dogma.id – Bagi tenaga Kesehatan, kemampuan menentukan jenis penyakit dari mulai proses bertanya, diskusi dengan menggali keluhan ( anamnesa) sampai pemeriksaan fisik dan penunjang telah terstruktur dan kemudian disyahkan menjadi standar prosedur, Dimana seorang dokter yang berpengalaman akan lebih lihai dalam memanfaatkan proses tersebut. Dan menurut penelitian maka lebih dari 80 prosen diagnosa cukup dengan anamnesa. Untuk itulah dasar tersebut menjadi dasaar tehnologi digital dalam Menyusun keluhan kemudian menyimpulkan berdasarkan algoritma didalam Bahasa digital untuk membuat sebuah diagnose dengan tehnologi kecerdasan buatan.
Diagnostik medis adalah proses mengevaluasi kondisi medis atau penyakit dengan menganalisis gejala, riwayat medis, dan hasil tes. Tujuan diagnostik medis adalah untuk menentukan penyebab masalah medis dan membuat diagnosis yang akurat untuk memberikan perawatan yang efektif. Ini dapat melibatkan berbagai tes diagnostik, seperti tes pencitraan (misalnya, sinar-X, MRI, CT scan), tes darah, dan prosedur biopsi. Hasil tes ini membantu penyedia layanan kesehatan menentukan pengobatan terbaik untuk pasien mereka. Selain membantu mendiagnosis kondisi medis, diagnostik medis juga dapat digunakan untuk memantau perkembangan suatu kondisi, menilai efektivitas pengobatan, dan mendeteksi potensi masalah kesehatan sebelum menjadi serius.
Dengan revolusi kecerdasan buatan baru-baru ini, diagnostik medis dapat ditingkatkan untuk merevolusi bidang diagnostik medis dengan meningkatkan akurasi prediksi, kecepatan, dan efisiensi proses diagnostik. Algoritme kecerdasan buatan dapat menganalisis gambar medis (misalnya, sinar-X, MRI, USG, CT scan, dan DXA) dan membantu penyedia layanan kesehatan dalam mengidentifikasi dan mendiagnosis penyakit dengan lebih akurat dan cepat.
ADVERTISEMENT
![](https://dogma.id/wp-content/uploads/2024/08/iklan-yoferen.jpg")
SCROLL TO RESUME CONTENT
Artificial Intelegence ( AI) / d kecerdasan buatan dapat menganalisis sejumlah besar data pasien, termasuk pencitraan medis 2D/3D, sinyal biologis (misalnya, EKG, EEG, EMG, dan EHR), tanda-tanda vital (misalnya, suhu tubuh, denyut nadi, laju pernapasan, dan tekanan darah), informasi demografi, riwayat medis, dan hasil uji laboratorium. Ini dapat mendukung pengambilan keputusan dan memberikan hasil prediksi yang akurat. Ini dapat membantu penyedia layanan kesehatan membuat keputusan yang lebih tepat tentang perawatan pasien. Keragaman data pasien dalam hal data multimoda merupakan solusi cerdas optimal yang dapat memberikan keputusan diagnostik yang lebih baik berdasarkan berbagai temuan dalam gambar, sinyal, representasi teks, dll.
Dengan mengintegrasikan berbagai sumber data, penyedia layanan kesehatan dapat memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif tentang kesehatan pasien dan penyebab mendasar dari gejala mereka. Kombinasi berbagai sumber data dapat memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang kesehatan pasien, mengurangi kemungkinan kesalahan diagnosis dan meningkatkan keakuratan diagnosis. Data multimoda dapat membantu penyedia layanan kesehatan memantau perkembangan suatu kondisi dari waktu ke waktu, memungkinkan perawatan dan pengelolaan penyakit kronis yang lebih efektif. Sementara itu, dengan menggunakan data medis multimoda, penyedia layanan kesehatan berbasis kecerdasan buatan dapat mendeteksi potensi masalah kesehatan lebih dini, sebelum menjadi serius dan berpotensi mengancam jiwa .
Saat ini bahkan , Sistem Pendukung Keputusan Klinis yang didukung kecerdasan buatan /AI dapat memberikan bantuan dan dukungan waktu nyata untuk membuat keputusan yang lebih tepat tentang perawatan pasien. Alat kecerdasan buatan dapat mengotomatiskan tugas-tugas rutin, sehingga penyedia layanan kesehatan dapat lebih fokus pada perawatan pasien yang lebih kompleks.
Masa depan diagnostik medis berbasis kecerdasan buatan, kemungkinan akan ditandai dengan pertumbuhan dan pengembangan yang berkelanjutan seiring dengan semakin berkembangnya OpenAI / gratis.
