AI dalam Kedokteran: 5 Aplikasi Nyata Terbukti dengan Contoh Praktis

Tidak dapat diragukan lagi bahwa Kecerdasan Buatan (AI) telah menjadi umum. AI semakin canggih dalam melakukan hal yang dilakukan manusia secara efisien – belajar, berekom, dan menerapkan logika.

Seperti di banyak sektor bisnis lainnya, AI memiliki potensi besar untuk meningkatkan industri medis.

Anda mungkin sudah menggunakan beberapa perangkat wearable yang didukung AI untuk memantau kesehatan Anda – seperti FitBit, Smartwatch, atau Smart belt.

Jika Anda melihat dengan seksis, Anda akan menemukan banyak contoh hebat dari AI dalam kedokteran. AI secara bertahap menjadi bagian dari ekosistem layanan kesehatan kita.

Dalam artikel ini, kami membahas aplikasi dan kasus penggunaan AI di dunia nyata di bidang medis.

AI dalam Kedokteran: Tren Pasar

Kecerdasan Buatan siap memainkan peran penting dalam kedokteran dan layanan kesehatan.

Ada banyak alasan di balik hal ini, seperti:

• Kemajuan daya komputasi,
• Algoritma pembelajaran,
• Ketersediaan data massal dari catatan medis, dan
• Perangkat kesehatan wearable.

Pasar layanan kesehatan untuk Kecerdasan Buatan semakin meningkat sehari demi hari, dan tren pasar terlihat sangat menjanjikan.

Nilai Pasar

Menurut laporan, nilai pasar AI di layanan kesehatan global diproyeksi tumbuh dari 3,14 miliar USD pada 2019 menjadi 23,85 miliar USD pada 2025.

Diperkirakan akan tumbuh dengan CAGR (Compound Annual Growth Rate) sebesar 40,15% selama periode peramalan dari 2020 hingga 2025.

Wawasan Pengguna Akhir

Segmen Iklan dan Media memimpin pasar AI pada 2019 dan menanggung lebih dari 20% pendapatan global. Sektor layanan kesehatan diproyeksi akan mendapatkan porsi terdepan di pasar AI pada tahun 2027.

Aplikasi Dunia Nyata AI dalam Kedokteran

Dengan volume data yang tersedia, AI siap menjadi mesin yang mendorong transformasi di seluruh sektor kedokteran.

Dengan Kecerdasan Buatan, Algoritma Pembelajaran semakin akurat dan presisi karena memungkinkan kita, manusia, untuk mendapatkan wawasan tentang diagnosis, perawatan, dan proses perawatan.

Berikut beberapa aplikasi dunia nyata Kecerdasan Buatan dalam kedokteran yang dapat bermanfaat bagi pasien dan dokter.

1. Diagnosis Penyakit

Diagnosis yang benar adalah kunci dari perawatan yang berhasil. Dalam kasus diagnosis salah, banyak hal yang bisa salah. Oleh karena itu, mendapatkan diagnosis yang tepat sangat penting, tetapi tidak selalu mudah.

Penerapan Kecerdasan Buatan dalam diagnosis layanan kesehatan memberikan banyak manfaat bagi industri medis.

Perangkat lunak berbasis AI dapat menilai apakah seorang pasien menderita penyakit tertentu bahkan sebelum banyak gejala yang jelas muncul. Dan, dalam sebagian besar kasus, prediksi ini akurat.

AI membuat diagnosis lebih murah dan lebih mudah diakses.

Machine Learning – terutama algoritma Deep Learning – digunakan cukup banyak saat ini dalam diagnosis otomatis penyakit.

Machine Learning dalam Diagnosis Penyakit

Algoritma Machine Learning belajar untuk melihat pola dengan cara yang mirip dengan dokter. Perbedaan signifikan di sini adalah algoritma membutuhkan banyak contoh konkret untuk belajar. Dan contoh-contoh ini sudah dijamin digital karena mesin tidak bisa membaca di antara baris dalam buku teks.

Machine Learning sangat membantu di bidang di mana informasi diagnostik yang diperiksa dokter sudah dijamin digital. Misalnya, citra dari mesin MRI, scanner CT, dan X-ray mengandung sejumlah besar data kompleks yang sulit dan memakan waktu untuk dievaluasi oleh manusia.

