biaya pembuatan obat baru meningkat setiap beberapa tahun. AI dapat memainkan peran penting di sini.
Perusahaan medis dan farmasi terkemuka menggunakan AI untuk mengurangi biaya R&D mereka dan menghindari kesalahan yang mahal.
Banyak proses analitik dalam pengembangan obat dapat dibuat lebih efisien dengan Machine Learning. Ini berpotensi memangkas jutaan investasi.
Pada tahun 2026, aplikasi AI kesehatan berpotensi menghasilkan penghematan tahunan sebesar 150 miliar USD untuk ekonomi perawatan kesehatan Amerika Serikat.
Pengembangan obat dibagi menjadi empat tahap.
Anda akan terkejut mengetahui bahwa AI sudah berhasil digunakan di semua tahap ini. Mari kita pelajari masing-masing dan pahami apa yang dilakukan tahapan ini.
Langkah pertama dalam mengembangkan obat harus, memahami asal biologis penyakit dan mekanisme resistensinya. Kemudian Anda harus dapat mengidentifikasi target yang sesuai (biasanya protein) untuk mengobati penyakit.
Meskipun dengan teknik throughput tinggi, seperti skrining RNA jepit rambut pendek (shRNA) dan pengurutan dalam, data besar tersedia untuk menemukan kemungkinan jalur target.
Namun dengan metode tradisional, masih sulit untuk mengintegrasikan sejumlah besar dan variasi sumber data – dan kemudian mencari pola yang relevan.
Algoritme pembelajaran mesin di sini dengan cepat menganalisis semua data yang tersedia dan belajar mengidentifikasi protein target yang baik secara otomatis.
Langkah selanjutnya melibatkan menemukan senyawa yang dapat berinteraksi dengan molekul target yang diidentifikasi dengan cara yang diperlukan.
Ini melibatkan penyaringan sejumlah besar senyawa potensial untuk efeknya pada target (afinitas). Senyawa ini dapat berupa alami, sintetis, atau rekayasa hayati.
Namun, sistem saat ini dapat membuat saran yang tidak akurat dan tidak memadai. Jadi, pada kenyataannya, butuh waktu yang sangat lama untuk memfinalisasi kandidat obat terbaik.
Algoritme Pembelajaran Mesin membantu di sini:Mereka belajar memprediksi kesesuaian molekul berdasarkan sidik jari struktural dan deskriptor molekuler. Kemudian mereka melewati jutaan molekul potensial dan menyaring semuanya ke pilihan terbaik – yang memiliki efek samping minimal.
Oleh karena itu, ini akhirnya menghemat banyak waktu dalam desain obat.
Tidak mudah menemukan kandidat yang cocok untuk uji klinis. Jika Anda memilih kandidat yang salah, uji coba akan diperpanjang – menghabiskan waktu dan sumber daya.
Pembelajaran mesin dapat mempercepat proses uji klinis. Itu dapat mengidentifikasi kandidat yang cocok dan memastikan ada distribusi yang tepat untuk kelompok peserta uji coba. Algoritma dapat dilatih untuk memisahkan kandidat yang baik dari yang buruk.
Teknologi AI melakukan tiga hal untuk proses uji klinis:Membuatnya lebih cepat, andal, dan lebih aman.
Mereka juga dapat memperingatkan dengan memberikan peringatan dini untuk uji klinis yang tidak memberikan hasil konklusif – sehingga memungkinkan para peneliti untuk campur tangan lebih awal dengan menyelamatkan pengembangan obat.
Perawatan pasien untuk suatu penyakit hanya mungkin jika Anda yakin dengan diagnosisnya.
Biomarker adalah molekul yang ditemukan dalam cairan tubuh seperti darah manusia yang menyimpulkan apakah pasien memiliki penyakit atau tidak. Mereka juga dapat digunakan untuk melacak perkembangan penyakit.
Tetapi menemukan Biomarker yang cocok untuk suatu penyakit tidaklah mudah. Ini adalah proses yang mahal dan memakan waktu yang melibatkan penyaringan ribuan calon molekul potensial.
AI mengotomatiskan sebagian besar pekerjaan manual di sini dan, pada gilirannya, mempercepat proses.
Algoritme dapat mengklasifikasikan molekul menjadi kandidat yang baik dan buruk – yang membantu para ahli menganalisis prospek terbaik.
Biomarker digunakan untuk mengidentifikasi:
Misalnya, pada tahun 2017, AstraZeneca yang berbasis di Inggris berkolaborasi dengan perusahaan biofarmasi Berg dan menggunakan AI untuk menemukan biomarker dan obat untuk penyakit saraf.
Jika diberi pilihan, banyak dari kita akan memilih untuk tidak melakukan kunjungan yang dapat dihindari ke rumah sakit. Tapi apakah mungkin?
Dengan asisten perawat virtual, ini sepertinya kemungkinan.
Asisten perawat virtual mengurangi kunjungan rumah sakit yang tidak perlu dan selanjutnya mengurangi beban profesional medis.
Asisten perawat virtual bertenaga AI dapat menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi kepada pasien. Ini dapat membantu mengidentifikasi penyakit berdasarkan gejala, memantau status kesehatan, menjadwalkan janji dengan dokter, dan melakukan lebih banyak hal. Ini dapat mencegah situasi kronis menjadi lebih buruk.
Asisten virtual sedang dalam tren panas akhir-akhir ini. Rumah sakit dan profesional medis menggunakannya untuk meningkatkan keterlibatan pasien dan meningkatkan keterampilan manajemen diri mereka.
Pasien yang berbeda merespon secara berbeda terhadap obat dan jadwal perawatan. Dengan opsi perawatan yang dipersonalisasi, ada potensi besar untuk meningkatkan umur pasien.
