AI dalam Perawatan Kesehatan untuk Semua

Ketika pertama kali dikomersialkan, harga mesin uap jauh lebih mahal daripada sumber daya lain yang tersedia - sampai akhirnya tidak lagi. Mesin ini, yang dikembangkan untuk memompa air dari tambang yang tergenang air, memungkinkan penggalian batu bara yang lebih dalam dan lebih murah. Kemudian muncul transportasi yang lebih cepat dengan pengiriman yang lebih murah untuk lebih banyak produk dan - karena aksesibilitas meningkat dengan efisiensi - lebih banyak orang.

Janji penuh dari sebuah terobosan tidak terletak pada apa yang dilakukannya pada awalnya. Melainkan pada apa yang memungkinkannya, pada akhirnya.

Revolusi industri keempat yang terdiri dari digital, data, dan kecerdasan buatan (AI) juga akan membuka masa depan perawatan kesehatan yang baru. Seperti halnya teknologi bertenaga uap yang pernah membuka jalan untuk membantu manusia melakukan lebih banyak, lebih cepat, lebih baik, dan lebih mudah, Alat bantu prediktif berbasis AI, pengasuhan digital dan pemahaman baru tentang "kesehatan" dan "perawatan" akan membuka jalan untuk hasil yang lebih baik. Efisiensi, yang pada awalnya memerlukan biaya yang lebih tinggi, akan mengarah pada efektivitas yang lebih besar melalui pencegahan, diagnosis, dan perawatan kesehatan yang lebih baik.

Delapan puluh persen dokter mengatakan AI dalam perawatan kesehatan berguna. Alat ini sudah ada di ruang ujian. Alat ini melakukan triase lalu lintas rumah sakit dan unit gawat darurat, menganalisis skor risiko pasien dan mengidentifikasi potensi terapi baru dengan mensimulasikan kimiawi dengan komputer.

Setelah berperan sebagai "asisten dokter", inovasi digital dan AI kini diposisikan untuk melakukan lebih banyak hal karena mereka mendapatkan kepercayaan di seluruh ekosistem perawatan kesehatan. Meskipun kurangnya kepercayaan terhadap AI masih menjadi penghalang adopsi, di ZS, konsorsium akademisi, praktisi klinis, dan pemimpin industri kami telah menetapkan tiga prinsip untuk membingkai persyaratan kepercayaan terhadap AI:

1. Tanggung jawab: Ada beberapa masalah yang seharusnya tidak dapat diselesaikan oleh AI, sehingga tujuan AI menjadi sangat relevan. Demikian pula, pengelolaan data dan algoritme yang tidak bertanggung jawab dapat secara tidak sengaja menanamkan bias ke dalam analisis, dengan dampak yang merusak bagi manusia.

2. Kompetensi: Inovasi harus berhasil? dan ekosistem kesehatan perlu memahami apa yang dimaksud dengan margin kesalahan yang dapat diterima. Kelonggaran yang diberikan kepada dokter manusia yang melakukan satu kesalahan belum dapat diberikan kepada program komputer yang merekomendasikan pengobatan kanker.

3. Transparansi: Bersikap terbuka tentang keterbatasan digital, data, dan AI dalam perawatan kesehatan dapat membantu menjaga kepercayaan dalam menghadapi kompetensi yang tidak sempurna.

Para pengadopsi awal digital, data, dan AI dalam perawatan kesehatan telah mendorong terobosan yang menyiapkan panggung untuk transisi dari skeptisisme ke awal kepercayaan dan lompatan dari efisiensi ke efektivitas yang lebih besar.

Perusahaan rintisan Yunani ? dan mitra ZS ? Intelligencia.ai menggunakan AI untuk memprediksi kemungkinan senyawa baru? keberhasilan klinis dan regulasi. Ezra membantu ahli radiologi mendeteksi lesi kanker dengan lebih cepat dan akurat melalui AI. Alat bantu dengar yang digerakkan oleh AI dari Whisper membantu orang membedakan suara manusia dari kebisingan latar belakang.

Inovasi-inovasi ini juga mengaburkan pemahaman tentang apa yang dimaksud dengan "data kesehatan": biomarker digital berbasis suara adalah pembuka jalan bagi revolusi yang akan datang dalam penelitian biomedis dan perawatan kesehatan. Kualitas suara - tanda kesehatan pasien - dikombinasikan dengan teknologi yang memungkinkan penangkapannya pada perangkat konsumen sehari-hari memungkinkan deteksi dan prediksi gejala dengan potensi yang luar biasa untuk penelitian dan pengembangan serta perawatan klinis.