Machine Learning dapat berguna untuk:

• Mendeteksi tumor otak atau kanker paru-paru berdasarkan scan CT
• Menilai risiko jantung tiba-tiba atau penyakit jantung lainnya berdasarkan citra EKG dan MRI jantung
• Mengklasifikasi lesi kulit pada citra kulit
• Mencari jejak retinopati diabetik pada citra mata

Mengapa Menggunakan AI Ketika Dokter Dapat Melakukan Semua Di Atas?

Sekarang Anda mungkin bertanya-tanya mengapa menggunakan AI ketika ada dokter yang dapat melakukannya?

Teknik kecerdasan buatan seperti ML adalah seperti pasang mata kedua yang dapat mengevaluasi kesehatan pasien berdasarkan pengetahuan yang diekstrak dari data yang tersedia.

Ada banyak data berguna (CT, MRI, genomik, catatan pasien, dan file tulisan tangan) yang tersedia dalam kasus-kasus di atas. Dan dengan semua data ini, algoritma machine learning semakin efisien seperti diagnosis oleh pakar.

Algoritma machine learning unggul karena mampu menarik kesimpulan jauh lebih cepat dan model dapat direplikasi dengan biaya rendah di seluruh dunia.

Oh, jadi apakah artinya AI akan menggantikan dokter segera?

Tidak.

Cukup tidak mungkin AI akan menggantikan dokter segera. AI akan digunakan untuk menyoroti potensi tumor ganas atau pola jantung yang mengancam nyawa pada pasien. Ini akan memungkinkan dokter untuk fokus pada interpretasi sinyal yang disoroti.

2. Pengembangan Obat yang Lebih Cepat

Mengembangkan obat adalah bisnis medis yang semakin kompetitif dan mahal. Meski dengan kemajuan teknologi, biaya pembuatan obat baru meningkat setiap beberapa tahun. AI dapat memainkan peran signifikan di sini.

Perusahaan medis dan farmasutika terkemuka menggunakan AI untuk mengurangi biaya R&D dan menghindari kesalahan yang mahal.

Banyak proses analisis dalam pengembangan obat dapat dibuat lebih efisien dengan Machine Learning. Ini memiliki potensi untuk menghemat jutaan dalam investasi.

Pada 2026, aplikasi AI di bidang kesehatan potensial dapat menghasilkan penghematan tahunan sebesar 150 miliar USD untuk ekonomi layanan kesehatan Amerika Serikat.

Pengembangan obat dibagi menjadi empat tahap.

• Tahap 1 – Identifikasi sasaran untuk intervensi
• Tahap 2 – Menemukan kandidat obat
• Tahap 3 – Mempercepat uji klinis
• Tahap 4 – Mencari Biomarker untuk diagnosis penyakit

Anda akan terkejut mengetahui bahwa AI sudah digunakan dengan sukses di semua tahap ini. Mari kita bahas masing-masing dan mengerti apa yang dilakukan setiap tahap.

Tahap 1 – Identifikasi Sasaran untuk Intervensi

Langkah pertama dalam mengembangkan obat adalah memahami asal biologi penyakit dan mekanisme resistensinya. Kemudian Anda harus dapat mengidentifikasi sasaran yang sesuai (biasanya protein) untuk mengobati penyakit.

Meskipun dengan teknik high-throughput, seperti screening short hairpin RNA (shRNA) dan deep sequencing, data besar tersedia untuk menemukan jalur sasaran yang mungkin.

Namun dengan metode tradisional, masih sulit untuk mengintegrasikan jumlah dan ragam sumber data yang besar – lalu mencari pola yang relevan.

Algoritma machine learning di sini dengan cepat menganalisis semua data yang tersedia dan belajar untuk mengidentifikasi protein sasaran yang baik secara otomatis.

Tahap 2 – Menemukan Kandidat Obat

Langkah berikutnya melibatkan menemukan suatu senyawa yang dapat berinteraksi dengan molekul sasaran yang telah diidentifikasi dengan cara yang diperlukan.

Ini melibatkan screening sejumlah besar senyawa potensial untuk efeknya pada sasaran (afinitas). Senyawa ini bisa alami, sintetis, atau bio-engineered.

