9 Kasus Penggunaan AI Generatif dalam Transformasi Perawatan Kesehatan

Saya menyukai episode Grey's Anatomy yang bagus seperti halnya orang lain. Operasi yang dramatis. Ketegangan romantis. Panggilan hidup atau mati yang dilakukan di tengah hujan lebat. 

Namun bagi Anda yang pernah menghabiskan waktu berhari-hari di rumah sakit sungguhan, Anda akan tahu kebenarannya: kenyataannya jauh lebih tidak glamor. Rumah sakit sungguhan bekerja berdasarkan data - dan banyak menunggu.

Namun, AI generatif mulai masuk. Bukan dengan stetoskop atau pisau bedah, tetapi dengan asisten suara dan chatbot perusahaan yang mengurangi tekanan bagi para dokter.

Bukan hanya para profesional di bidang kesehatan yang menyadarinya. Survei Deloitte baru-baru ini menemukan bahwa lebih dari separuh konsumen percaya bahwa AI generatif akan meningkatkan akses ke layanan kesehatan. 

Jadi, dalam artikel ini, saya menjabarkan kasus penggunaan AI generatif praktis dalam perawatan kesehatan dengan contoh nyata dari apa yang sedang berjalan saat ini.

Bagaimana AI Generatif Digunakan dalam Perawatan Kesehatan?

AI Generatif membantu para profesional kesehatan meringkas dan bertindak berdasarkan data dalam jumlah besar. 

Teknologi seperti model bahasa besarLLMs), pemrosesan bahasa alami (NLP), chatbot AI, dan asisten suara diintegrasikan ke dalam alur kerja di seluruh klinik dan rumah sakit.

Berikut ini adalah beberapa cara AI dalam bidang kesehatan muncul di dunia nyata:

• Seorang dokter berbicara ke mikrofon selama kunjungan pasien. Asisten suara AI mendengarkan, menyusun transkrip, membuat catatan kemajuan lengkap, dan menyoroti apa pun yang perlu ditindaklanjuti atau diklarifikasi.
• Seorang pasien mengetikkan pertanyaan ke dalam chatbot AI, "Bolehkah saya makan karbohidrat jika saya menderita diabetes?" Alih-alih memberikan jawaban yang umum, bot (yang terhubung dengan catatan kesehatan mereka) akan menyesuaikan jawabannya berdasarkan hasil laboratorium dan obat-obatan terbaru.
• Administrator rumah sakit mengunggah stack faktur. Model AI generatif mencocokkan setiap faktur dengan kontrak yang benar, menandai ketidaksesuaian penagihan, dan merutekannya ke departemen yang tepat untuk ditandatangani.

9 Kasus Penggunaan Kesehatan AI Generatif

Pembuatan data

AI seperti chatbot AI medis membutuhkan set data yang besar dan beragam untuk dipelajari, tetapi undang-undang privasi pasien seperti HIPAA menyulitkan untuk berbagi data klinis nyata di seluruh institusi. Di situlah peran AI generatif untuk menghasilkan data sintetis.

Alih-alih mengakses catatan pasien yang sebenarnya, para peneliti menggunakan model generatif yang dilatih pada set data yang tidak teridentifikasi. Model-model ini mempelajari pola perkembangan penyakit, bagaimana gejala berkorelasi dengan hasil laboratorium, dan bagaimana pengobatan memengaruhi hasil. Kemudian, mereka menghasilkan catatan pasien yang sepenuhnya sintetis yang terlihat dan berperilaku seperti data nyata tetapi tidak terkait dengan individu mana pun.

Katakanlah sebuah rumah sakit ingin melatih model AI untuk mengenali tanda-tanda awal sepsis. Ia hanya memiliki 200 kasus. Itu tidak cukup. Jadi, model AI menganalisis 200 kasus nyata tersebut dan menghasilkan ribuan kasus sintetis:

• Beberapa menunjukkan gejala sepsis yang khas.
• Yang lain meniru kombinasi langka seperti demam yang tertunda ditambah tanda-tanda vital yang tidak normal tiga hari kemudian.
• Beberapa bahkan mensimulasikan pasien dengan gejala yang menyesatkan, membantu menguji kasus-kasus tepi.

