Empat cara AI dapat membuat perawatan kesehatan lebih efisien dan terjangkau

REUTERS/Kim Kyung
Menurut perkiraan OECD, 20% pengeluaran perawatan kesehatan terbuang secara global. Institut Kedokteran Amerika Serikat percaya bahwa angka itu lebih seperti 30%. Dengan menggunakan kedua perkiraan tersebut, 15 negara teratas dengan pengeluaran perawatan kesehatan rata-rata menghabiskan antara $ 1.100 dan $ 1.700 per orang per tahun.

Untuk menempatkan ini dalam konteks, limbah rata-rata per-orang di 15 negara teratas adalah 10-15 kali lebih banyak daripada jumlah rata-rata yang dihabiskan oleh 50 negara terbawah pada perawatan kesehatan, yang saat ini menghabiskan rata-rata sekitar $ 120 per orang. Yang lebih memprihatinkan adalah fakta bahwa alasan mendasar untuk limbah ini termasuk inefisiensi sistem yang dapat dicegah dan diperbaiki seperti kegagalan pengiriman perawatan, perawatan berlebihan, dan pemberian perawatan yang tidak tepat.

Teknologi seperti kecerdasan buatan (AI) dapat membantu meminimalkan inefisiensi seperti itu, memastikan ekosistem kesehatan yang secara substansial lebih stream-line dan hemat biaya.


Ada banyak perdebatan dalam dekade terakhir seputar aplikasi potensial teknologi yang digerakkan oleh AI di sejumlah industri, termasuk perawatan kesehatan (jika Anda tidak terpesona oleh asisten AI yang baru-baru ini hidup di Google, maka kemungkinan besar Anda adalah penjelajah waktu dari masa depan).

Sementara kita belum berada di tahap robot otonom melakukan pekerjaan rumah Anda dan mendorong Anda untuk bekerja - persepsi tradisional AI - ada bukti kuat yang menunjukkan sejumlah cara di mana AI dapat membantu menjinakkan biaya perawatan kesehatan.

1. Memandu pilihan perawatan

Di dunia saat ini, kemampuan memanfaatkan kekuatan data secara efektif dan akurat memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih efisien di sebagian besar industri. Perawatan kesehatan tidak berbeda. Ketika penyedia layanan kesehatan mulai bergerak ke arah format standar untuk mencatat hasil pasien, sejumlah besar data akan tersedia untuk analisis oleh sistem yang mengaktifkan AI yang dapat melacak pola hasil setelah pengobatan dan mengidentifikasi perawatan yang optimal berdasarkan profil pasien.

Dengan demikian, AI memberdayakan pengambilan keputusan klinis dan memastikan intervensi dan perawatan yang tepat disesuaikan untuk setiap pasien, menciptakan pendekatan yang dipersonalisasi untuk perawatan. Konsekuensi langsung dari ini akan menjadi peningkatan hasil yang signifikan, yang akan menghilangkan biaya yang terkait dengan komplikasi pasca perawatan - salah satu pendorong utama biaya di sebagian besar ekosistem perawatan kesehatan di seluruh dunia.

2. Diagnosis yang lebih efisien

Tugas yang berulang dan tidak rumit seperti analisis CT scan dan tes tertentu dapat dilakukan lebih akurat dengan sistem yang diaktifkan oleh AI, mengurangi kesalahan dokter dan memungkinkan diagnosis dini dan intervensi sebelum kondisi menjadi kritis. Sebagai contoh, permulaan Israel telah mengembangkan algoritme AI yang sama atau lebih akurat daripada manusia ketika datang ke deteksi dini kondisi seperti, misalnya, aneurisma koroner, pendarahan otak, jaringan ganas pada mamografi payudara dan osteoporosis.

Menurut sebuah artikel baru-baru ini di Wired, AI telah menunjukkan akurasi 99% dan 30 kali lebih cepat dalam meninjau dan menerjemahkan mammogram, yang memungkinkan deteksi kanker payudara lebih dini daripada kemampuan manusia. Dalam kasus seperti osteoporosis, yang membebani National Health Service Inggris sekitar £ 1,5 milyar setiap tahun (dan itu tidak termasuk biaya perawatan sosial yang tinggi), deteksi patah tulang belakang - indikator awal osteoporosis yang akan datang yang biasanya terlewatkan oleh diagnosis manusia - secara substansial dapat mengurangi biaya dari kondisi ini ke layanan kesehatan.

3. Pengoptimalan uji klinis dan pengembangan obat

AI memiliki potensi untuk memungkinkan pengembangan lebih cepat dari obat yang menyelamatkan jiwa, menghemat miliaran biaya yang dapat ditransfer ke ekosistem kesehatan. Baru-baru ini, sebuah permulaan didukung oleh University of Toronto memprogram superkomputer dengan algoritma yang mensimulasikan dan menganalisis jutaan obat potensial untuk memprediksi keefektifan mereka melawan Ebola, menyimpan tes fisik yang mahal dan yang paling penting - hidup, dengan menggunakan kembali obat-obatan yang ada.

Dalam uji klinis, AI dapat mengoptimalkan pengembangan obat menggunakan platform pemantauan biomarker - biomarker memungkinkan identifikasi penyakit gen - dan jutaan titik data pasien, yang dapat dianalisis dalam hitungan detik dari setetes darah menggunakan perangkat di rumah.

4. Memberdayakan pasien

AI memiliki potensi untuk benar-benar memberdayakan kita sebagai individu untuk membuat keputusan yang lebih baik mengenai kesehatan kita. Sejumlah besar orang di seluruh dunia sudah menggunakan teknologi yang dapat dipakai untuk mengumpulkan informasi sehari-hari, dari pola tidur mereka hingga detak jantung mereka. Menerapkan pembelajaran mesin untuk data ini dapat memberi tahu orang-orang yang berisiko terkena penyakit tertentu jauh sebelum risiko itu menjadi kritis. Aplikasi seluler telah memberikan informasi profil pasien tingkat granular yang dapat membantu orang yang hidup dengan kondisi kronis tertentu untuk mengelola penyakit mereka dengan lebih baik dan menjalani hidup yang lebih sehat. Semua ini dapat mengarah pada populasi yang lebih sehat dan pengurangan beban biaya keseluruhan.

Contoh-contoh ini mewakili sebagian kecil dari apa yang mungkin ketika potensi penuh AI dimanfaatkan dalam pengiriman perawatan kesehatan. Kemungkinannya tidak dapat diremehkan atau terlalu ditekankan, dan kerjasama antara pemangku kepentingan sektor publik dan sektor swasta sangat penting jika potensi ini harus direalisasikan. Karena populasi global hidup lebih lama dan prevalensi penyakit kronis meningkat, meningkatnya biaya perawatan kesehatan akan terus menjadi topik penting di antara para pemangku kepentingan kesehatan. Mungkin sudah waktunya untuk memanggil mesin.


sumber
Share on Google Plus

0 komentar :

Post a Comment