Machine Learning digunakan untuk memberikan perawatan yang dipersonalisasi.
Bagaimana?
Ini dapat membantu menemukan karakteristik yang menunjukkan pasien akan memiliki respons spesifik terhadap pengobatan tertentu. Ini dapat memprediksi kemungkinan respons pasien terhadap pengobatan tertentu.
Tapi bagaimana algoritma ML mempelajari ini?
Sistem mempelajari ini dengan referensi silang data pasien serupa dan membandingkan perawatan dan hasil mereka. Ini sangat membantu dokter untuk merancang rencana perawatan yang tepat bagi pasien.
Terlebih lagi, AI juga digunakan dalam penelitian genomik.
Teknik Pembelajaran Mesin terus menemukan cara mereka dalam pengurutan dan anotasi genom, dan hal-hal lain. Dan itu bukanlah akhir.
Ini juga digunakan dalam diagnostik berbasis genom.
Dan jika menurut Anda AI tidak dapat mengubah gen kita, Anda harus berpikir lagi.
Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR), terutama sistem CRISPR-Cas9 untuk pengeditan gen, telah memberikan langkah maju yang besar dalam kemampuan kami untuk mengedit DNA dengan cara yang hemat biaya dan tepat. Selain itu, kami juga memiliki TALEN dan ZFN untuk berkontribusi dalam penyuntingan gen.
AI sudah membantu kami dalam lebih banyak cara. Tapi ini baru permulaan.
Semakin banyak kita dapat mendigitalkan dan menyatukan data medis kita, semakin kita dapat menggunakan AI untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan hemat biaya dalam proses analitik yang kompleks.
Kecerdasan Buatan memiliki banyak potensi, dan untuk mewujudkannya sepenuhnya, kita memerlukan upaya gabungan dari para ahli di bidang Kedokteran, Ilmu Komputer, Matematika, dan banyak lagi.
Kecerdasan Buatan dapat mengubah kedokteran di bidang-bidang berikut:
Kesalahan medis menyebabkan kesalahan diagnosis. Misalnya, pada kanker payudara, laporan mammogram negatif palsu dapat menunda pengobatan bagi banyak wanita. AI digunakan secara luas untuk mendeteksi kelainan apa pun yang tidak dapat dilihat oleh mata manusia.
Ini bisa menjadi kontribusi AI yang paling bermanfaat untuk perawatan kesehatan. Pekerjaan yang tidak perlu yang terlibat dalam entri data dapat dihindari. Dokter lebih bisa menangani pasien dengan belas kasih tanpa masuk ke entri data.
Masa depan bisa menjadi zaman “selfie medis” untuk didiagnosis hanya dengan selfie.
Apakah menurut Anda cukup jika kita hanya membuat produk AI medis?
Tidak. Yang lebih penting adalah membuat produk ini dapat diakses oleh orang-orang.
Mari kita ambil contoh model AI yang dilatih di Amerika untuk penyakit paru-paru yang tidak menyertakan TB dalam labelnya. TB merupakan masalah bagi negara-negara berkembang, tetapi tidak demikian di Amerika, sehingga scan TB tidak ditemukan dalam dataset pelatihan.
Tapi, AI harus bekerja di mana saja untuk semua orang. Menambahkan gambar tuberkulosis ke set data akan membantu menggeneralisasi dan mendemokratisasi AI ke bagian lain dunia.
Kami akan membutuhkan lebih banyak perangkat dan aplikasi seluler yang akan memainkan peran penting dalam melacak dan mencegah penyakit kronis bagi pasien dan dokter mereka.
Dengan demikian, potensi AI yang berkembang untuk bersinergi dengan teknologi perawatan kesehatan lainnya dapat menghadirkan banyak kemungkinan di industri ini.
Apakah Anda bersedia mengubah bisnis perawatan kesehatan dan medis Anda dengan AI? Jika ya, hubungi kami .
Kami adalah perusahaan teknologi pemenang penghargaan dengan pengalaman luas dalam menciptakan aplikasi berbasis AI. Mari kita bicara .
Teknologi Industri
Kalkulator Penurunan Tegangan Tingkat Lanjut dengan Contoh &Rumus yang Diselesaikan Apa yang dimaksud dengan Penurunan Tegangan yang diizinkan? Menurut NEC (Kode Listrik Nasional) [210,19 A (1) ] FPN nomor 4 dan [215,2 A (3) ] FPN nomor 2, penurunan Tegangan yang diizinkan untuk pengumpan adalah 3
Manufaktur aditif dapat menjadi pilihan yang bagus untuk membuat berbagai suku cadang dalam daftar bahan Anda, tetapi sulit untuk mengetahui dari mana harus memulai. Video berdurasi 60 detik ini menunjukkan kepada Anda tiga aplikasi umum yang menjadi kandidat hebat untuk aditif. Transkrip: Setiap
Teknologi aditif telah berkembang pesat selama dekade terakhir, menjanjikan kemungkinan manufaktur baru yang menarik untuk bisnis di seluruh lanskap industri. Namun, ketika orang berpikir tentang manufaktur aditif (AM), salah satu aplikasi yang langsung muncul di benak adalah pembuatan prototipe. K
Dunia pencetakan 3D sangat hadir di bidang kedokteran , meskipun banyak orang tidak memiliki pengetahuan tentang itu. Bisa dibilang tahun 2011 adalah tahun booming 3D printing di sektor ini berkat kasus Kaiba Gionfriddo. Gadis Kaiba lahir dengan penyakit yang melemahkan trakea sedemikian rupa hingga