Catatan sintetis ini bukan milik siapa pun - tetapi berperilaku seperti data asli.

Hal ini membuka cara-cara baru untuk menguji ide dan mengeksplorasi skenario "bagaimana jika" dalam dunia kedokteran tanpa membahayakan privasi pasien.

Diagnosis medis

Di Amerika Serikat, rumah sakit seperti Mayo Clinic dan Mass General Brigham memasukkan data pasien yang dianonimkan seperti MRI, CT scan, hasil laboratorium, dan catatan klinis, ke dalam alat diagnostik AI. 

Faktanya, 65% rumah sakit di Amerika Serikat telah menggunakan model AI prediktif dalam beberapa bagian dari alur kerja diagnostik mereka.

Salah satu bidang yang mengalami adopsi yang sangat cepat adalah radiologi, di mana AI membantu dokter melampaui batas-batas mata manusia. Algoritme dilatih untuk merekonstruksi gambar yang buram dan menyoroti area yang menjadi perhatian seperti tumor atau patah tulang.

Tetapi aplikasi yang paling berdampak tidak berhenti pada satu gambar saja. Model bahasa yang besar dapat menggabungkan data di berbagai sumber mulai dari laporan radiologi dan catatan dokter hingga nilai laboratorium, resep, dan tanda-tanda vital pasien, untuk membangun gambaran yang lebih lengkap.

Bayangkan sebuah catatan pasien yang berbunyi: "Sesak napas ringan selama dua minggu, mengi baru, tidak ada riwayat asma."

Asisten AI dapat mengenali pola potensial gagal jantung dini. Kemudian, asisten AI akan memeriksa nilai lab Natriuretik Peptida tipe-B terbaru (yang digunakan untuk mendeteksi stres jantung) dan riwayat pengobatan. Jika pasien berusia di atas 65 tahun, sistem mungkin akan memprioritaskan gagal jantung sebagai kemungkinan yang lebih besar dibandingkan asma, dan menandainya untuk ditinjau oleh dokter.

Penemuan obat

Pada tahun 2020, para ilmuwan di MIT dan Harvard menggunakan AI generatif untuk mengidentifikasi antibiotik baru, halicin, yang dapat membunuh bakteri yang kebal obat. 

Terobosan AI semacam ini mengubah cara para ahli kimia dan peneliti farmasi melakukan pendekatan terhadap salah satu bagian pengobatan yang paling mahal dan memakan waktu.

Mengembangkan satu obat, termasuk biaya untuk kandidat yang gagal, bisa menghabiskan biaya mulai dari $1 hingga $2 miliar USD. Secara tradisional, ini adalah permainan angka: menyaring ribuan senyawa, menjalankan uji coba demi uji coba, dan berharap ada yang tepat sasaran. 

AI generatif membuat proses ini menjadi jauh lebih cepat. Para peneliti memulai dengan permintaan penemuan obat seperti "Rancanglah molekul yang menghambat mutasi KRAS G12C pada kanker paru-paru tetapi tidak memengaruhi sel sehat." 

Permintaan ini dimasukkan ke dalam model generatif yang dilatih berdasarkan basis data struktur kimia, interaksi protein, dan efek samping yang diketahui. Dalam hitungan jam, model ini mengusulkan struktur molekul yang sama sekali baru yang memenuhi kriteria tersebut, beberapa terinspirasi dari senyawa yang sudah ada, sementara yang lainnya benar-benar baru. 

Para peneliti kemudian dapat mensimulasikan bagaimana molekul-molekul ini mengikat protein target, mempersempit daftar sebelum mereka menjalankan eksperimen laboratorium.

Model ini juga dapat bekerja dengan cara lain. Jika peneliti memasukkan data ekspresi gen dari pasien yang sakit, model dapat menyimpulkan jenis senyawa apa yang dapat memperbaiki disfungsi yang mendasarinya, bahkan jika senyawa tersebut belum ada.

