Peran Kecerdasan Buatan dalam Perawatan Medis

Kecerdasan buatan atau biasa disebut Artificial Intelligence (AI) merupakan sebuah teknologi yang menirukan kecerdasan layaknya manusia dan diterapkan pada sistem komputer atau perangkat mesin lainnya. Kecerdasan buatan dibuat dengan tujuan menghasilkan teknologi yang mampu menirukan aktivitas kognitif manusia, seperti kemampuan untuk belajar, kemampuan penalaran, pengambilan keputusan, dan pengoreksian diri.

Saat ini kecerdasan buatan (AI) telah membawa perubahan yang cukup signifikan dalam berbagai bidang, tak terkecuali dalam perawatan medis. Kecerdasan buatan bukan hanya sebuah perangkat, melainkan sebuah inovasi yang mengubah paradigma dalam memahami, mendiagnosis, dan merawat pasien. Dalam bidang kedokteran, kecerdasan buatan di kelompokan menjadi dua jenis, yakni virtual dan fisik.

Untuk jenis virtual sendiri contohnya meliputi aplikasi guna rekam medis elektronik. Sedangkan untuk jenis fisik, berkaitan dengan pemanfaatan robot yang membantu dalam tindakan operasi, serta alat prostesis pintar untuk penyandang disabilitas. Berikut merupakan peran kecerdasan buatan dalam perawatan medis:

• Identifikasi dan Diagnosis Penyakit 

Kecerdasan buatan dapat menganalisis data medis pasien termasuk gambar medis, riwayat kesehatan, dan hasil tes dengan lebih cepat dan akurat. Kecerdasan buatan dapat mengenali pola-pola yang mungkin sulit dikenali oleh manusia, hal ini dapat membantu dalam identifikasi serta diagnosis penyakit dengan keakuratan yang cukup tinggi.

• Pengobatan yang Lebih Personal

Dengan menganalisis data pasien secara menyeluruh, kecerdasan buatan dapat membantu dalam menentukan rencana pengobatan yang sesuai dengan kebutuhan pasien. Kecerdasan buatan  juga dapat memprediksi kemungkinan hasil dari berbagai pilihan pengobatan.

• Pengembangan Obat

Kecerdasan buatan dapat menganalisis data molekuler untuk mengidentifikasi target obat baru, memprediksi efek samping, serta dapat merancang pengobatan yang lebih efektif. Hal ini dapat membantu mempercepat proses penemuan dan pengembangan obat.

Kecerdasan buatan akan membuka peluang lebih besar untuk terciptanya sistem perawatan medis yang lebih efisien. Dengan kemampuan yang dimiliki kecerdasan buatan dalam mengelola data pasien secara masif, hal ini berguna untuk membantu mengoptimalkan alokasi sumber daya, mengurangi antrean, serta memastikan pasien menerima perawatan yang tepat pada waktunya. Meskipun kecerdasan buatan tidak akan sepenuhnya menggantikan peran dokter ataupun tenaga medis lainnya dalam perawatan medis, namun sangat mungkin bahwa kecerdasan buatan akan memperoleh banyak peran dan membantu dalam menyelesaikan tugas-tugas yang berkaitan dengan perawatan medis.

Penerapan kecerdasan buatan di fasilitas pelayanan kesehatan masih memerlukan banyak penilaian dan pertimbangan yang matang. Saat ini memang teknologi kecerdasan buatan sudah tersedia, namun teknologi tersebut perlu dikembangkan lebih lanjut guna bekerja lebih baik serta meminimalisir kemungkinan terjadinya kesalahan serius. Sebagian besar dokter ataupun tenaga medis lainnya telah menerima kehadiran teknologi kecerdasan buatan sebagai rekan kerja dalam memberikan perawatan medis. Namun, ada pula yang beranggapan bahwa teknologi ini berpotensi mengancam lapangan pekerjaan kelak. Meski demikian, pengembangan kecerdasan buatan dalam perawatan medis terus dilakukan dengan harapan membantu meringankan beban kerja tenaga medis dan meningkatkan kualitas layanan kesehatan secara keseluruhan.

Referensi

• Trenggono, P., Bachtiar, A. (2023). Peran Artificial Intelligence dalam Pelayanan Kesehatan : A Systematic Review. Jurnal Ners, 7(1).
• Munawar, Z., Herdiana, Y., Suharya, Y., Putri, N. (2021). Pemanfaatan Teknologi Digital di Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi, 8(2).
• Amisha, Malik, P., Pathania, M., & Rathaur, V. (2019). Overview of Artificial Intelligence in Medicine. Journal of Family Medicine and Primary Care, 8(7).
• Vasey, B., Ursprung, S., Beddoe, B., Taylor, E. H., Marlow, N., Bilbro, N., Watkinson, P., & McCulloch, P. (2021). Association of Clinician Diagnostic Performance With Machine Learning–Based Decision Support Systems. JAMA Network Open, 4(3).
• Mullowney, M. W., Duncan, K. R., Elsayed, S. S., dkk. (2023). Artificial intelligence for natural product drug discovery. Nature Reviews Drug Discovery, 22(11).