AI dan ilmu data memungkinkan perawatan kesehatan berbasis nilai

Layanan kesehatan merupakan salah satu sektor yang paling penting dan menantang di dunia. Sektor ini memengaruhi kehidupan dan kesejahteraan miliaran orang dan menghabiskan sebagian besar ekonomi global. Namun, perawatan kesehatan juga menghadapi banyak masalah, seperti meningkatnya biaya, kualitas yang tidak merata, pelayanan yang tidak efisien, dan akses yang tidak merata. Masalah-masalah ini diperparah dengan meningkatnya permintaan akan layanan kesehatan, yang didorong oleh faktor-faktor seperti populasi yang menua, penyakit kronis, dan pandemi.

Untuk mengatasi masalah-masalah tersebut, diperlukan perubahan paradigma dalam layanan kesehatan, dari model berbasis volume menjadi model berbasis nilai. Model berbasis volume berfokus pada kuantitas layanan yang diberikan, seperti jumlah tes, prosedur, atau rawat inap. Model berbasis nilai berfokus pada kualitas hasil yang dicapai, seperti status kesehatan, kepuasan, dan pengalaman pasien. Model berbasis nilai bertujuan untuk meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan pasien sekaligus mengurangi pemborosan dan inefisiensi sistem perawatan kesehatan dan ilmu data dapat memungkinkan perawatan kesehatan berbasis nilai dengan berbagai cara, seperti:

Meningkatkan keterlibatan dan pemberdayaan pasien

Kecerdasan buatan dan ilmu data dapat membantu pasien menjadi lebih terinformasi, terlibat, dan proaktif dalam kesehatan dan perawatan mereka. Sebagai contoh, kecerdasan buatan dan sains data dapat memberikan informasi, edukasi, dan panduan yang dipersonalisasi dan disesuaikan untuk pasien, berdasarkan kondisi kesehatan, tujuan, dan preferensi mereka. Kecerdasan buatan dan sains data juga dapat menyediakan alat bantu interaktif dan cerdas, seperti chatbot, asisten suara, dan perangkat yang dapat dikenakan, yang dapat membantu pasien memantau, mengelola, dan meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan mereka.

Meningkatkan diagnosis dan pengobatan

Kecerdasan buatan dan ilmu data dapat membantu penyedia layanan kesehatan membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat, berdasarkan bukti dan data terbaik yang tersedia. Sebagai contoh, kecerdasan buatan dan ilmu data dapat menganalisis kumpulan data yang besar dan kompleks, seperti rekam medis, gambar, genomik, dan sensor, serta memberikan wawasan, prediksi, dan rekomendasi untuk diagnosis dan perawatan. Kecerdasan buatan dan ilmu data juga dapat memungkinkan pengobatan presisi, yaitu penyesuaian perawatan kesehatan dengan karakteristik, kebutuhan, dan preferensi masing-masing pasien.

Mengoptimalkan layanan dan operasi perawatan kesehatan

Kecerdasan buatan dan ilmu data dapat membantu organisasi perawatan kesehatan meningkatkan efisiensi, efektivitas, dan kualitas layanan dan proses mereka. Sebagai contoh, kecerdasan buatan dan ilmu data dapat mengoptimalkan alokasi dan pemanfaatan sumber daya, seperti staf, peralatan, dan fasilitas, serta mengurangi biaya, kesalahan, dan pemborosan. Kecerdasan buatan dan ilmu data juga dapat meningkatkan koordinasi dan kolaborasi tim perawatan kesehatan, serta merampingkan alur kerja dan komunikasi penyedia layanan kesehatan dan pasien.

Memajukan inovasi dan penelitian perawatan kesehatan

Kecerdasan buatan dan sains data dapat membantu para peneliti dan inovator perawatan kesehatan menemukan cara-cara baru yang lebih baik untuk mencegah, mendiagnosis, mengobati, dan menyembuhkan penyakit dan kondisi. Sebagai contoh, kecerdasan buatan dan ilmu data dapat mempercepat pengembangan dan pengujian obat, perangkat, dan terapi baru, serta mengurangi waktu dan biaya uji klinis. Kecerdasan buatan dan ilmu data juga dapat memungkinkan terciptanya dan menyebarluaskan pengetahuan dan bukti baru, serta menumbuhkan budaya pembelajaran dan peningkatan dalam perawatan kesehatan.

Untuk memanfaatkan potensi penuh kecerdasan buatan dan sains data untuk perawatan kesehatan berbasis nilai, diperlukan pendekatan kolaboratif dan multi-pemangku kepentingan, yang melibatkan pasien, penyedia layanan kesehatan, pembayar, pembuat kebijakan, peneliti, dan inovator. Ada juga kebutuhan akan lingkungan yang mendukung dan memungkinkan, yang mendorong pengembangan, adopsi, dan evaluasi solusi kecerdasan buatan dan ilmu data untuk perawatan kesehatan. Ada juga kebutuhan untuk proses pembelajaran dan peningkatan yang berkelanjutan dan adaptif, yang memanfaatkan umpan balik dan data dari aplikasi kecerdasan buatan dan sains data serta menggabungkan praktik terbaik dan pelajaran yang dipetik dari domain dan sektor lain.