Dokumentasi klinis 

Alih-alih menghabiskan waktu berjam-jam menyisir catatan kesehatan elektronik (EHR), dokter sekarang dapat menerima ringkasan instan yang menampilkan informasi penting seperti diagnosis, pengobatan, tren laboratorium, dan riwayat pengobatan.

Rangkuman ini membantu penyedia layanan untuk lebih cepat tanggap, terutama saat pergantian shift atau saat volume pasien tinggi.

Selain meningkatkan akses informasi, alat ini juga digunakan untuk mengotomatisasi dokumentasi. Dokter sering kali menghabiskan lebih banyak waktu untuk menulis catatan daripada merawat pasien. Namun dengan LLMs, dokter dapat mendiktekan atau mengunggah detail pasien, dan menerima draf catatan kemajuan atau ringkasan pulang sebagai balasannya. Langkah terakhir adalah tinjauan dan persetujuan cepat.

Epic Systems, salah satu penyedia EHR terbesar di AS, secara aktif mengujicobakan pembuatan catatan berbantuan AI dalam kemitraan dengan Microsoft. Dalam penelitian lain, hasil awal menunjukkan dokter menghemat rata-rata 3,3 jam per minggu dengan dokumentasi berbantuan AI. 

Sistem ini juga memperkenalkan lapisan pemeriksaan keamanan klinis. Model AI menandai potensi masalah seperti interaksi alergi obat atau instruksi yang bertentangan yang terkubur dalam catatan. Meskipun mereka tidak mengambil keputusan, mereka bertindak sebagai mata kedua, sehingga mengurangi risiko kesalahan medis.

Obat yang dipersonalisasi

AI generatif dapat memprediksi bagaimana individu akan merespons pengobatan dengan menganalisis genetika dan riwayat medis mereka. 

Dilatih dengan set data yang besar, model AI menemukan pola yang tidak kentara - seperti bagaimana varian gen tertentu memengaruhi metabolisme obat - dan menggunakan wawasan tersebut untuk merekomendasikan solusi yang disesuaikan.

Perawatan kesehatan mental

Prinsip yang sama dalam menggunakan AI generatif untuk memodelkan respons yang dipersonalisasi juga sedang dieksplorasi dalam kesehatan mental. 

Perusahaan seperti Woebot Health sedang mengembangkan alat terapi perilaku kognitif (CBT) berbasis AI. Sistem ini menganalisis interaksi sebelumnya untuk menciptakan dialog terapi yang disesuaikan dan mensimulasikan pemicu kecemasan di dunia nyata, seperti menghadiri pesta yang ramai atau menerima kritik di tempat kerja. Kemudian, sistem ini memandu pasien melalui strategi mengatasi masalah secara real time, menawarkan kesinambungan di antara sesi terapi.

Pendidikan dan pelatihan medis

Pelatihan medis tradisional selalu bersandar pada studi kasus statis dan pasien standar. Hal ini berguna, tetapi tidak sepenuhnya mempersiapkan siswa untuk menghadapi ketidakpastian pekerjaan klinis yang sesungguhnya. 

AI generatif mengubah hal tersebut dengan memperkenalkan simulasi baru yang beradaptasi dengan cara setiap siswa merespons dan belajar.

Virti, sebuah perusahaan yang berbasis di Inggris, mengembangkan "pasien virtual" bertenaga AI untuk meningkatkan pelatihan klinis jarak jauh. Di Virti, seorang siswa mungkin harus melakukannya:

• Sampaikan kabar buruk kepada pasien kanker secara virtual
• Menenangkan anggota keluarga yang marah dan menuntut jawaban
• Jelaskan diagnosis yang rumit dengan istilah yang sederhana

Pasien virtual merespons secara real time terhadap apa yang dikatakan atau dilakukan oleh siswa, menciptakan pengalaman yang lebih realistis. 

Pasien virtual Virti juga mengevaluasi seberapa jelas dan empatik peserta pelatihan berkomunikasi. Jika seorang siswa mengatakan sesuatu seperti "metastasis," sistem mungkin menyarankan untuk mengulang kata tersebut menjadi "kanker telah menyebar" untuk memudahkan pasien memahaminya.

