Bagaimana Pembelajaran Mesin Mendefinisikan Ulang Industri Perawatan Kesehatan

Industri perawatan kesehatan global sedang booming. Sesuai penelitian baru-baru ini, diperkirakan akan melewati angka $ 2 triliun tahun ini, meskipun prospek ekonomi lesu dan ketegangan perdagangan global. Manusia, pada umumnya, hidup lebih lama dan lebih sehat.

Ada peningkatan kesadaran tentang donor organ hidup. Robot sedang digunakan untuk pengangkatan kantong empedu, penggantian pinggul, dan transplantasi ginjal. Diagnosis dini kanker kulit dengan human error yang minimal adalah kenyataan. Operasi rekonstruksi payudara telah memungkinkan penderita kanker payudara untuk mengambil bagian dalam membangun kembali kelenjar mereka.

Semua pekerjaan ini tidak terpikirkan enam puluh tahun yang lalu. Sekarang adalah waktu yang menyenangkan bagi sektor perawatan kesehatan global karena kemajuannya di sepanjang perjalanannya untuk masa depan.

Namun, karena populasi dunia yang berjumlah 7,7 miliar kemungkinan akan mencapai 8,5 miliar pada tahun 2030, memenuhi kebutuhan kesehatan dapat menjadi tantangan. Di situlah kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin (ML) dapat membantu mengidentifikasi risiko infeksi, meningkatkan akurasi diagnostik, dan merancang rencana perawatan yang dipersonalisasi.

sumber: Deloitte Insights – prospek perawatan kesehatan global 2020

Dalam banyak kasus, teknologi ini bahkan dapat meningkatkan efisiensi alur kerja di rumah sakit. Kemungkinannya tidak terbatas dan menarik, yang membawa kita ke segmen penting artikel:

Penerapan Pembelajaran Mesin dalam Perawatan Kesehatan

Apakah Anda memahami konsep indeks LACE?

Dirancang di Ontario pada tahun 2004, ini mengidentifikasi pasien yang berisiko masuk kembali atau meninggal dalam waktu 30 hari setelah keluar dari rumah sakit. Perhitungan didasarkan pada empat faktor – lama rawat inap pasien di rumah sakit, ketajaman masuk, penyakit yang menyertai, dan kunjungan ke ruang gawat darurat.

Indeks LACE diterima secara luas sebagai barometer kualitas perawatan dan terkenal berdasarkan teori pembelajaran mesin. Menggunakan catatan kesehatan masa lalu pasien, konsep ini membantu memprediksi keadaan kesehatan mereka di masa depan. Hal ini memungkinkan para profesional medis untuk mengalokasikan sumber daya tepat waktu untuk mengurangi angka kematian.

Area dalam perawatan kesehatan berkembang karena pembelajaran mesin

Kemajuan teknologi ini telah mulai meletakkan dasar untuk kolaborasi yang lebih erat di antara para pemangku kepentingan industri, pilihan operasi yang terjangkau dan tidak terlalu invasif, terapi holistik, dan model pemberian perawatan baru. Berikut adalah lima contoh inovasi ML saat ini dan yang sedang berkembang:

1. Penemuan Obat

Dari penyaringan awal senyawa obat hingga menghitung tingkat keberhasilan obat tertentu berdasarkan faktor fisiologis pasien – Knight Cancer Institute di Oregon dan Microsoft Project Hanover saat ini menerapkan teknologi ini untuk mempersonalisasi kombinasi obat untuk menyembuhkan kanker darah.

Pembelajaran mesin juga telah melahirkan metodologi baru seperti pengobatan presisi dan pengurutan generasi berikutnya yang dapat memastikan obat memiliki efek yang tepat pada pasien. Misalnya, saat ini, profesional medis dapat mengembangkan algoritme untuk memahami proses penyakit dan desain perawatan inovatif untuk penyakit seperti diabetes tipe 2.

2. Perekrutan Pasien yang Dioptimalkan untuk Uji Klinis

Mendaftarkan sukarelawan untuk uji klinis tidaklah mudah. Banyak filter harus diterapkan untuk melihat siapa yang cocok untuk penelitian. Dengan pembelajaran mesin, pengumpulan data pasien seperti rekam medis masa lalu, perilaku psikologis, riwayat kesehatan keluarga, dan lainnya menjadi mudah.

Selain itu, teknologi ini juga digunakan untuk memantau metrik biologis para sukarelawan dan kemungkinan bahaya uji klinis dalam jangka panjang. Dengan data yang menarik seperti itu, profesional medis dapat mengurangi masa percobaan, sehingga mengurangi biaya keseluruhan dan meningkatkan efektivitas percobaan.

3. Perawatan yang Dipersonalisasi

Setiap tubuh manusia memiliki fungsi yang berbeda. Reaksi terhadap makanan, obat-obatan, atau musim berbeda. Itu sebabnya kami memiliki alergi. Jika demikian halnya, mengapa menyesuaikan pilihan pengobatan berdasarkan data medis pasien masih merupakan pemikiran yang aneh?

Pembelajaran mesin membantu profesional medis menentukan risiko untuk setiap pasien, tergantung pada gejala mereka, catatan medis masa lalu, dan riwayat keluarga menggunakan sensor mikro-bio. Gadget kecil ini memantau kesehatan pasien dan menandai kelainan tanpa bias, sehingga memungkinkan kemampuan pengukuran kesehatan yang lebih canggih.

4. Deteksi Dini Kanker Kulit

Cisco melaporkan bahwa koneksi mesin-ke-mesin dalam perawatan kesehatan global tumbuh pada tingkat CAGR 30% – yang tertinggi dibandingkan dengan industri lainnya!

Pembelajaran mesin terutama digunakan untuk menambang dan menganalisis data pasien untuk mengetahui pola dan melakukan diagnosis dari begitu banyak kondisi medis, salah satunya adalah kanker kulit.

Lebih dari 5.4mn orang di AS didiagnosis dengan penyakit ini setiap tahun. Sayangnya, diagnosis adalah proses virtual dan memakan waktu. Itu bergantung pada skrining klinis yang panjang, yang terdiri dari biopsi, dermoskopi, dan pemeriksaan histopatologi.