Rumah Sakit Terkemuka Memamerkan Kemajuan AI
Beberapa rumah sakit terkemuka mempresentasikan inisiatif penelitian dan pengembangan AI terbaru mereka selama simposium. Li Haizhou, dekan eksekutif School of Data Science di Chinese University of Hong Kong di Shenzhen, memperkenalkan TCM Omini, model bahasa besar yang dirancang khusus untuk Pengobatan Tradisional China (TCM). Model ini ditenagai oleh HuatuoGPT-o1, yang dikembangkan oleh tim Li.
TCM Omini: Merevolusi Diagnosis Pengobatan Tradisional China
TCM Omini menggabungkan empat metode diagnostik mendasar TCM: observasi, mendengarkan dan mencium, bertanya, dan palpasi. Model inovatif ini menggunakan pengenalan gambar untuk menganalisis isyarat visual seperti penampilan lidah, menangkap suara dan aroma melalui sensor khusus, dan menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk mengekstrak gejala dan riwayat medis. Selain itu, ia mengintegrasikan data sensor pulsa dan menganalisis pola pulsa menggunakan pemrosesan sinyal dan teknik pengenalan pola, memberikan pendekatan komprehensif untuk diagnosis TCM.
TCM Omini mewakili lompatan signifikan dalam integrasi teknologi modern dengan praktik pengobatan tradisional. Kemampuan model untuk memproses dan menganalisis berbagai jenis data secara bersamaan, dari isyarat visual hingga informasi sensorik dan linguistik, memungkinkan diagnosis yang lebih akurat dan komprehensif. Hal ini berpotensi untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas layanan kesehatan TCM, serta memperluas akses ke pengobatan tradisional bagi pasien di seluruh dunia. Selain itu, TCM Omini dapat berfungsi sebagai alat yang berharga untuk melatih generasi baru praktisi TCM, memberikan pendekatan berbasis bukti untuk mempelajari dan menerapkan prinsip-prinsip diagnosis TCM tradisional.
PUMCH-GENESIS: Mempercepat Diagnosis Penyakit Langka
Peking Union Medical College Hospital (PUMCH) dan Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA), bersama-sama mengembangkan PUMCH-GENESIS, model besar AI yang dirancang untuk mendiagnosis penyakit langka. Model ini secara resmi diluncurkan di simposium.
Yang Dungan, sekretaris Komisi Inspeksi Disiplin di PUMCH, menekankan bahwa PUMCH-GENESIS mengatasi hambatan kritis dalam analisis genomik: interpretasi data whole genome sequencing (WGS) yang memakan waktu. Saat ini, bahkan dokter berpengalaman hanya dapat menganalisis sejumlah laporan WGS terbatas setiap hari, menghambat perawatan pasien. Sistem AI baru ini, yang memanfaatkan deep learning dan fusi data-pengetahuan hibrida, menjanjikan untuk secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi diagnosis genetik. Kemampuan PUMCH-GENESIS untuk menganalisis volume data WGS yang lebih tinggi mempercepat proses diagnostik, yang berpotensi mengarah pada intervensi pengobatan yang lebih awal dan lebih efektif untuk pasien dengan penyakit langka.
PUMCH-GENESIS adalah terobosan yang menjanjikan dalam bidang diagnosis penyakit langka. Penyakit langka seringkali sulit untuk didiagnosis karena gejala yang tidak jelas dan kurangnya kesadaran di antara penyedia layanan kesehatan. Kemampuan PUMCH-GENESIS untuk menganalisis data WGS dengan cepat dan akurat dapat membantu dokter untuk membuat diagnosis yang lebih tepat waktu dan memulai pengobatan yang sesuai. Selain itu, model ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi target obat baru dan mengembangkan terapi yang dipersonalisasi untuk pasien dengan penyakit langka. Pengembangan PUMCH-GENESIS merupakan bukti kekuatan AI untuk merevolusi perawatan kesehatan dan meningkatkan kehidupan pasien dengan kondisi medis yang kompleks.
PUMCH telah mengintegrasikan lebih dari 80 aplikasi AI di berbagai fungsi rumah sakit, termasuk layanan pasien, diagnosis dan pengobatan klinis, penelitian medis, dan manajemen rumah sakit, yang menunjukkan adopsi AI yang luas di seluruh institusi.