Virti juga melacak kinerja siswa di seluruh simulasi, memberikan instruktur dasbor yang menyoroti area-area di mana siswa mungkin mengalami kesulitan, seperti pemberian antibiotik yang berlebihan atau diagnosis kritis yang terlewatkan.

Teknologi AI ini menjadi semakin populer dalam praktiknya. Selama pandemi COVID-19, teknologi Virti telah melatih lebih dari 300 dokter di Rumah Sakit Cedars-Sinai.

Pendidikan pasien

Dalam hal edukasi pasien, AI generatif memungkinkan edukasi yang dipersonalisasi dengan menganalisis kondisi dan riwayat medis pasien. 

Aplikasi seperti OneRemission menggunakan chatbot AI untuk memandu para penderita kanker melalui perawatan pasca pengobatan. Jika seorang pasien bertanya, "Bolehkah saya makan makanan ini dengan obat-obatan saya?", chatbot memberikan jawaban langsung berdasarkan riwayat medis pasien. 

Interaksi ini lebih dari sekadar percakapan statis. Seorang pasien diabetes yang baru didiagnosis, misalnya, mungkin memulai dengan hal-hal mendasar: bagaimana cara memeriksa gula darah mereka, kapan harus mengonsumsi insulin, apa yang harus dimakan. Kemudian, mereka mungkin bertanya, "Apa yang terjadi jika saya melewatkan satu dosis?" atau "Bolehkah saya makan buah?" AI akan langsung merespons dalam bahasa yang sederhana dan non-teknis.

AI juga menemui orang-orang di mana pun mereka berada. Jika seseorang memiliki literasi kesehatan yang rendah atau berbicara dalam bahasa yang berbeda, AI akan menyesuaikan cara menjelaskannya. Alih-alih mengatakan "pantau glukosa Anda," ia mungkin akan mengatakan, "Periksa gula darah Anda menggunakan perangkat ini. Begini caranya."

Untuk menjaga agar pasien tetap berada di jalurnya, chatbot AI juga mengirimkan pengingat tepat waktu seperti "Minum pil 4 sore Anda sekarang" atau "Janji temu tindak lanjut Anda besok jam 10 pagi." 

Fungsi back-office

Rumah sakit mungkin berteknologi tinggi di ruang operasi, namun di belakang layar, banyak yang masih menggunakan spreadsheet, PDF yang dipindai, dan utas email yang panjang. Departemen SDM, keuangan, dan operasi sering kali mengandalkan sistem yang sudah ketinggalan zaman yang membuat alur kerja dasar menjadi tidak efisien.

Generative AI membantu memodernisasi fungsi back-office ini dengan mengubah proses manual menjadi sistem otomatis.

Ambil contoh bagian keuangan. Alih-alih meminta staf meninjau setiap faktur secara manual, beberapa rumah sakit sekarang menggunakan AI untuk memindai pesanan pembelian, mencocokkannya dengan kontrak vendor, menandai ketidakkonsistenan seperti biaya ganda, dan mengarahkannya ke otorisasi yang tepat. 

Di bagian SDM, AI mendukung chatbot AI internal yang menjawab pertanyaan staf seperti, "Di mana saya bisa menemukan kebijakan PTO?" Alih-alih menunggu berjam-jam (atau berhari-hari) untuk ditanggapi oleh bagian TI atau SDM, karyawan mendapatkan jawaban secara instan, bahkan pada pukul 2 pagi.

Alat-alat di balik layar ini mungkin tidak terlihat seperti model diagnostik atau asisten virtual, namun alat ini dapat menangkap kesalahan dan membebaskan staf untuk fokus pada pekerjaan yang lebih penting. 

Dan rumah sakit bukanlah satu-satunya bagian dari sistem perawatan kesehatan yang menangani alur kerja yang sudah ketinggalan zaman. Penyedia asuransi menggunakan chatbot AI untuk menangani tugas-tugas seperti pembaruan kebijakan dan pemrosesan klaim - menawarkan pedoman yang jelas tentang bagaimana rumah sakit dapat menghadirkan efisiensi yang sama pada operasi mereka sendiri.

Apa Saja Aplikasi AI Generatif di Dunia Nyata dalam Bidang Kesehatan?

