Sederet Tantangan Machine Learning pada Industri Kesehatan

Di era digital saat ini, pasti Anda sudah tidak asing lagi dengan machine learning atau sering disebut dengan pembelajaran mesin, yaitu merupakan salah satu mesin yang bisa belajar layaknya manusia. Pemanfaatannya begitu luas, bahkan juga diterapkan pada industri kesehatan.

Machine learning memiliki kemampuan dalam mengelola data yang akan mempermudah para petugas layanan kesehatan dalam memberikan layanan kepada pasien mereka. Namun, tak dapat dipungkiri bahwa penerapan machine learning pada industri kesehatan juga memiliki beberapa tantangan. Cari tahu apa saja tantangan machine learning tersebut melalui ulasan di bawah ini!

Machine Learning dan Industri Kesehatan

Machine learning merupakan teknologi yang sebagian besarnya didasari oleh jaringan saraf belajar mandiri buatan. Jaringan ini dapat menangkap data, sehingga memungkinkan mesin melakukan pembelajaran serta menciptakan suatu sistem atau algoritma. Algoritma yang tercipta dari data nyata ini akan membentuk suatu model.

Di industri kesehatan, sebetulnya penerapan machine learning bukanlah hal yang baru lagi. Teknologi machine learning memiliki potensi untuk mewujudkan banyak kebutuhan di bidang perawatan kesehatan. Sebagai contoh, mesin tersebut dapat meramalkan perkembangan kanker hingga lima tahun ke depan.

Itu hanyalah salah satu dari banyak kegunaan machine learning pada industri kesehatan yang berdampak positif. Masih ada banyak implementasi machine learning, mari lihat ulasan di bawah ini!

Contoh Implementasi Machine Learning di Industri Kesehatan

Machine learning memiliki pengaruh yang luar biasa pada peningkatan sistem perawatan kesehatan berkat pengurangan subjektivitas dan diagnosis klinis. Hal ini telah diakui karena machine learning dapat membantu dokter dalam mendiagnosis kanker, tumor, dan penyakit langka lainnya. Bahkan machine learning dapat mengungguli manusia dalam tugas-tugas tertentu.

Berikut beberapa contoh implementasi machine learning yang bermanfaat besar bagi pasien dan industri kesehatan.

1. Diagnosis Identification

Sudah banyak industri kesehatan yang menggunakan machine learning, dengan kemampuannya yang bisa menganalisis puluhan ribu data pasien dalam hitungan detik. Machine learning dapat membantu dokter dalam mengidentifikasi penyakit dengan benar dan meningkatkan kualitas pengobatan.

Terlebih lagi, machine learning juga dapat menganalisis data tambahan tentang kondisi pasien, seperti CT scan, tes, dan skrining untuk membantu dokter membuat diagnosis yang benar dan memungkinkan perawatan yang lebih baik.

2. Medical Image Analysis

Biasanya, langkah awal yang diambil dalam perawatan kesehatan adalah mengumpulkan dan menganalisis informasi catatan medis pasien. Machine learning berguna untuk membandingkan informasi tersebut dengan ratusan ribu kasus serupa dalam database, sehingga membantu dokter menghemat waktu dalam proses peninjauan. Berkat platform ini, waktu analisis penyakit pasien bisa lebih cepat dari 40 menit menjadi 6 menit saja.

3. Medical Record Management

Pencatatan oleh dokter memang biasanya membutuhkan waktu lama, tetapi machine learning dapat membantu menyelesaikan masalah ini. Misalnya, machine learning mampu menangkap dialog manusia selama kunjungan pasien dan mengubahnya menjadi teks, sehingga dokter tidak perlu lagi memasukan catatan klinis secara manual.

4. Disease Prediction

Ini merupakan salah satu kegunaan machine learning yang paling mengesankan dalam industri kesehatan karena dapat memprediksikan penyakit dalam tubuh pasien. Selain itu, ia juga mampu memanfaatkan informasi kesehatan pasien untuk menemukan korelasi antara berbagai macam gejala pasien dengan penyakit yang diasumsikan.

5. Mental Health Trends Tracking

Analisis ini dapat membantu penyedia layanan kesehatan mental untuk mengidentifikasi segmen populasi yang paling rentan terhadap penyebab stres, seperti pandemi atau bencana alam. Hal ini telah dilakukan Universitas Harvard yang menggunakan machine learning untuk mengukur kesehatan mental orang-orang selama pandemi dengan menganalisis kecemasan secara online.

6. Drug Development and Discovery

Pada industri kesehatan, machine learning juga berguna untuk menilai karakteristik aktivitas biologis, penyerapan, distribusi, metabolisme, dan ekskresi. Bahkan para tenaga medis bisa memanfaatkan machine learning untuk memilih molekul dengan biologis dan sifat yang diinginkan. Contohnya adalah menghasilkan molekuler baru dalam mengembangkan obat baru secara spesifik.

Tantangan Machine Learning di Industri Kesehatan

Machine learning memang telah terbukti sangat berguna pada industri kesehatan. Namun, ada beberapa tantangan machine learning yang tidak bisa diabaikan begitu saja. Apa saja? Berikut ulasannya.

1. Heterogeneity of Data

Machine learning memang sangat berguna dalam industri kesehatan. Namun, untuk membuat prediksi yang akurat membutuhkan data struktur berkualitas tinggi. Kesenjangan dalam informasi perawatan kesehatan dapat menyebabkan prediksi yang salah dan berdampak negatif pada pengambilan keputusan. Data haruslah terstruktur dan “dibersihkan” terlebih dahulu sebelum algoritma machine industri dapat menggunakannya secara efektif.

2. Lack of Qualified Resources

Hambatan lain yang terdapat pada machine learning adalah kurangnya sumber daya manusia (SDM) yang berkualitas. Menurut survei IDC pada 2020, kurangnya spesialis yang memenuhi syarat adalah salah satu tantangan machine learning yang membuat organisasi tak kunjung menerapkannya secara ekstensif.

2. Provider Resistance

Tantangan terbesar dari penggunaan machine learning adalah mengatasi penolakan penyedia. Untuk mengaplikasikan machine learning, organisasi medis sering kali perlu memperbarui perangkat dengan yang modern. Hal membutuhkan sumber daya yang tidak selalu bisa tersedia dengan cepat, terutama selama krisis kesehatan pandemi Covid-19.

Kesimpulan

Dari ulasan mengenai machine learning di industri kesehatan di atas, dapat disimpulkan bahwa machine learning berperan penting dan sangat membantu para tenaga medis sekaligus pasien. Namun, tak dapat dipungkiri bahwa terdapat sejumlah tantangan machine learning yang membuat penerapannya jadi belum optimal.

Agar bisa mengetahui apa yang sebaiknya dilakukan untuk menghadapi tantangan tersebut, mari pelajari soal machine learning secara lebih mendalam dengan mengikuti kelas di Algoritma Data Science School. Tersedia berbagai kelas seputar data science yang bisa Anda ikuti berdasarkan kebutuhan maupun level keahlian. Mari bergabung sekarang juga!

Referensi:

• DEMIGOS - Machine Learning in the Medical Field: Use Cases & Challenges (diakses pada 27 Juni 2022)
• nix-united - Machine Learning in Healthcare: 12 Real-world Use Cases to Know (diakses pada 27 Juni 2022)
• National Library of Medicine - The Potential for Artificial Intelligence in Healthcare (diakses pada 27 Juni 2022)