Mempersiapkan Praktik Anda untuk Adopsi AI

Pembicara: Dr. Zaki Al-Mualla

Profesor, Penggemar Kesehatan Digital & AI, Cleveland Clinic Abu Dhabi

Masuk untuk Memulai

Keterangan

"Mempersiapkan Praktik Anda untuk Penerapan AI" melibatkan pembangunan fondasi literasi digital, kesiapan data, dan kesadaran etika di antara dokter dan staf. Integrasi yang berhasil dimulai dengan mengidentifikasi alur kerja utama tempat AI dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, atau hasil bagi pasien. Sangat penting untuk memilih alat yang selaras dengan tujuan praktik Anda sekaligus memastikan transparansi, keamanan, dan kepatuhan. Pelatihan, manajemen perubahan, dan evaluasi berkelanjutan sangat penting untuk menumbuhkan kepercayaan dan penerapan jangka panjang. Pada akhirnya, AI harus mendukung—bukan menggantikan—sentuhan manusia dalam pengobatan.

Ringkasan Mendengarkan

  • Kehadiran AI yang semakin meningkat dalam spesialisasi seperti urologi mencerminkan tren yang lebih luas dari otomatisasi dan ketergantungan pada avatar dalam perawatan kesehatan. Pengenalan teknologi ini secara terkontrol dan aman sangatlah penting. Inovasi dalam perawatan kesehatan meningkatkan hasil pasien melalui diagnosis dini, pengambilan keputusan yang dibantu otomatisasi, perawatan yang dipersonalisasi, dan prosedur minimal invasif. Tujuannya juga untuk meningkatkan efisiensi dan alokasi sumber daya.
  • Kemajuan AI telah menonjol dalam karakteristik yang kaya akan gambar, seperti pemindaian retina untuk diabetes, radiologi, dan patologi. Area yang kaya data seperti ICU, anestesi, dan pemantauan jarak jauh juga mendapat manfaat. Dalam urologi, AI membantu dalam segmentasi tumor ginjal, diagnosis yang akurat, dan pengobatan. AI juga meningkatkan akurasi biopsi kanker prostat dan memungkinkan terapi yang lebih terfokus.
  • Model AI sederhana dapat memprediksi diagnosis, seperti contoh model yang mencapai akurasi hampir 90% dalam memprediksi kultur urin positif, membantu pengambilan keputusan secara real-time dalam pengaturan perawatan darurat dan primer. Model prediktif juga dapat mengidentifikasi pasien yang berisiko memburuk di rumah sakit. Lebih jauh lagi, AI dapat memanfaatkan kumpulan data komunitas besar, seperti program genomik, untuk mengidentifikasi populasi yang berisiko untuk perawatan yang dipersonalisasi dan pencegahan.
  • AI juga dapat digunakan di area operasional, seperti memperkirakan kebutuhan obat di apotek, memastikan persediaan yang cukup, terutama untuk obat transplantasi. Sistem pemantauan cerdas, seperti HelloCare dari Cleveland Clinic, menggunakan kamera dan sensor untuk memprediksi risiko jatuh dan memfasilitasi komunikasi staf, yang mengarah pada peningkatan hasil pasien.
  • Tantangan dalam penerapan AI meliputi masalah etika, kepatuhan peraturan, dan keseimbangan teknologi dengan sentuhan manusia. Mempertahankan empati manusia dan mengalihkan waktu dokter dan perawat dari pekerjaan administrasi sangatlah penting. Kolaborasi, penggunaan AI yang bertanggung jawab, dan mengatasi kekhawatiran keamanan kerja juga sangat penting. Otomatisasi harus menciptakan pekerjaan yang lebih memuaskan, pelatihan melalui ulang dan penyematan keterampilan dalam perawatan kesehatan.
  • Menerima perubahan dan inovasi sangat penting. Memprioritaskan perawatan pasien dan menyambut kemajuan teknologi akan menghasilkan pasien yang bahagia. Langkah awal untuk praktik kecil atau menengah meliputi memahami nilai AI, mengidentifikasi masalah dalam praktik mereka, dan mengeksplorasi solusi yang tersedia. Menetapkan strategi visi, berinvestasi dalam infrastruktur digital, dan memberikan pentingnya staf pendidikan.
  • Membangun kepercayaan pasien memerlukan komunikasi yang transparan tentang peran AI dalam diagnosis dan pengobatan. Contohnya seperti menggunakan AI untuk meningkatkan deteksi kanker prostat atau operasi robotik dengan akurasi yang ditingkatkan AI dapat menumbuhkan kepercayaan. Transparansi membantu menjembatani kesenjangan antara rasa takut dan kepercayaan dalam keputusan perawatan kesehatan yang digerakkan oleh AI.
  • Kesalahpahaman umum meliputi pengabaian bias yang melekat dalam AI, khususnya kekurangan kumpulan data beragam yang mewakili populasi yang berbeda. Melatih staf, mendorong kolaborasi antar spesialisasi, dan membangun kerangka kerja untuk menilai solusi AI yang sangat penting. Implikasi keuangan dan ekonomi kesehatan juga harus dipertimbangkan selama penerapan AI.

Komentar