Pro dan Kontra Kecerdasan Buatan dalam Bidang Kesehatan

Kecerdasan Buatan (AI) merupakan salah satu cabang utama dalam ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan sistem atau mesin yang mampu meniru kemampuan kognitif manusia, seperti berpikir, belajar, memecahkan masalah, serta mengenali pola dan membuat keputusan. AI mencakup berbagai disiplin ilmu, dengan salah satu yang paling terkenal adalah machine learning, di mana mesin dapat belajar dari data dan pengalaman untuk meningkatkan kinerjanya tanpa harus diprogram secara eksplisit. Di samping itu, ada juga deep learning, yang memanfaatkan jaringan saraf buatan dengan banyak lapisan untuk memproses data yang sangat kompleks, seperti gambar, suara, dan teks. Teknologi lain yang tak kalah penting adalah Natural Language Processing (NLP), yang memungkinkan komputer untuk memahami, menganalisis, dan berinteraksi dengan bahasa manusia. Sementara itu, computer vision memberi kemampuan pada AI untuk melihat dan menganalisis gambar serta video dari dunia nyata.

Penerapan AI semakin meluas dalam berbagai sektor kehidupan. Teknologi ini digunakan untuk membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit lebih cepat dan akurat, serta mengelola data medis pasien dengan lebih efisien. AI juga memungkinkan pengembangan sistem yang dapat meningkatkan proses administrasi di rumah sakit, sehingga meminimalkan kesalahan dan meningkatkan layanan. Di sektor transportasi, AI menjadi kunci dalam menciptakan kendaraan otonom yang dapat mengemudi tanpa pengemudi, mengurangi potensi kecelakaan, dan meningkatkan efisiensi transportasi. Di dunia keuangan, AI digunakan untuk melakukan analisis risiko yang lebih baik, mendeteksi penipuan, dan bahkan mengoptimalkan keputusan investasi. Dalam pemasaran, teknologi AI memanfaatkan data pengguna untuk membuat sistem rekomendasi yang dipersonalisasi, sehingga memberikan pengalaman yang lebih relevan bagi konsumen. AI dalam bidang medis juga menawarkan solusi yang efisien dan terukur, serta seringkali melampaui kemampuan manusia dalam beberapa aspek, namun masih banyak orang yang ragu untuk menggunakannya.

Kecerdasan Buatan (AI) kini menjadi salah satu fokus utama dalam penelitian medis, khususnya dalam bidang pengolahan dan analisis data pencitraan medis. Hal ini terlihat dari semakin banyaknya penelitian yang membahas AI dalam pencitraan medis, serta meningkatnya jumlah perusahaan, baik yang baru maupun yang sudah mapan, yang mulai terlibat dalam pasar ini. Meskipun demikian, penerapan algoritme AI dalam praktek klinis di bidang pencitraan medis masih terhambat oleh berbagai faktor, seperti kurangnya validasi klinis yang memadai terhadap algoritme tersebut, tantangan regulasi, serta keraguan dari pasien untuk menerima keputusan klinis yang dibuat oleh AI.

Dengan demikian, meskipun potensi AI untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas hidup sangat besar, kita harus dengan bijaksana mengelola risiko yang mungkin timbul. Pendekatan yang hati-hati dan pertimbangan yang matang dalam penerapan teknologi ini sangat diperlukan untuk menghindari dampak negatif. Oleh karena itu, penting bagi kita untuk terus memperhatikan perkembangan AI dengan penuh kesadaran akan tantangan yang ada, sambil memanfaatkan teknologi ini secara efektif dan bertanggung jawab. Dengan cara ini, kita dapat memastikan bahwa AI tidak hanya memberikan manfaat yang besar, tetapi juga membawa perubahan positif yang berkelanjutan bagi masa depan kita. Namun, untuk menerapkan teknologi AI dalam konteks medis yang terintegrasi, diperlukan analisis terhadap sejumlah besar data. Hal ini menimbulkan masalah terkait keamanan, mengingat sifat sensitif dari informasi medis tersebut. Menelusuri bagaimana data dikumpulkan, disimpan, atau lokasi penyimpanan di server menjadi hal yang sulit. Selain itu, mengidentifikasi rincian kebocoran data untuk tujuan penggunaan sekunder atau tersier juga menjadi tantangan. Ancaman terhadap keamanan, seperti peretasan atau kebocoran informasi medis, pun menjadi masalah yang perlu dihadapi.

Sumber :  https://images.app.goo.gl/TqC1ZoSHCp8rQniH8

Pro AI di Bidang Kesehatan

1. Peningkatan Diagnostik

• Akurasi Tinggi: AI telah terbukti meningkatkan akurasi dalam diagnosis penyakit. Misalnya, algoritma pembelajaran mendalam dapat menganalisis gambar medis seperti X-ray dan MRI, mendeteksi kanker dan penyakit lain dengan tingkat keakuratan yang lebih tinggi dibandingkan dengan diagnosis manusia.
• Deteksi Dini: Dengan kemampuan menganalisis data dalam jumlah besar, AI dapat membantu mendeteksi penyakit pada tahap awal, yang sangat penting untuk pengobatan yang lebih efektif.

2. Pengembangan Obat yang Lebih Cepat

• Analisis Data Genetik: AI dapat mempercepat penemuan obat baru dengan menganalisis data genetik dan molekuler, mengidentifikasi potensi senyawa yang dapat digunakan untuk terapi.
• Simulasi Pengujian: Dalam pengembangan obat, AI dapat digunakan untuk mensimulasikan reaksi obat dalam tubuh, mengurangi waktu dan biaya pengujian klinis.