Panggilan Tindak Lanjut Vaksin Otomatis dengan AI Suara

Selama peluncuran vaksin COVID-19 di Italia, tim kesehatan masyarakat membutuhkan cara untuk memantau efek samping pada ribuan pasien. Mengandalkan pemeriksaan langsung atau panggilan telepon tidak dapat diukur, dan penundaan berisiko melewatkan reaksi serius.

engineon membangun bot berbasis suara menggunakan Botpress untuk menelepon pasien secara proaktif, bertanya tentang gejala pasca-vaksin, dan mencatat tanggapan, sambil tetap mematuhi undang-undang privasi UE. 

Data tersebut dimasukkan langsung ke dalam sistem analitik engineon, membantu petugas kesehatan merespons dengan cepat terhadap kejadian yang tidak diinginkan.

Hal ini menghasilkan akurasi respons sebesar 95%, penghematan tahunan sebesar €80.000, dan lebih dari 6.000 jam kerja yang dibebaskan. 

Asisten Klinis Bebas Genggam untuk Dokter

Pusat Medis Universitas Vanderbilt menghadapi masalah yang terus berkembang: kelelahan penyedia layanan. 

Dokumentasi dan pekerjaan admin menghabiskan waktu dan mendorong biaya tenaga kerja lebih tinggi. Untuk meringankan beban tersebut, Dr. Yaa Kumah-Crystal memimpin upaya untuk menghadirkan alat bantu AI bertenaga suara ke dalam alur kerja klinis sehari-hari.

Bekerja sama dengan Epic Systems, tim ini mengembangkan V-EVA: asisten suara yang memungkinkan dokter mengakses informasi penting tentang pasien dengan bertanya secara lisan. Alih-alih membaca catatan atau mendengarkan balasan audio yang panjang, penyedia layanan kesehatan melihat ringkasan instan di layar yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka.

Dokter sekarang menggunakan perintah suara untuk memesan laboratorium dan meminta pembaruan secara hands-free. Seiring dengan peningkatan AI, diharapkan dapat melakukan lebih banyak lagi, seperti mendengarkan percakapan dan mengantisipasi kebutuhan klinis.

Chatbot AI untuk Menangani Pertanyaan Umum Kesehatan Masyarakat dalam Skala Besar

Selama wabah COVID-19 di Quebec, Kementerian Kesehatan dan Layanan Sosial (MSSS) menghadapi gelombang pertanyaan publik, mengenai segala hal, mulai dari gejala dan pengujian hingga bantuan keuangan dan aturan kesehatan masyarakat. Pusat panggilan mereka tidak dapat mengimbanginya.

Untuk merespons dengan cepat, MSSS menggunakan chatbot AI Botpress hanya dalam waktu dua minggu. Chatbot ini dilatih untuk menjawab pertanyaan terkait COVID dalam jumlah besar, tersedia 24/7, dan selalu mengikuti perkembangan pedoman kesehatan terbaru.

Hotline Triase COVID-19 Ditangani oleh Bot Suara AI

Selama gelombang pertama COVID-19, Mass General Brigham meluncurkan hotline untuk membantu pasien yang memiliki pertanyaan. Namun dalam hitungan jam, volume panggilan meledak. 

Untuk mengatasinya, tim membangun asisten suara bertenaga AI yang dilatih dengan protokol skrining CDC. Bot tersebut mengajukan pertanyaan tentang gejala, menawarkan langkah selanjutnya, dan mengarahkan pasien ke layanan gawat darurat, dokter layanan primer, atau UGD.

Dengan tidak melakukan panggilan rutin, bot AI secara drastis mengurangi waktu tunggu dan membantu ribuan pasien mendapatkan panduan lebih cepat. 

Saat ini, momentum awal penggunaan AI terus berlanjut: 1 dari 10 dokter Mass General Brigham menggunakan AI generatif, sekarang untuk membantu dokumentasi.

Alat Bantu Bicara Bertenaga AI untuk Penyandang Disabilitas

Vocable adalah aplikasi gratis yang membantu orang dengan gangguan bicara untuk berkomunikasi dengan menggunakan gerakan kepala, wajah, atau mata untuk menghasilkan respons alami yang didukung oleh AI.