Teknologi kecerdasan buatan yang lebih maju sedang diperkenalkan ke dalam domain penelitian, seperti AI kuantum (Quantum AI), untuk mempercepat proses pelatihan konvensional dan menyediakan model diagnostik yang lebih cepat. Komputer kuantum memiliki daya pemrosesan yang jauh lebih besar daripada komputer klasik, dan ini dapat memungkinkan algoritme kecerdasan buatan kuantum untuk menganalisis sejumlah besar data medis secara real-time, yang mengarah pada diagnosis yang lebih akurat dan efisien. Algoritme pengoptimalan kuantum dapat mengoptimalkan proses pengambilan keputusan dalam diagnostik medis, seperti memilih pengobatan terbaik untuk pasien berdasarkan riwayat medis mereka dan faktor-faktor lainnya.
Konsep lain adalah General AI atau AI umum, yang digunakan oleh berbagai proyek dan perusahaan, seperti DeepQA milik OpenAI, Watson milik IBM, dan DeepMind milik Google. Tujuan General Artificial Intelegence diagnostik medis adalah untuk meningkatkan akurasi, kecepatan, dan efisiensi diagnosis medis, serta memberikan wawasan dan dukungan yang berharga kepada penyedia layanan kesehatan dalam diagnosis dan perawatan pasien. Dengan menggunakan algoritme kecerdasan buatan untuk menganalisis sejumlah besar data medis dan mengidentifikasi pola dan hubungan, kecerdasan buatan umum untuk diagnostik medis dapat mengubah bidang kedokteran, yang mengarah pada hasil pasien yang lebih baik dan sistem perawatan kesehatan yang lebih efisien dan efektif.
Namun, pengembangan dan penerapan kecerdasan buatan dalam diagnostik medis masih dalam tahap awal, dan ada beberapa tantangan teknis, regulasi, dan etika yang harus diatasi agar teknologi tersebut dapat mencapai potensi penuhnya. Tantangan pertama adalah karena kualitas dan ketersediaan data medis, di mana algoritme kecerdasan buatan memerlukan sejumlah besar data berlabel berkualitas tinggi agar efektif, dan ini dapat menjadi tantangan di bidang medis, di mana data sering kali terfragmentasi, tidak lengkap, tidak berlabel, atau tidak tersedia. Sementara itu, algoritme kecerdasan buatan dapat menjadi bias jika dilatih pada data yang tidak mewakili populasi yang ingin dilayaninya, yang mengarah pada diagnosis yang salah atau tidak adil.
Masalah lainnya adalah tentang penggunaan General Artificial Intelegence dalam diagnostik medis dari kumpulan data pribadi dan sensitif, yang menimbulkan beberapa pertanyaan etika, termasuk privasi data, transparansi algoritme, dan akuntabilitas atas keputusan yang dibuat oleh algoritme AI. Meskipun beberapa solusi dengan pembelajaran terfederasi baru-baru ini telah disajikan untuk menyelesaikan masalah tersebut, alat tersebut masih memerlukan penyelidikan lebih lanjut untuk menyetujui kemampuannya untuk area penelitian medis. Selain itu, alat diagnostik medis berbasis AI sering kali dikembangkan oleh berbagai perusahaan dan organisasi, dan diperlukan standar dan protokol interoperabilitas untuk memastikan bahwa alat-alat ini dapat bekerja sama secara efektif.
Hal Teknik berbasis kecerdasan buatan dapat menganalisis riwayat medis, genetika, dan faktor-faktor lain pasien untuk membuat rencana perawatan yang dipersonalisasi, dan tren ini kemungkinan akan terus berkembang di masa mendatang. Namun, diagnostik medis berbasis kecerdasan buatan merupakan domain penelitian terbuka, dan Predigti ( Perhimpunan Dokter Digital Terintegrasi Indonesia) menyarankan agar para peneliti melanjutkan penelitian untuk meningkatkan akurasi prediksi akhir dan mempercepat proses pembelajaran.Ini akan mendukung staf medis di rumah sakit dan pusat perawatan kesehatan dan bahkan membantu sektor industri dengan menyediakan solusi cerdas baru melawan epidemi atau pandemi yang tiba-tiba muncul dan menghancurkan masyarakat di seluruh dunia. Dan ingat semakin banyaknya penduduk dan isi bumi ini ada maka pencemaran di dunia termasuk infeksi mudah sekali terjadi.
Perhimpunan Dokter Digital Terintegrasi Indonesia ( predigti.id) mendorong Upaya pemerintah dalam menyetarakan tranformasi digital dibidang Kesehatan agar setara dengan kemajuan kedokteran di dunia tanpa meninggalkan proses tradisional dan komplementary Kesehatan yang mengusahakan berbagai therapy demi Kesehatan dan kesejahteraan manusia.(Agus Ujianto)
