Kecerdasan Buatan (AI) untuk Manajemen Data dalam Bidang Kesehatan

Teknologi adalah sebuah bidang keilmuan yang sangat esensial serta futuristik pada masa kini. Teknologi secara umum dapat diartikan sebagai ilmu yang mempelajari tentang keterampilan dalam pengolahan alat guna membantu menyelesaikan berbagai permasalahan yang dialami manusia dan memenuhi segala kebutuhan hidup. 

Pada saat ini, perkembangan teknologi berjalan sangatlah cepat dari tahun ke tahun termasuk dalam bidang kecerdasan buatan atau biasa disebut juga dengan artifical intelligence (AI).

Kecerdasan buatan (AI) secara sederhana dapat didefinisikan sebagai kemampuan sistem komputer untuk melakukan tindakan pemecahan masalah, penalaran dan pembelajaran. 

AI diakui sebagai teknologi pendukung yang muncul dengan potensi yang memungkinkan inovasi multidisiplin seperti bekerja lebih efisien dengan peningkatan keandalan dan  jam kerja yang lebih lama daripada para pekerja yang dibayar. Tentunya hal ini merupakan bidang inovasi yang sangat menguntungkan bagi banyak organisasi kesehatan yang saat ini tidak memiliki banyak staf, mengalami pengingkatan permintaan dan memiliki kendala keuangan yang cukup berarti.

AI berpotensi untuk meningkatkan kualitas perangkat medis, terutama ketika bekerja sinergis dengan teknologi robot dalam meningkatkan kecepatan dan cakupan perbaikan berulang. Secara garis besar, alat kesehatan dapat bekerja lebih efektif ketika mereka dinamis dan mampu menanggapi kebutuhan pasien yang difasilitasi oleh AI yang terintegrasi. 

Kemudian selain memiliki kemampuan dalam meningkatkan kinerja perangkat medis, sebagai inovasi digital, kecerdasan buatan (AI) juga memiliki andil besar dalam membantu manajemen data di bidang kesehatan.

Proses manajemen data meliputi mengumpulkan, menyimpan, menormalkan, dan menelusuri asal muasalnya. Baru-baru ini, cabang penelitian AI dari sistem pencarian raksasa yang dikenal sebagai Google, meluncurkan proyek Google Deep mind Health, 

yang digunakan untuk menambang informasi statistik medis dengan cara yang baik untuk menawarkan layanan kesehatan yang sangat cepat dan berguna, karena salah satu langkah awal yang penting dalam perawatan kesehatan sebelum ketahap pengobatan adalah mengumpulkan dan menyelidiki data.

Manajemen data adalah aplikasi kecerdasan buatan dan otomatisasi digital yang paling banyak digunakan sehingga nantinya robot AI yang dibuat dapat mengumpulkan, menyimpan, menata ulang, dan melacak data untuk menawarkan akses yang lebih cepat dan konsisten. 

Dalam dekade terakhir dapat terlihat juga tentang ukuran emisi informasi kesehatan yang saat ini dapat diperoleh. Dalam bidang industri kesehatan, data (informasi pasien, informasi diagnosis, temuan penelitian baru, dan masih banyak lagi yang lainnya) dihasilkan dalam volume yang berjumlah besar setiap harinya. 

Kombinasi alat analisis data yang sangat besar telah membantu organisasi kesehatan mencapai titik yang penting untuk berkolaborasi secara lebih efisien dengan pasien dalam mengambil keputusan yang sangat baik, dan ketergantungan pada data besar ini dapat diatasi dengan menyimpannya untuk mengurangi pemborosan; 

dari memotong biaya hingga merampingkan waktu staf rumah sakit; dari memberdayakan pemantauan pasien jarak jauh hingga mengantisipasi epidemi, pemanfaatan data ini telah berkembang pesat.

Dengan manajemen data yang baik, perananan kecerdasan buatan (AI) dalam bidang kesehatan juga dapat berlanjut pada sub-bidang yang lainnya yakni layanan konsultasi digital. Saat ini, terdapat banyak aplikasi untuk perawatan kesehatan yang ditemukan di perangkat seluler aktif, yang dapat memudahkan pasien secara cepat dan nyata hanya dengan mengirim pesan misalnya melalui aplikasi Hallodoc dan Allodocter. 

Layanan kesehatan ini mendukung pasien berkonsultasi dengan menyediakan data tentang keluhan pasien yang telah dikumpulkan sebelumnya melalui sistem manajemen data, sehingga dapat muncul berbagai obat dengan dosis yang disarankan dengan tepat.

Dengan adanya kecerdasan buatan (AI) yang merupakan cabang ilmu dan teknologi komputer yang beradaptasi dengan simulasi perilaku cerdas dalam sistem komputer, dapat dimanfaatkan untuk berbagai hal seperti mengambil keputusan dari jarak jauh desain perawatan apa yang cocok dan sesuai untuk pasien, menafsirkan informasi untuk memberikan pasien akses pengetahuan yang lebih baik tentang kondisi fisik mereka, 

serta mengkoordinasikan pengalaman, informasi, dan kontak dari dokter yang dapat memberikan kepercayaan diri untuk mengubah gaya hidup pasien, meningkatkan kualitas perawatan pasien dan juga menurunkan biaya yang harus dikeluarkan baik dari pihak pasien maupun pihak organisasi kesehatan (rumah sakit, rumah singgah, dan sebagainya).