Pendekatan Berbasis Data Rumah Sakit Ruijin untuk Pengembangan AI
Zhu Lifeng, wakil direktur Shanghai Digital Medicine Innovative Center, menyoroti penekanan Rumah Sakit Ruijin pada pemanfaatan data dan upayanya untuk membangun korpora medis multimodal dan multi-penyakit. Rumah sakit mengakui data sebagai sumber daya yang paling berharga untuk pengembangan AI.
Membangun Korpora Medis Komprehensif
Rumah Sakit Ruijin telah memanfaatkan data kesehatan untuk berbagai aplikasi, termasuk pengukuran penilaian kualitas, organisasi deret waktu data, penyelarasan dataset klinis multimodal, dan anotasi data granular. Database rumah sakit yang luas, yang mencakup berbagai informasi medis, memungkinkan pengembangan model AI yang kuat yang mampu mengatasi tantangan medis yang kompleks.
Zhu mengungkapkan bahwa total data kesehatan Rumah Sakit Ruijin telah mencapai 5PB, dengan peningkatan tahunan sekitar 1,5PB karena kemajuan teknologi medis yang berkelanjutan. Database yang terus berkembang menyediakan sumber daya yang kaya untuk melatih dan menyempurnakan algoritme AI, memastikan akurasi dan efektivitasnya.
Pendekatan berbasis data Rumah Sakit Ruijin adalah model untuk pengembangan AI di bidang perawatan kesehatan. Dengan mengumpulkan dan menganalisis sejumlah besar data medis, rumah sakit dapat mengidentifikasi pola dan tren yang dapat digunakan untuk meningkatkan diagnosis, pengobatan, dan pencegahan penyakit. Selain itu, database yang luas dapat digunakan untuk mengembangkan model AI yang dipersonalisasi yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik setiap pasien. Komitmen Rumah Sakit Ruijin terhadap pemanfaatan data adalah kunci untuk memajukan AI di bidang perawatan kesehatan dan meningkatkan hasil pasien.
Dampak DeepSeek pada Penerapan AI di Rumah Sakit
Min Dong, wakil direktur Cloud Computing and Big Data Research Institute di China Academy of Information and Communications Technology, menyoroti peran signifikan DeepSeek dalam mempercepat adopsi teknologi AI di sistem rumah sakit China.
Adopsi Sistem DeepSeek Skala Luas
Pada 3 Mei, lebih dari 800 rumah sakit umum di seluruh negeri telah menerapkan sistem DeepSeek, yang mencakup institusi medis di semua tingkatan. Adopsi yang luas ini menggarisbawahi pengakuan yang berkembang atas potensi AI untuk mengubah pemberian layanan kesehatan.
Min menekankan bahwa AI telah secara signifikan meningkatkan efisiensi pemberian layanan dan manajemen di dalam rumah sakit. Alat yang didukung AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas rutin, merampingkan alur kerja, dan memberi dokter wawasan yang berharga, yang pada akhirnya mengarah pada hasil pasien yang lebih baik.
Penyebaran sistem DeepSeek di ratusan rumah sakit di seluruh China merupakan bukti efektivitas dan skalabilitas teknologi AI. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan merampingkan alur kerja, DeepSeek membantu rumah sakit untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi beban kerja penyedia layanan kesehatan. Selain itu, kemampuan DeepSeek untuk memberikan wawasan yang berharga dari data medis yang besar dapat membantu dokter untuk membuat keputusan diagnosis dan pengobatan yang lebih tepat, yang pada akhirnya mengarah pada hasil pasien yang lebih baik. Adopsi DeepSeek secara luas menunjukkan potensi AI untuk mengubah pemberian layanan kesehatan di skala nasional.
Mengatasi Tantangan dalam Aplikasi AI Medis
Namun, Min juga mengakui tantangan yang terkait dengan penerapan AI medis skala besar, termasuk keterbatasan algoritmik yang dapat menyebabkan output yang terdistorsi dan risiko halusinasi. Kurangnya dataset berkualitas tinggi untuk kondisi medis khusus juga dapat mengakibatkan kualitas data yang buruk untuk pelatihan dan inferensi. Selain itu, proses pelatihan data menimbulkan kekhawatiran tentang risiko keamanan dan privasi.