Dengan pergeseran digital dan konsumen serta dokter yang diberdayakan secara teknologi, "perawatan kesehatan" itu sendiri dapat bergeser dari pengalaman episodik menjadi pengalaman sekitar, karena dokter sekarang berada di kantor dan di telepon di saku seseorang. Konsumen sebagian besar menyambut baik perubahan ini? survei terhadap 4.000 orang dewasa di Amerika Serikat menunjukkan bahwa 73% menginginkan akses yang lebih besar untuk mendapatkan perawatan di mana saja.

Dan dengan layanan kesehatan yang ada di mana-mana, setiap saat, kita mulai melihat efisiensi melalui praktik. Sebagai contoh, di Amerika Serikat, Intermountain Healthcare menghemat puluhan juta dolar selama beberapa tahun dengan menggunakan teknologi pemrosesan bahasa alami untuk mengumpulkan data operasi pasien.

Inovasi kesehatan digital itu sendiri terdiri dari banyak hal, salah satunya adalah biaya yang mahal. Tetapi inovasi yang hemat biaya dalam skala besar adalah hal yang transformasional.

COVID-19 mengharuskan percepatan penskalaan digital dan AI ke populasi yang lebih luas. Irlandia, misalnya, merintis pemantauan jarak jauh untuk pasien dengan penyakit pernapasan yang mendasari untuk melacak kesehatan mereka secara virtual bersama staf layanan kesehatan selama berada di karantina.

Akselerasi juga terjadi dalam industri farmasi melalui otomatisasi penyaringan senyawa terapeutik yang digerakkan oleh AI. Alih-alih manusia melakukan beberapa ratus atau seribu tes laboratorium untuk menemukan obat baru yang potensial, para peneliti melakukan jutaan tes dengan mensimulasikan kimia dengan komputer, mengidentifikasi lebih banyak senyawa yang dapat melewati proses regulasi.

Seiring dengan kemajuan AI dalam perawatan kesehatan, ekosistem perawatan kesehatan sedang mempersiapkan diri untuk revolusi industri keempat ini. Lebih dari separuh (56%) pemimpin ilmu hayati yang kami survei mengatakan bahwa mereka perusahaan memiliki dukungan manajemen yang tepat untuk memperkenalkan lebih banyak AI ke dalam pekerjaan mereka, namun, 46% mengakui bahwa mereka memiliki kurangnya orang yang memiliki keterampilan untuk mengimplementasikan AI. Jumlah rumah sakit di Amerika Serikat yang telah menerapkan AI telah meningkat tiga kali lipat sejak tahun 2020.

Persiapan, kecepatan, dan janji mendorong investasi dalam teknologi digital dan AI, yang mempercepat peningkatannya.

Seiring dengan percepatan revolusi industri keempat di bidang kesehatan, kita akan menjadi lebih baik dalam hal "menjadi lebih baik".

Jika efisiensi berarti biaya tes diagnostik kanker dapat turun dari $1.000 menjadi $10, maka akan lebih banyak orang yang dapat menggunakannya? dan menggunakannya lebih awal. Dalam perawatan kesehatan, sebelumnya adalah masalah hidup dan mati: Melanoma yang tertangkap secara lokal memiliki tingkat kelangsungan hidup lima tahun sebesar 99%. Angka tersebut turun menjadi 30% jika kanker telah menyebar ke bagian tubuh yang jauh.

Dalam pengembangan klinis, penemuan jutaan senyawa baru berarti obat yang lebih mungkin efektif dan lolos proses regulasi akan ditemukan. Menggunakan AI untuk probabilitas keberhasilan yang lebih baik akan sangat meningkatkan tingkat kegagalan 90% dari entitas kimia baru ke uji klinis Fase 1 dengan Food and Drug Administration, sebuah badan Amerika Serikat.

Pada skala yang hemat biaya, inovasi seperti kemajuan digital, AI, dan genomik yang dipersonalisasi dapat menjadi tindakan utama, bukan pilihan terakhir yang mahal.

Efisiensi, kemudian, mengarah pada perawatan kesehatan yang lebih efektif. Seperti halnya kita melompat ke masyarakat global yang lebih maju hanya karena para penemu menemukan cara yang lebih baik untuk memompa air dari tambang di Inggris, meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya akan memungkinkan obat-obatan yang lebih efektif masuk ke pasar dan menjangkau pasien yang membutuhkannya.