Versi pertama menggunakan kamera depan perangkat seluler untuk melacak gerakan kepala dan wajah, sehingga pengguna dapat memilih kata dan frasa di layar. Ini merupakan langkah maju yang besar dibandingkan dengan perangkat AAC (komunikasi augmentatif dan alternatif) tradisional, yang sering kali berharga lebih dari $15.000 dan menawarkan fungsionalitas yang terbatas.

Namun, hal itu masih terasa mekanis. Untuk mengubahnya, tim mengintegrasikan ChatGPT. Sekarang, Vocable memahami apa yang dikatakan pengasuh dan menghasilkan balasan cerdas secara real time.

Pada Apple Vision Pro, pengalamannya bahkan lebih jauh lagi. Pengguna dapat menavigasi antarmuka dengan pelacakan mata dalam tampilan yang sepenuhnya imersif.

Hasilnya adalah alat komunikasi modern untuk penderita stroke, penderita ALS atau MS, pasien nonverbal, dan orang lain yang kesulitan berbicara.

Cara Menerapkan Chatbot Perawatan Kesehatan

1. Tentukan Tujuan Anda

Jangan membangun chatbot hanya untuk memilikinya. Putuskan dengan tepat apa yang harus dilakukannya.

• Haruskah membuat janji temu?
• Mengirim pengingat resep?
• Triase gejala dan mengarahkan pasien ke perawatan?

Setiap tujuan mengarah pada fitur, integrasi, dan keputusan desain yang berbeda. Misalnya, jika Anda menginginkan triase gejala, Anda memerlukan agen yang LLM yang memahami bahasa alami dan dapat menangani input terbuka seperti: "Saya mengalami sakit tenggorokan dan demam selama dua hari - apakah saya harus masuk?"

Tidak ada tujuan yang jelas = bot yang berantakan tanpa nilai yang jelas.

2. Pilih Platform AI yang Tepat

Tidak semua pembuat chatbot cocok untuk rumah sakit atau klinik. Pilih platform yang dibuat untuk, atau mudah beradaptasi dengan, layanan kesehatan. Untuk membantu Anda memulai, berikut adalah 9 pembuat chatbot AI terbaik.

Carilah alur kerja yang dapat disesuaikan, sehingga Anda dapat menentukan logika untuk triase, pengingat, atau asupan, dan integrasi dengan EHR, portal pasien, dan alat penjadwalan.

Juga pastikan bahwa sistem ini mendukung kepatuhan (misalnya HIPAA) dan skalabilitas. Anda tidak ingin membangun ulang ketika pilot Anda berkembang. 

Dan pastikan platform yang Anda pilih menyertakan langkah-langkah keamanan chatbot yang kuat, seperti enkripsi data dan kontrol akses berbasis peran. 

3. Integrasi dengan Sistem Inti

Chatbot yang berdiri sendiri tidak akan banyak membantu. Untuk mendapatkan nilai nyata dari implementasi chatbot Anda, integrasikan dengan sistem inti Anda sehingga benar-benar dapat melakukan berbagai hal, seperti:

• Tarik data pasien dari EHR Anda untuk mempersonalisasi interaksi
• Periksa ketersediaan janji temu secara real time
• Menangani pertanyaan penagihan dengan menghubungkan ke alat bantu asuransi dan klaim
• Melacak data penggunaan melalui platform analitik seperti Looker atau Tableau

Tanpa integrasi, chatbot Anda hanyalah sebuah FAQ yang mewah.

4. Membangun dan Menguji

Rancanglah alur percakapan seperti yang Anda lakukan pada proses klinis. Petakan:

• Apa yang harus dikatakan bot terlebih dahulu?
• Pertanyaan tindak lanjut apa yang harus diajukan?
• Bagaimana cara menangani input atau eskalasi yang membingungkan?

Setelah alurnya jelas, buatlah chatbot Anda.

5. Ulangi

Terakhir, ujilah secara berulang-ulang.