Keterbatasan Algoritmik dan Halusinasi
Algoritme AI tidak sempurna dan terkadang dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat atau menyesatkan. Ini sangat memprihatinkan dalam aplikasi medis, di mana bahkan kesalahan kecil dapat memiliki konsekuensi serius. Risiko “halusinasi,” di mana model AI menghasilkan output yang tidak didasarkan pada data atau bukti nyata, semakin menggarisbawahi perlunya validasi dan pemantauan yang cermat terhadap sistem AI.
Keterbatasan algoritmik dan risiko halusinasi merupakan tantangan signifikan yang harus diatasi untuk memastikan penerapan AI medis yang aman dan efektif. Untuk mengurangi risiko ini, penting untuk mengembangkan algoritme AI yang kuat dan transparan, serta untuk memvalidasi dan memantau secara ketat kinerja sistem AI dalam pengaturan klinis dunia nyata. Selain itu, penting untuk mendidik penyedia layanan kesehatan tentang batasan AI dan untuk memastikan bahwa mereka melengkapi oleh dokter dan tenaga ahli lainnya.
Kualitas dan Ketersediaan Data
Kinerja model AI sangat bergantung pada kualitas dan kuantitas data pelatihan. Kurangnya dataset yang cukup besar dan beragam untuk kondisi medis khusus dapat membatasi akurasi dan keandalan alat diagnostik dan pengobatan yang didukung AI. Mengatasi tantangan ini membutuhkan upaya kolaboratif untuk mengumpulkan, mengkurasi, dan berbagi data medis berkualitas tinggi sambil mematuhi standar etika dan privasi yang ketat.
Kualitas dan ketersediaan data adalah faktor penting yang dapat memengaruhi kinerja model AI medis. Untuk memastikan bahwa model AI akurat dan andal, penting untuk melatihnya pada dataset yang besar dan beragam yang mencerminkan populasi pasien yang dimaksudkan. Selain itu, penting untuk memastikan bahwa data pelatihan bersih, akurat, dan lengkap. Mengatasi tantangan ini membutuhkan investasi dalam infrastruktur data dan mekanisme tata kelola data.
Kekhawatiran Keamanan dan Privasi
Penggunaan data pasien yang sensitif untuk melatih model AI menimbulkan kekhawatiran keamanan dan privasi yang signifikan. Sangat penting untuk menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat untuk melindungi informasi pasien dari akses dan penyalahgunaan yang tidak sah. Selain itu, penting untuk mengembangkan sistem AI yang transparan dan akuntabel yang menghormati otonomi pasien dan memastikan bahwa keputusan yang didorong oleh AI dibuat untuk kepentingan terbaik pasien.
Kekhawatiran keamanan dan privasi adalah pertimbangan penting yang harus ditangani dalam penerapan AI medis. Untuk melindungi informasi pasien, penting untuk menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat, seperti enkripsi dan kontrol akses. Selain itu, penting untuk mengembangkan kebijakan tata kelola data yang transparan dan akuntabel yang mengatur pengumpulan, penggunaan, dan berbagi data pasien. Akhirnya, penting untuk mendidik pasien tentang risiko dan manfaat AI dan untuk memberi mereka kesempatan untuk memilih keluar dari penggunaan data mereka untuk pelatihan AI.
Masa Depan AI di Bidang Kesehatan
Simposium menyoroti potensi transformatif AI di bidang perawatan kesehatan, dengan contoh aplikasi inovatif mulai dari diagnosis TCM hingga identifikasi penyakit langka. Adopsi sistem DeepSeek yang luas di rumah sakit di seluruh China menunjukkan pengakuan yang berkembang atas kemampuan AI untuk meningkatkan pemberian layanan dan manajemen.
Namun, simposium juga menggarisbawahi tantangan yang harus diatasi untuk memastikan penerapan AI yang aman, efektif, dan etis di bidang perawatan kesehatan. Tantangan-tantangan ini meliputi keterbatasan algoritmik, masalah kualitas data, dan kekhawatiran keselamatan dan privasi. Dengan mengatasi tantangan-tantangan ini secara proaktif, industri perawatan kesehatan dapat membuka potensi penuh AI dan menciptakan masa depan di mana teknologi memberdayakan dokter dan meningkatkan hasil pasien.
