Inovasi dalam kecerdasan buatan (artificial intelligence) dan wearable technology dapat membantu meringankan beban perawatan kesehatan global yang terus meningkat. Selama periode 2000 sampai dengan 2015, rata-rata harapan hidup global meningkat menjadi 71.4 tahun. Seiring dengan fakta meningkatnya penduduk usia lanjut akan membutuhkan perawatan berkelanjutan untuk kondisi yang lebih kompleks di kemudian hari. Tentunya hal ini akan mempengaruhi biaya. Seiring dengan meningkatnya biaya obat-obatan dan prosedur baru akan menyebabkan “inflasi kesehatan” yang angkanya dapat melebihi industri lain. Banyak sektor telah menggunakan teknologi untuk melakukan berbagai hal sayangnya sektor yang paling lambat untuk merespon teknologi adalah kesehatan. Meskipun lambat dalam respon, namun terdapat hal yang cukup menjanjikan yaitu artificial intelligence (AI) yang secara signifikan dapat membantu menurunkan beban dokter, seperti membuat prediksi diagnosis untuk kasus-kasus radiologi, patologi, dermatologi, dan spesialisasi lainnya.
Untuk saat ini, sistem AI cenderung lebih akan mendukung dokter daripada menggantikannya. AI sangat bagus dalam melaksanakan tugas-tugas yang sangat spesifik misalnya scan radiologi abnormal dari kepala dan leher. Tujuannya untuk membiarkan perangkat lunak melakukan beberapa pekerjaan yang lebih melelahkan dan memanfaatkan waktu ahli radiologi dengan lebih baik. Misalnya teknologi Aidoc mendukung pengambilan keputusan ahli radiologi dengan memprioritaskan kasus-kasus kelainan pada pasien, namun keputusan tetap diambil oleh ahli radiologi. Melalui fasilitas tersebut telah menghemat waktu dokter untuk pemindaian dan diagnosis sebesar 60%. Di sisi lain, terdapat potensi menggunakan AI untuk analisis materi genetik. Dalam jangka panjang, kemungkinan pendekatan AI akan dapat menggantikan sebagian pekerjaan dokter namun di sisi lain dapat menghemat anggaran perawatan kesehatan.
https://www.wamda.com
Efisiensi yang dapat dimanfaatkan dari adopsi AI salah satunya adalah memilah keluhan pasien. Informasi algoritma yang sesuai dapat mengarahkan ke tingkat perawatan kesehatan yang paling tepat untuk gejala pasien. Penelitian menunjukkan bahwa di Inggris, seperlima kunjungan ke dokter umum dan unit gawat darurat untuk kasus kecil dapat dirawat di rumah. Mengingat penghematan yang dapat direalisasikan tersebut, ada kemungkinan bahwa sistem AI akan menjadi umum sebagai titik awal untuk sistem perawatan kesehatan.
Selain itu, perkembangan wearable device seperti jam tangan cerdas dan gelang sudah banyak digunakan untuk memantau kebugaran merupakan bidang inovasi lain yang menunjukkan potensi besar untuk mengubah perawatan kesehatan. Salah satu contohnya adalah Microsoft Band wrist-worn wearables yang terhubung ke smartphone pasien kasus saraf untuk menemukan titik kejang dengan kasus yang paling serius. Data dari akselerometer band tersebut dapat mendeteksi 83% kasus kejang tersebut, hampir setinggi detektor kelas medis.
Meskipun perangkat yang dikenakan pasien tidak siap digunakan untuk perawatan sehari-hari, namun terdapat potensi masa depan dalam berbagai kondisi, termasuk memantau kualitas hidup pasien melalui faktor-faktor seperti seberapa jauh mereka berjalan setiap hari selama kemoterapi atau rehabilitasi jantung. Hal ini dapat membantu tindak lanjut layanan menjadi lebih efisien dan efektif dengan memfokuskan pada data yang paling dibutuhkan dan data tersebut juga dapat digunakan untuk membantu membina pasien.
Pekerjaan dokter dapat ditransformasikan jika mereka memiliki akses data yang dikumpulkan oleh smartphone pasien dan wearable devices, selain itu teknologi tersebut juga dapat mengurangi kesepian dan isolasi pasien. Hal itu dilakukan dengan menghubungkan orang secara bersamaan, termasuk masalah kesehatan sosial dan mental yang dapat dihubungkan dengan perangkat lunak. Salah satunya dengan Woebot yang dirancang untuk melatih pengguna pada cognitive behavioral therapy (CBT). Task shifting sudah merupakan teknik yang mapan dalam CBT. Dalam hal ini, perangkat lunak digunakan untuk pasien yang membutuhkan lebih sedikit dukungan, sementara dokter dapat berfokus pada kasus yang lebih sulit dan rumit.
Dengan sedikit biaya, chatbots dapat digunakan oleh pasien dengan gejala ringan, berpotensi mencegah pasien dari masalah yang lebih serius di masa depan. Sistem semacam itu juga dapat digunakan untuk memantau perilaku kesehatan, seperti apakah pasien tetap menggunakan obat atau perubahan gaya hidup untuk mengatasi diabetes. Adopsi teknologi ini menunjukkan potensi besar untuk menurunkan beban dokter, membuat layanan kesehatan lebih efisien, memperlambat atau menghentikan inflasi kesehatan.
Disadur dari : The Economist, Augmented Medicine.