Namun, sistem saat ini dapat menghasilkan saran yang tidak akurat dan tidak memadai. Jadi, dalam kenyataannya, membutuhkan waktu yang sangat lama untuk menyelesaikan kandidat obat terbaik.

Algoritma Machine Learning membantu di sini: Mereka belajar untuk memprediksi keberlanjutan suatu molekul berdasarkan sidik jari struktural dan deskriptor molekuler. Kemudian mereka melalui jutaan molekul potensila dan menyaringnya semua menjadi opsi terbaik – yang memiliki efek samping minimal.

Ini, oleh karena itu, akhirnya menghemat banyak waktu dalam desain obat.

Tahap 3 – Mempercepat Uji Klinis

Tidak mudah untuk menemukan kandidat yang sesuai untuk uji klinis. Jika Anda memilih kandidat yang salah, itu akan memperpanjang uji – yang memakan waktu dan sumber daya.

Machine learning dapat mempercepat proses uji klinis. Ini dapat mengidentifikasi kandidat yang sesuai dan memastikan ada distribusi yang tepat untuk grup peserta uji. 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 memberikan peringatan dini untuk uji klinis yang tidak menghasilkan hasil yang konklusif – sehingga memungkinkan peneliti untuk bereaksi lebih awal dengan menyelamatkan pengembangan obat.

Tahap 4 – Mencari Biomarker untuk Diagnosis Penyakit

Perawatan pasien untuk suatu penyakit hanya mungkin saat Anda yakin diagnosisnya.

Biomarker adalah molekul yang ditemukan dalam cairan tubuh seperti darah manusia yang menyimpulkan apakah pasien menderita penyakit atau tidak. Mereka juga dapat digunakan untuk melacak progresi penyakit.

Namun, menemukan Biomarker yang sesuai untuk suatu penyakit tidak mudah. Ini adalah proses yang mahal dan memakan waktu yang melibatkan screening ribuan kandidat molekul potensial.

AI mengotomatisasi sebagian besar pekerjaan manual di sini dan, giliran, mempercepat prosesnya.

Algoritma dapat mengklasifikasikan molekul menjadi kandidat baik dan buruk – yang membantu pakar menganalisis prospek terbaik.

Biomarker digunakan untuk mengidentifikasi:

• Keberadaan penyakit pada awalnya – biomarker diagnostik
• Risiko pasien untuk mengembangkan penyakit – biomarker risiko
• Progresi yang mungkin dari penyakit – biomarker prognostic
• Apakah pasien akan merespons obat atau tidak – biomarker prediktif

Misalnya, pada 2017, AstraZeneca berbasis Inggris bekerjasama dengan perusahaan biopharma Berg dan menggunakan AI untuk menemukan biomarker dan obat untuk penyakit neurologis.

3. Asisten Perawat Virtual

Jika diberikan opsi, banyak di antara kita akan memilih untuk tidak melakukan kunjungan yang tidak perlu ke rumah sakit. Tapi apakah itu mungkin?

Dengan asisten perawat virtual, ini tampak seperti kemungkinan.

Asisten perawat virtual mengurangi kunjungan rumah sakit yang tidak perlu dan lebih mengurangi beban pada profesional medis.

Asisten perawat virtual yang didukung AI dapat memberikan pengalaman yang dipersonalisasi kepada pasien. Ini dapat membantu mengidentifikasi penyakit berdasarkan gejala, memantau status kesehatan, menjadwalkan janji temu dokter, dan melakukan banyak hal lagi. Ini dapat mencegah situasi kronis yang memburuk.

Asisten virtual sedang menjadi tren hangat saat ini. Rumah sakit dan profesional medis menggunakan mereka untuk meningkatkan keterlibatan pasien dan meningkatkan keterampilan pengelolaan diri mereka.

4. Memberikan Perawatan yang Dipersonalisasi

Pasien yang berbeda merespons obat dan jadwal perawatan secara berbeda. Dengan opsi perawatan yang dipersonalisasi, ada potensi besar untuk meningkatkan usia harapan pasien.

Machine Learning digunakan untuk memberikan perawatan yang dipersonalisasi.

Bagaimana?