Kemajuan yang dipamerkan mencerminkan tren yang lebih luas dari mengintegrasikan AI ke dalam praktik medis, yang menawarkan potensi untuk diagnosis yang lebih tepat, perawatan yang dipersonalisasi, dan pemberian layanan kesehatan yang efisien. Diskusi tersebut juga menyinggung pentingnya aksesibilitas data, transparansi algoritme, dan pertimbangan etis untuk memastikan penerapan AI yang bertanggung jawab di bidang perawatan kesehatan.
Pengobatan Presisi
Kemampuan AI untuk menganalisis sejumlah besar data pasien dapat mengarah pada pengobatan presisi, di mana perawatan disesuaikan dengan susunan genetik, gaya hidup, dan lingkungan individu. Pendekatan individualisai ini dapat meningkatkan efektivitas pengobatan dan mengurangi efek samping.
Kemampuan AI untuk mengolah big data akan mengembangkan teknik perawatan di era modern karena riwayat penyakit pasien terintegrasi dengan teknologi modern yang semakin canggih. Teknologi yang semakin canggih akan membantu berbagai dokter ahli dan tenaga medis lainnya untuk semakin mengeksplor berbagai penyebab dan faktor dari penyakit yang mungkin sebelumnya sulit untuk dianalisis.
Penemuan Obat
AI dapat mempercepat proses penemuan obat dengan mengidentifikasi kandidat obat potensial, memprediksi kemanjurannya, dan mengoptimalkan desainnya. Ini dapat secara signifikan mengurangi waktu dan biaya yang terkait dengan pengembangan perawatan baru untuk penyakit.
Dengan kemajuan teknologi, penemuan obat dan pembuatan pun akan semakin efektif. Kandungan yang pas akan mudah untuk dianalisis dengan model AI yang komprehensif.
Pemantauan Pasien Jarak Jauh
Sistem pemantauan pasien jarak jauh yang didukung AI dapat melacak tanda-tanda vital pasien, mendeteksi potensi masalah kesehatan sejak dini, dan memberikan intervensi tepat waktu. Ini dapat meningkatkan hasil pasien dan mengurangi kebutuhan untuk rawat inap.
Dengan tenaga baterai yang semakin lama dan efisien, alat pacu jantung dan alat kesehatan lainnya akan lebih praktis dan aman dipakai oleh pasien. Teknologi yang semakin portabel turut membantu pasien di daerah terpencil yang kekurangan fasilitas kesehatan.
Efisiensi Administratif
AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas administratif, seperti penjadwalan janji temu, penagihan, dan pemrosesan klaim asuransi, membebaskan para profesional perawatan kesehatan untuk fokus pada perawatan pasien. Ini dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya.
Penggunaan AI dalam membantu mengurangi beban kerja dalam hal administrasi akan membantu tenaga medis untuk fokus sepenuhnya kepada pasien. Secara tidak langsung hal ini akan meningkatkan pelayanan terhadap pasien dan berimbas pada kepuasan pasien.
Augmented Reality
AI dikombinasikan dengan augmented reality (AR) dapat memberikan panduan real-time kepada ahli bedah selama prosedur kompleks, meningkatkan akurasi dan mengurangi risiko komplikasi. AR juga dapat digunakan untuk melatih mahasiswa kedokteran dan mendidik pasien.
Simulasi operasi yang dikembangkan AI akan membantu pelajar di bidang kedokteran untuk mengulang kembali proses operasi sebelumnya tanpa harus menunggu jadwal operasi yang asli. Hal ini membantu mempercepat proses pembelajaran mahasiswa kedokteran dan meningkatkan kemampuan mereka.
Perkembangan yang dibahas di simposium menunjukkan bagaimana teknologi AI membentuk kembali perawatan kesehatan. Karena AI terus maju dan menjadi lebih terintegrasi ke dalam bidang medis, privasi data, keamanan, dan implikasi etis dari penggunaan AI dalam proses pengambilan keputusan perawatan kesehatan yang sensitif akan tetap menjadi area fokus utama dalam industri perawatan kesehatan di tahun-tahun mendatang. Dengan perhatian yang diarahkan pada pengembangan di bidang-bidang penting ini, integrasi AI akan membawa teknologi medis ke era perawatan baru. Seiring dengan perkembangan teknologi, upaya kolaboratif yang dijelaskan akan memastikan bahwa kemajuan dalam AI dikembangkan dan diterapkan dengan aman dan dengan perhatian cermat pada kebutuhan individu pasien.