3. Personalisasi Pengobatan

• Rencana Perawatan yang Disesuaikan: AI memungkinkan dokter untuk membuat rencana perawatan yang lebih personal dengan mempertimbangkan data kesehatan dan riwayat medis pasien.
• Pemantauan Berkelanjutan: Dengan perangkat wearable dan aplikasi kesehatan, AI dapat membantu memantau kondisi pasien secara real-time, memberikan data yang diperlukan untuk menyesuaikan pengobatan.

4. Manajemen Data dan Administrasi

• Otomatisasi Tugas Rutin: AI dapat mengotomatisasi proses administratif, seperti pengelolaan jadwal, penagihan, dan pengolahan klaim asuransi, mengurangi beban kerja staf medis.
• Analisis Data Kesehatan: AI dapat menganalisis data kesehatan populasi, memberikan wawasan untuk kebijakan kesehatan dan perbaikan sistem.

5. Telemedicine dan Aksesibilitas

• Konsultasi Jarak Jauh: AI memfasilitasi telemedicine, memungkinkan pasien untuk berkonsultasi dengan dokter tanpa harus pergi ke rumah sakit, terutama penting di daerah terpencil.
• Penggunaan Chatbot: Chatbot berbasis AI dapat memberikan informasi medis dan menjawab pertanyaan pasien, meningkatkan aksesibilitas informasi kesehatan.

Kontra AI di Bidang Kesehatan

1. Kekhawatiran Etika

• Privasi Data: Penggunaan AI dalam kesehatan meningkatkan risiko pelanggaran privasi data pasien. Data kesehatan yang sensitif harus dilindungi, dan adanya kemungkinan penyalahgunaan informasi medis menjadi perhatian utama.
• Transparansi Algoritma: Banyak algoritma AI bersifat “kotak hitam,” sulit untuk dipahami. Ketidakjelasan ini dapat mengurangi kepercayaan pasien terhadap keputusan berbasis AI.

2. Kurangnya Interaksi Manusia

• Keterhubungan Emosional: Interaksi manusia antara dokter dan pasien sangat penting dalam membangun kepercayaan. Ketergantungan pada AI dapat mengurangi dimensi emosional ini, yang berpotensi memengaruhi pengalaman pasien.
• Konsultasi yang Kurang Personal: Meskipun AI dapat memberikan rekomendasi, tidak ada pengganti untuk pemahaman manusia yang mendalam tentang kebutuhan dan kekhawatiran pasien.

3. Kesalahan Diagnostik

• Risiko Kesalahan: Kesalahan dalam algoritma atau data yang tidak lengkap dapat menyebabkan diagnosis yang salah. Ketergantungan pada AI harus disertai dengan pengawasan manusia untuk meminimalkan risiko ini.
• Kualitas Data: Data tidak representatif dapat menghasilkan keputusan yang merugikan.

4. Biaya Implementasi

• Investasi Tinggi: Implementasi teknologi AI dalam fasilitas kesehatan memerlukan investasi awal yang besar, yang mungkin menjadi kendala bagi rumah sakit kecil atau daerah dengan sumber daya terbatas.
• Pemeliharaan dan Pembaruan: Selain biaya awal, pemeliharaan sistem AI dan pembaruan teknologi juga memerlukan dana yang tidak sedikit.

5. Penyebaran yang Tidak Merata

• Kesenjangan Akses: Akses ke teknologi AI tidak merata, dengan fasilitas kesehatan di daerah kurang terlayani mungkin tidak mampu menerapkan sistem ini, memperburuk kesenjangan dalam pelayanan kesehatan.
• Keterampilan dan Pelatihan: Staf medis mungkin memerlukan pelatihan tambahan untuk menggunakan teknologi baru, yang bisa menjadi tantangan di daerah dengan sumber daya manusia yang terbatas.

Kesimpulan

Kecerdasan buatan memiliki potensi untuk mentransformasi bidang kesehatan dengan meningkatkan efisiensi, akurasi, dan aksesibilitas layanan. Namun, tantangan dan risiko yang ada tidak boleh diabaikan. Penting untuk mengembangkan regulasi dan pedoman etis yang memadai untuk memandu penggunaan AI dalam kesehatan. Dalam mencapai keseimbangan antara inovasi teknologi dan perawatan manusia yang berkualitas, kolaborasi antara profesional medis, ilmuwan data, dan pembuat kebijakan sangatlah penting.

Referensi

1. Esteva, A., et al. (2019). A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, 25(1), 24-29. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30617335/
2. Hedderich, Dennis M., Keicher, Matthias, Wiestler, Benedikt, Gruber, Martin J., Burwinkel, Hendrik, Hinterwimmer, Florian, Czempiel, Tobias, Spiro, Judith E.,Pinto Dos Santos, Daniel, & Heim, Dominik. (2021). Ai For Doctors—A Course To Educate Medical Professionals In Artificial Intelligence For Medical Imaging. Healthcare, 9(10), 1278. Mdpi. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34682958/
3. Cadario, Romain, Longoni, Chiara, & Morewedge, Carey K. (2021). Understanding, Explaining, And Utilizing Medical Artificial Intelligence. Nature Human Behaviour, 5(12), 1636–1642. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34183800/
4. Kim, Yanghoon, Kim, Jawon, & Chang, Hangbae. (2021). Design Of An Information Security Service For Medical Artificial Intelligence. Cmc-Computers Materials & Continua, 70, 679–694. https://file.techscience.com/ueditor/files/cmc/TSP_CMC_70-1/TSP_CMC_15610/TSP_CMC_15610.pdf

Sumber gambar : https://images.app.goo.gl/At1bwqqWCvHDzhHs8

Penulis : Nadila Laely – Farmasi – Universitas Buana Perjuangan Karawang