Ini dapat membantu menemukan karakteristik yang menunjukkan bahwa pasien akan merespons secara spesifik pada perawatan tertentu. Ini dapat merespons kemungkinan pasien pada perawatan tertentu.

Tapi bagaimana algoritma ML belajar ini?

Sistem belajar ini dengan mencermati data pasien yang serupa dan membandingkan perawatan serta hasilnya. Ini sangat membantu untuk doker merancang rencana perawatan yang tepat untuk pasien.

5. Meningkatkan Pengeditan Gen

Selain itu, AI juga digunakan dalam penelitian genomik.

Teknik Machine Learning terus menemukan jalan mereka ke dalam sequensi genom dan anotasi, dan hal-hal lainnya. Dan itu belum selesai.

Ini juga digunakan dalam diagnosis berbasis genom.

Dan jika Anda pikir 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 besar maju dalam kemampuan kita untuk mengedit DNA dengan cara yang hemat biaya dan akurat. Selain ini, kita juga memiliki TALEN dan ZFN untuk berkontribusi pada pengeditan gen.

AI sudah membantu kita dalam banyak cara lainnya. Tetapi ini baru permulaan.

Semakin banyak kita dapat memajalkan dan menyatukan data medis kita, semakin banyak kita akan dapat menggunakan AI untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan hemat biaya dalam proses analisis kompleks.

Masa Depan AI dalam Kedokteran pada 2021 dan Setelahnya

Kecerdasan Buatan memiliki banyak potensi, dan untuk merealisasikannya sepenuhnya, kita akan membutuhkan upaya gabungan dari pakar di bidang Kedokteran, Ilmu Komputer, Matematika, dan banyak lagi.

1. Mengeksplorasi Potensi AI di Area Tertentu

Kecerdasan Buatan dapat mengubah kedokteran di area berikut:

• Mengurangi kesalahan medis

Kesalahan medis menyebabkan diagnosis salah. Misalnya, dalam kanker payudara, laporan mammogram false-negative dapat menunda perawatan untuk banyak wanita. AI digunakan secara luas untuk mendeteksi ketidaknormalan yang tidak terlihat oleh mata manusia.

• Membuat layanan kesehatan menjadi manusia lagi

Ini dapat menjadi kontribusi paling bermanfaat AI bagi layanan kesehatan. Pekerjaan tidak perlu yang terlibat dalam entri data dapat dihindari. Dokter dapat lebih banyak berurusan dengan pasien dengan empati tanpa terlibat dalam entri data.

• Mendapatkan diagnosis dengan bantuan gambar

Masa depan dapat menjadi era “selfie medis” untuk mendapatkan diagnosis hanya dengan selfie.

2. Membuat Data Tersedia untuk Setiap Orang

Apakah Anda pikir sudah cukup jika kita hanya membangun produk AI medis?

Tidak. Yang lebih penting adalah untuk mendapatkan produk ini ke tangan orang.

Mari kita ambil contoh model AI yang dilatih di Amerika untuk penyakit paru-paru yang tidak mencakup TB dalam labelnya. TB adalah masalah bagi negara-negara berkembang, tetapi tidak begitu di Amerika, jadi scan TB tidak ditemukan dalam dataset pelatihan.

Namun, AI harus bekerja di mana saja untuk setiap orang. Menambahkan gambar tuberkulosis ke dataset akan membantu menggeneralisasi dan memdemokratisasi AI ke bagian lain dunia.

3. IoMT – Internet of Medical Things

Kita akan membutuhkan banyak lagi perangkat dan aplikasi seluler yang akan memainkan peran kritis dalam melacak dan mencegah penyakit kronis untuk pasien dan dokter mereka.

Potensi AI yang semakin tumbuh untuk bersinergi dengan teknologi layanan kesehatan lainnya dapat sehingga menyajikan banyak kemungkinan di industri.

Bangun Platform Medis Cerdas yang Didukung AI dengan Imaginovation

Apakah Anda bersedia untuk mengubah bisnis layanan kesehatan dan medis Anda dengan AI? Jika ya, hubungi kami.

Kami adalah perusahaan teknologi yang memenangkan penghargaan dengan pengalaman luas dalam menciptakan aplikasi berbasis AI. Mari kita bicara.