Neuron » Blog » Janji Artificial Intelligence (AI) untuk Perawatan Kesehatan Mental

Janji Artificial Intelligence (AI) untuk Perawatan Kesehatan Mental

Janji Artificial Intelligence - AI - untuk Perawatan Kesehatan Mental

Ini adalah gambaran singkat, dari kemajuan penting dalam kecerdasan buatan (Artificial Intelligence ). Dimana akan segera berdampak pada cara perawatan kesehatan mental. Yang dapat dipraktikkan dalam hal-hal klinis sehari-hari.

Hasilnya adalah perawatan yang lebih individual. Menggabungkan dua tehnik. Antara, komplementer konvensional berbasis bukti dan modalitas pengobatan alternatif (alternative medicine modalities ) atau disingkat CAM. Ini memungkinkan sistem perawatan lebih efektif dan hemat biaya. Dan tentunya dengan hasil yang lebih baik.

AI dalam perawatan kesehatan mental

Kecerdasan buatan memegang janji yang sangat besar (Dilsizian 2014). Khususnya untuk perawatan kesehatan mental. Karena akan memungkinkan praktisi untuk:

  • Cepat mengekstrak informasi berguna dari kumpulan data yang sangat besar, tentang informasi medis pasien. Dimana sebelumnya sulit dan memakan waktu untuk diakses.
  • Cepat mengakses sumber daya andal yang mengandung informasi terkini, tentang berbagai modalitas medis dan CAM Barat.
  • Menggunakan alat AI canggih untuk panduan dalam mengidentifikasi protokol pengobatan yang optimal. Dalam mengatasi banyak masalah kesehatan mental umum dan memprediksi hasil pengobatan.

Untuk memiliki utilitas klinis praktis dalam pengobatan dan perawatan kesehatan mental, sistem AI harus mencakup perangkat lunak pembelajaran mesin, yang mampu memproses volume besar data terstruktur, dan perangkat lunak natural language processing (NLP) atau pemrosesan bahasa alami, sehingga mampu menggali data tidak terstruktur. Seperti teks naratif dalam elektronik catatan kesehatan dan data pencitraan medis.

Untuk membantu penyedia layanan kesehatan, dengan pengambilan keputusan klinis, sistem AI harus ‘dilatih’ ke tingkat keahlian khusus, ini diperlukan dalam domain pengetahuan medis tertentu. Setelah selesai pelatihan, sangat penting untuk menjaga pasokan data medis terkait saat ini. Berbagi data yang luas, antara pembayar dan penyedia, sangat penting. Agar hal ini berhasil (Kayyali 2013).

Sistem IBM Watson AI adalah contoh dari sistem yang mencakup bahasa mesin dan kemampuan NLP. Ini sudash banyak digunakan dalam bidang penelitian kanker (Lohr 2016).

Program AI yang menggabungkan algoritma jaringan saraf, sedang digunakan untuk mengkarakterisasi hubungan non-linier yang kompleks. Antara gejala yang dirawat, modalitas pengobatan yang berbeda, dan ukuran hasil klinis. Dimana sebelumnya, sulit dipastikan ketika menggunakan perangkat lunak tradisional.

Pembelajaran mendalam adalah, cabang baru dari algoritma berbasis jaringan saraf, yang mampu menyelidiki hubungan nonlinier kompleks, dalam data yang sulit atau tidak mungkin untuk dikarakterisasi menggunakan perangkat lunak yang kurang canggih.

Dalam beberapa tahun terakhir, algoritma pembelajaran yang mendalam telah digunakan untuk mengidentifikasi hubungan nonlinear yang kompleks dalam data dari penelitian pencitraan otak fungsional. Yang sebelumnya, tidak mungkin untuk dianalisis (Vieiraa et al 2017).

‘ Big Data’

memungkinkan analisis volume data medis kompleks yang sangat besar

‘Data besar’, mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks. Metode pengolahan datanya, tidak dapat memberikan analisis yang berguna. Kemajuan dalam metode analisis data besar, akan segera memungkinkan otomatisasi penelitian literatur, menghasilkan informasi berkualitas tinggi pada berbagai modalitas pengobatan komplementer dan alternatif (CAM).