Mensimulasikan obrolan pasien, menemukan bagian yang rusak, dan memperbaikinya. Dapatkan umpan balik dari staf garis depan dan pengguna nyata. Sesuaikan nada dan respons hingga berfungsi seperti yang diharapkan.

Peningkatan tidak berakhir setelah peluncuran. Bot terbaik berevolusi dengan penggunaan di dunia nyata.

Bangun Chatbot Kesehatan Secara Gratis

AI telah mengubah perawatan kesehatan, mulai dari penjadwalan janji temu otomatis hingga pelacakan gejala secara real-time hingga dukungan kesehatan mental yang berkelanjutan di antara kunjungan.

Namun untuk memanfaatkannya, Anda memerlukan platform AI yang tangguh dan mudah beradaptasi.

Botpress adalah platform tingkat perusahaan yang fleksibel untuk membangun agen AI yang menangani kasus penggunaan perawatan kesehatan di dunia nyata - tidak perlu PhD atau tim pengembang.

‍Mulai membangun hari ini. Ini gratis.

Hal-hal yang sering ditanyakan

Bagaimana cara mengetahui apakah organisasi layanan kesehatan saya siap menerapkan AI generatif?

Anda akan tahu bahwa organisasi kesehatan Anda siap untuk menerapkan AI generatif jika Anda memiliki masalah yang terdefinisi dengan baik untuk dipecahkan - seperti mengurangi waktu dokumentasi atau meningkatkan analisis data - dan jika tim Anda terbuka untuk mengadopsi alat digital baru. Kesiapan juga berarti memiliki sistem data yang aman (seperti EHR) yang dapat diintegrasikan dengan AI, dan dukungan dari pimpinan untuk mengujicobakan proyek-proyek AI yang kecil dan terfokus sebelum melakukan penskalaan.

Hukum privasi data pasien apa yang perlu saya pertimbangkan ketika menggunakan AI generatif dalam perawatan kesehatan?

Saat menggunakan AI generatif dalam layanan kesehatan, Anda harus mematuhi undang-undang privasi pasien seperti HIPAA di AS (atau GDPR di Eropa), yang mengatur bagaimana informasi kesehatan yang dilindungi (PHI) disimpan dan dibagikan. Itu berarti alat AI apa pun yang Anda gunakan harus mendukung enkripsi, kontrol akses yang ketat, log audit, dan proses untuk menghilangkan identifikasi data jika digunakan untuk model pelatihan atau analitik.

Apakah AI generatif cukup aman untuk pengambilan keputusan klinis, atau haruskah AI hanya digunakan untuk tugas-tugas administratif?

AI generatif belum cukup andal untuk menggantikan penilaian klinis dan harus digunakan sebagai alat bantu, bukan sebagai pengambil keputusan dalam perawatan pasien. AI ini aman untuk tugas-tugas administratif - seperti membuat catatan dan menangani pertanyaan rutin pasien - tetapi diagnosis medis atau rencana perawatan apa pun harus selalu berada di bawah pengawasan manusia untuk menghindari kesalahan.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menggunakan chatbot AI dalam lingkungan perawatan kesehatan?

Menerapkan chatbot AI dalam pengaturan perawatan kesehatan dapat memakan waktu mulai dari beberapa minggu hingga beberapa bulan, tergantung pada kerumitannya. Bot FAQ dasar dapat diluncurkan dalam 2-4 minggu, sementara chatbot canggih yang terhubung ke EHR, menangani percakapan yang sesuai dengan HIPAA, atau melakukan triase dapat memakan waktu 2-6 bulan untuk pengembangan, pengujian, dan persetujuan kepatuhan.

Apakah ada spesialisasi medis tertentu di mana AI generatif lebih berguna?

Ya, AI generatif sangat berguna dalam spesialisasi seperti radiologi (untuk menafsirkan gambar dan menyusun laporan), patologi (untuk meringkas temuan), onkologi (untuk meringkas rencana perawatan yang rumit), kesehatan mental (untuk bot terapi percakapan), dan bidang-bidang yang membutuhkan banyak administrasi seperti perawatan primer, di mana AI ini membantu menghasilkan dokumentasi klinis dan menangani komunikasi pasien secara efisien.