Apa itu AI for Diagnostic?

AI for diagnostic adalah istilah baru yang belakangan ini populer di dunia kesehatan, karena menjadikan kecerdasan buatan sebagai poros utama revolusi teknologi. Kehadiran kecerdasan buatan (AI) telah memberikan banyak manfaat bagi industri pelayanan kesehatan, mulai dari yang berskala besar seperti rumah sakit maupun yang berskala lebih kecil seperti klinik.

Di negara lain, hype penggunaan AI for diagnostic cukup tinggi, mengingat perkembangan teknologi di berbagai negara sudah lebih pesat dan birokrasi di bidang kesehatan tidak lagi rumit. Lantas, bagaimana di Indonesia? Apakah kehadiran kecerdasan buatan diterima baik untuk rumah sakit dan klinik? Berikut penjelasan selengkapnya!

Mengenal AI for Diagnostic

Sesuai dengan namanya, AI for diagnostic merujuk pada sebuah konsep penggunaan kecerdasan buatan (AI) untuk kebutuhan diagnosis pasien. Konsep ini merupakan salah satu bentuk dari implementasi AI for healthcare, yaitu kecerdasan buatan yang didesain khusus untuk kebutuhan industri kesehatan.

Kehadiran teknologi ini memungkinkan diagnosis yang dilakukan tenaga medis menjadi lebih akurat dan juga cepat. Bahkan menurut sumber yang dilansir dari dw.com menyebutkan, kecerdasan mampu menganalisis kondisi pasien dan memberikan diagnosis yang lebih cepat dibandingkan dokter.

Bagaimana AI for Diagnostic Dapat Digunakan?

Banyak orang yang belum mengetahui tentang cara kerja dari AI for diagnostic, karena dianggap terlalu rumit dan seringkali orang menghubungkannya pada sains fiksi distopia yang menjadikan bumi hancur karena ulah kecerdasan buatan. Padahal kenyataannya, AI for diagnostic tetaplah membutuhkan peran manusia, karena teknologi ini menerapkan konsep machine learning, yaitu manusia berperan untuk memberikan asupan data dan informasi yang dapat dipelajari oleh kecerdasan buatan.

Secara sederhana, cara kerja dari AI for diagnostic dapat dijelaskan sebagai berikut:

  • Kumpulan data diintegrasikan dengan algoritma

Kecerdasan buatan membutuhkan kumpulan data yang kompleks untuk mempelajari berbagai pola untuk pengambilan keputusan. Caranya adalah dengan menghubungkan kumpulan data yang sangat banyak tersebut dengan sebuah algoritma untuk memecahkan suatu masalah kesehatan.

  • Pembelajaran mandiri

Setelah berbagai kumpulan data dianalisis melalui algoritma, teknologi AI for diagnostic akan belajar mengenali suatu penyakit. Misalnya, pada kasus Multiple Sclerosis (MS), maka kecerdasan buatan akan memprediksi hasil berdasarkan pemeriksaan, riwayat medis, dan juga gejala yang diderita pasien. 

  • Implementasi melalui berbagai aplikasi

Setelah proses pembelajaran mandiri selesai dilakukan, maka kecerdasan buatan membutuhkan media untuk berkomunikasi kepada manusia. Salah satu caranya adalah dengan menggunakan aplikasi atau software yang dapat digunakan untuk mendiagnosis pasien.

Contohnya seperti yang dilakukan oleh Aviat AI for Health, yang menggunakan kecerdasan buatan untuk menganalisa hasil radiologi yang lebih akurat dan cepat melalui media aplikasi. Dengan adanya aplikasi Aviat AI for Health, nantinya akurasi pada beberapa aktivitas di dalam  laboratorium radiologi akan ikut meningkat, mulai dari:

  • Hasil X-Ray
  • Gejala Pneumonia
  • Patah tulang rusuk
  • Gejala penyakit paru-paru
  • Gejala penyakit jantung
  • Gejala penyakit hati
  • Kondisi patologi pasien

Tantangan Penggunaan AI for Diagnosis

Meskipun fungsi AI for diagnosis cukup banyak, bukan berarti teknologi ini tidak memiliki kesulitan sama sekali. Setidaknya ada tiga hal yang dapat menyulitkan proses diagnosis pasien dengan bantuan kecerdasan buatan, antara  lain:

    • Sistem yang kesulitan mendeteksi penyakit dengan gejala yang mirip (multi-task), contohnya seperti demam atau batuk yang merupakan gejala umum dari banyak penyakit.
  • Kasus penyakit yang jarang diderita pasien (class imbalance), yang menjadikan data yang dikumpulkan berpotensi menjadi tidak valid.
  • Kurangnya data set size yang telah diperiksa para ahli (ground truth), yang menyulitkan proses machine learning akibat data yang kurang lengkap.

Oleh karena itu, untuk mengatasi tantangan penggunaan AI for diagnosis, Anda dapat mempercayakan kebutuhan teknologi untuk rumah sakit kepada Aviat. Kecerdasan buatan yang digunakan Aviat telah teruji secara klinis, karena telah digunakan oleh banyak rumah sakit berskala dunia di negara lain. Hubungi tim marketing Aviat sekarang juga untuk informasi selengkapnya! (Pradana)

Similar Posts