Memperoleh data besar yang berguna untuk pengambilan keputusan dalam kedokteran dan perawatan kesehatan mental, adalah masalah nontrivial. Karena, pembayar dan penyedia, memiliki berbagai jenis data rahasia pada pasien yang sama, sering dikodekan dengan cara yang berbeda.

Dalam data besar, sering kali ada tradeoff antara akurasi di tingkat mikro dan wawasan tentang manfaat pengobatan di tingkat makro. Masalah ini sedang diatasi dengan menggabungkan set data besar pada beberapa domain. Seperti data penelitian klinis, data peningkatan kualitas, catatan kesehatan elektronik, dan data klaim administrasi. Dengan menggunakan analisis multivariat untuk mengidentifikasi subkelompok pasien, memungkinkan mengangani berbagai perawatan dalam pengaturan yang berbeda. (Matthews 2014).

Super learning:

Sistem AI untuk memprediksi hasil pengobatan dalam perawatan kesehatan mental

Program AI yang disebut Super learning, sedang dikembangkan untuk membantu dokter dalam memprediksi hasil pengobatan gangguan penggunaan narkoba (Acion et al 2017).

Program ini, membandingkan data yang dihasilkan dari berbagai algoritma prediksi. Seperti deep neural networks dan regresi logistik. Database 100.000 pasien yang dirawat karena gangguan penggunaan narkoba, dianalisis menggunakan Super learning, hasilnya, prediksi lebih unggul, daripada semua algoritma non-AI tradisional.

Perangkat lunak yang sama, dapat digunakan untuk memprediksi hasil gangguan kejiwaan dalam menanggapi berbagai terapi konvensional dan CAM.

Hasilnya, kemudian dapat digunakan untuk memodifikasi protokol perawatan secara berkelanjutan, untuk mengoptimalkan hasil.

Baca juga;

NLP dan pemodelan simulasi dinamis

Mengakses data klinis terkait dalam catatan dokter, memerlukan perangkat lunak pengolah bahasa alami. Ini mengharuskan mengatasi rintangan kerahasiaan. Perangkat lunak pemrosesan bahasa alami (NLP) digunakan untuk mengekstraksi konsep dan hubungan kunci dalam set data tekstual yang sangat besar yang terkandung dalam literatur biomedis yang diterbitkan, catatan kesehatan elektronik, dan sumber daya medis berbasis web (Doan 2014).

Studi yang menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP), telah menganalisis data yang tidak terstruktur dari jutaan pasien, mengubah informasi utama, menjadi konten terstruktur yang mengarah pada peningkatan pengawasan terhadap respons pengobatan serta kemungkinan efek samping obat yang berbahaya (Le Pendu 2013).

Dynamic simulation modeling (DSM); adalah pendekatan yang digunakan untuk merancang, dan mengembangkan representasi matematis, yang mensimulasikan intervensi dan memprediksi respons, terhadap mereka dari waktu ke waktu, berdasarkan preferensi dan hasil pasien, ketika data yang tersedia terbatas atau tidak ada.

DSM berhasil digunakan untuk memperkirakan perbedaan efektivitas, antara intervensi perawatan kesehatan sebelum mereka diterapkan (Marshall 2015). Big data dan DSM, memiliki hubungan sinergisitas timbal balik. DSM akan memungkinkan aplikasi luas data besar untuk pengambilan keputusan dalam sistem perawatan kesehatan yang besar. Dengan cara yang sama, Big Data akan memberikan temuan penelitian terbaru, untuk memastikan bahwa model ini, mensimulasikan hasil berdasarkan temuan terbaru.

Melihat ke depan

Di tahun-tahun mendatang, kemajuan dalam kecerdasan buatan (AI) akan menghasilkan alat klinis praktis, yang akan digunakan oleh penyedia layanan kesehatan mental untuk merencanakan perawatan individual. Dengan cara menggabungkan beragam perawatan konvensional dan modalitas pengobatan alternatif dan pengobatan alternatif (CAM) berbasis bukti. Hasilnya, akan lebih efektif. Seperti dalam manajemen biaya gangguan kejiwaan umum. Seperti gangguan depresi mayor, ADHD, PTSD, gangguan bipolar, gangguan kecemasan, skizofrenia, penyakit Alzheimer, dan lain-lain.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *