Sumber: https://images.app.goo.gl/ryxoJfggZmsc2o4P8
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan kecerdasan buatan (AI) telah membawa dampak besar di berbagai sektor, termasuk di dunia kesehatan dan farmasi. Teknologi ini tidak hanya meningkatkan kualitas layanan medis, tetapi juga mempercepat proses penemuan obat yang lebih efektif. Berikut adalah beberapa contoh pemanfaatan AI dalam sektor kesehatan dan farmasi.
1. Peningkatan Diagnosa Medis
AI dapat membantu menganalisis data medis dan gambar diagnostik seperti sinar-X, CT scan, dan MRI, untuk memberikan informasi yang lebih cepat dan akurat bagi tenaga medis. Algoritma machine learning (ML) memungkinkan AI mengenali pola-pola tertentu yang mungkin tidak terdeteksi oleh manusia, membantu dalam diagnosis penyakit seperti kanker, gangguan jantung, dan kelainan mata dengan akurasi yang tinggi.
Contoh aplikasi:
- DeepMind dari Google mengembangkan sistem AI yang dapat mendeteksi penyakit mata lebih cepat dan lebih akurat daripada dokter spesialis.
- IBM Watson telah membantu dalam menganalisis data genom untuk menemukan pengobatan yang lebih efektif untuk pasien kanker.
2. Mempercepat Proses Penemuan Obat
Proses pengembangan obat adalah tantangan besar yang memerlukan waktu dan biaya yang sangat besar. AI membantu mempercepat proses ini dengan memprediksi senyawa-senyawa yang berpotensi menjadi obat untuk penyakit tertentu. Algoritma AI juga bisa digunakan untuk memprediksi interaksi obat dalam tubuh manusia, sekaligus mengurangi kemungkinan efek samping.
Contoh aplikasi:
- Atomwise adalah perusahaan yang menggunakan AI untuk memprediksi senyawa kimia yang berpotensi menjadi obat, dan berhasil menemukan pengobatan untuk penyakit seperti malaria dan Ebola dalam waktu yang lebih singkat.
- BenevolentAI memanfaatkan AI untuk mencari terapi baru bagi penyakit yang sulit diobati, seperti Alzheimer.
3. Personalisasi Pengobatan
AI memungkinkan perawatan yang lebih terpersonalisasi, berdasarkan data pasien seperti genom, riwayat medis, dan kebiasaan hidup. Dengan menggunakan analitik prediktif dan model berbasis data, AI membantu dokter memilih pengobatan yang lebih tepat dan sesuai dengan kebutuhan individu, meningkatkan efektivitas pengobatan dan mengurangi efek samping.
Contoh aplikasi:
- Farmasi preskripsi berbasis AI dapat membantu dokter memilih obat yang tepat berdasarkan profil genetik pasien, memberikan pengobatan yang lebih tepat sasaran.
4. Manajemen Data dan Rekam Medis Elektronik (EMR)
AI juga mempermudah pengelolaan dan analisis rekam medis elektronik (EMR). Sistem berbasis AI dapat membantu dokter dan rumah sakit dalam mengidentifikasi pola yang relevan dalam data pasien, serta memberikan rekomendasi medis. Selain itu, AI juga meningkatkan efisiensi administratif seperti penjadwalan, penagihan, dan pengelolaan stok obat.
5. Telemedicine dan Penggunaan Chatbots Kesehatan
AI berperan penting dalam telemedicine dan aplikasi chatbot kesehatan. Chatbot berbasis AI dapat memberikan konsultasi awal kepada pasien, mengumpulkan informasi medis, dan memberikan rekomendasi awal berdasarkan data yang ada. Teknologi ini membantu mengurangi beban tenaga medis dan memberikan akses yang lebih mudah ke layanan kesehatan.
Contoh aplikasi:
- Babylon Health, platform telemedicine yang menggunakan AI untuk memberikan diagnosis awal serta rekomendasi perawatan melalui aplikasi mobile.
6. Pengawasan Kesehatan Pasien dan Kepatuhan Pengobatan
AI digunakan untuk memonitor kesehatan pasien secara real-time, terutama bagi mereka yang memiliki penyakit kronis seperti diabetes dan hipertensi. Perangkat wearable yang dilengkapi dengan AI dapat memantau data vital pasien, seperti detak jantung dan kadar gula darah, serta memberikan laporan kepada tenaga medis. Ini memungkinkan pengawasan jarak jauh dan tindakan medis yang lebih cepat.
Contoh aplikasi:
- Livongo Health, sebuah platform yang menggunakan AI untuk memantau kadar gula darah pasien diabetes secara real-time dan memberikan rekomendasi pengobatan yang sesuai.
7. Prediksi Penyakit dan Pencegahan
AI juga dapat digunakan untuk memprediksi risiko kesehatan seseorang berdasarkan data seperti usia, riwayat keluarga, dan gaya hidup. Model prediktif ini membantu dalam deteksi dini dan pencegahan penyakit serius seperti kanker dan penyakit jantung.
Tantangan dan Pertimbangan Etis
Meski AI menawarkan banyak manfaat, penerapannya dalam kesehatan dan farmasi juga menghadapi beberapa tantangan. Salah satu isu utama adalah perlindungan data pasien, mengingat data medis sangat sensitif. Penggunaan AI untuk menganalisis data medis harus dilindungi dengan sistem yang aman dan sesuai dengan regulasi.
Selain itu, terdapat pertanyaan etis mengenai siapa yang bertanggung jawab apabila terjadi kesalahan medis akibat keputusan yang diambil oleh AI. Walaupun AI dapat membantu meningkatkan akurasi diagnosis, tetap dibutuhkan tenaga medis untuk memberikan penilaian dan konteks dalam pengambilan keputusan.
Kesimpulan
Pemanfaatan AI dalam bidang kesehatan dan farmasi memberikan peluang besar untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan personalisasi perawatan medis. Dengan terus berkembangnya teknologi ini, diharapkan AI dapat mempercepat proses penemuan obat, meningkatkan kualitas diagnosis, serta memberikan solusi perawatan yang lebih baik bagi pasien. Namun, penggunaan AI harus dilakukan dengan hati-hati, menjaga aspek etika, dan melindungi privasi data pasien agar manfaatnya dapat dirasakan secara luas.
Daftar Pustaka
Joubert, L., & Patil, S. (2021). “Artificial Intelligence in Healthcare: Past, Present and Future.” Journal of Healthcare Engineering, 2021, 1–14. https://doi.org/10.1155/2021/6649189
Esteva, A., et al. (2019). “Dermatologist-Level Classification of Skin Cancer with Deep Neural Networks.” Nature, 542(7639), 115–118. https://doi.org/10.1038/nature21056
Liu, Y., et al. (2019). “Artificial Intelligence in Healthcare: Past, Present, and Future.” BMJ Health & Care Informatics, 26(1), e100037. https://doi.org/10.1136/bmjhci-2019-100037
Ching, T., et al. (2018). “Opportunities and Obstacles for Deep Learning in Biology and Medicine.” Journal of The Royal Society Interface, 15(141), 20170387. https://doi.org/10.1098/rsif.2017.0387
Shen, D., et al. (2017). “Deep Learning for Medical Image Analysis.” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 64(4), 809-814. https://doi.org/10.1109/TBME.2016.2598847
Topol, E. J. (2019). “Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again.” Basic Books.
Seltzer, E. (2018). “How Artificial Intelligence Is Revolutionizing Drug Discovery.” Forbes.
Cummings, J., et al. (2020). “Alzheimer’s Disease Drug Development Pipeline: 2020.” Alzheimer’s & Dementia: Translational Research & Clinical Interventions, 6(1), e12016. https://doi.org/10.1002/trc2.12016
Yao, L., et al. (2020). “Artificial Intelligence in Drug Discovery: Are We There Yet?” Drug Discovery Today, 25(5), 936-943. https://doi.org/10.1016/j.drudis.2020.03.016
Gulshan, V., et al. (2016). “Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs.” JAMA, 316(22), 2402–2410. https://doi.org/10.1001/jama.2016.17216
Penulis: Muhammad Nabil – FM22C – Farmasi UBP Karawang
