 |
Untuk lebih memahami kemana arah industri teknologi perawatan kesehatan, mempelajari tren teknologi utama adalah yang terpenting. Meskipun sistem yang telah terbukti sering kali lebih disukai karena keandalannya, bisnis selalu mencari cara baru untuk meningkatkan kinerja, produktivitas, dan efisiensinya.
Sekarang, mari kita bicara tentang tren teknologi perawatan kesehatan di tahun 2021.
1.Telemedicine
COVID-19 telah sangat mempercepat penggunaan sumber daya telehealth. Pada bulan April 2020, 43,5% dari kunjungan perawatan primer Medicare menggunakan metode telehealth daripada kunjungan langsung. Salah satu manfaat utama telehealth dibandingkan alternatif langsung adalah mengurangi kontak antara pasien, petugas kesehatan, dan pasien lain. Perangkat yang dapat dikenakan memungkinkan petugas layanan kesehatan memiliki informasi waktu nyata tentang data pasien saat mereka tetap di rumah.
Lebih penting lagi, pertumbuhan telehealth tampaknya akan terus berlanjut bahkan setelah pandemi selesai. 71% pasien di Amerika Serikat mempertimbangkan telemedicine pada awal pandemi, dan 50% telah menggunakan janji temu virtual. Dengan telehealth semakin populer di tahun sebelumnya, pandemi menjadi pendorong utama bagi perkembangan industri. Ledakan telehealth ini tampaknya akan menembus $ 185,6 miliar pada tahun 2026.
Aspek terpenting dari kesuksesan telehealth adalah adopsi yang sabar. Karena sebagian besar pasien merasa nyaman dengan solusi telehealth, jelas bahwa industri ini memiliki masa depan yang kuat.Layanan telehealth paling kuat disediakan melalui aplikasi telemedicine . Salah satu teknologi terpenting di balik aplikasi telemedicine adalah WebRTC , sistem berbasis API sumber terbuka untuk menghubungkan browser web dengan aplikasi seluler. Salah satu aspek terpenting dari WebRTC yang membuatnya penting untuk aplikasi telemedicine adalah keserbagunaannya. Ini dapat mengaktifkan fitur berguna seperti obrolan teks dan video, berbagi layar, dan transfer file.
Catatan kesehatan elektronik (EHR) penting untuk diintegrasikan ke dalam aplikasi telemedicine Anda. Ini memungkinkan pasien dan penyedia layanan kesehatan untuk melihat catatan medis pasien di aplikasi. Interactive Voice Response (IVR) berguna untuk aplikasi menyampaikan komunikasi kepada pasien melalui ucapan digital. Integrasi Google fit dan Apple HealthKit juga menghadirkan peluang berharga untuk memungkinkan aplikasi mengakses informasi kesehatan yang ada yang tersedia di smartphone pasien sendiri. Solusi server berbasis cloud juga penting agar semua proses di atas berfungsi.
Saat membuat aplikasi telemedicine, penting untuk mempertimbangkan fitur apa yang harus dimilikinya. Beberapa fitur terpenting adalah keamanan, layanan lokasi, manajemen janji temu, komunikasi video / audio, pesan aman, tinjauan penyedia layanan kesehatan, riwayat kunjungan, dan pengujian nirkabel melalui integrasi perangkat yang dapat dikenakan. Dari keamanan hingga aksesibilitas, fitur-fitur ini penting ketika mempertimbangkan kebutuhan aplikasi telemedicine.
2. Kecerdasan Buatan Melawan COVID-19
Kecerdasan buatan memainkan peran penting dalam perang melawan COVID-19, termasuk area seperti deteksi pandemi, pengembangan vaksin, skrining termal, pengenalan wajah dengan masker, dan analisis CT scan.
DETEKSI PANDEMI
BlueDot , sebuah aplikasi yang dikembangkan oleh sebuah perusahaan dari Toronto, Kanada, adalah pelopor utama dalam sistem peringatan dini untuk mengidentifikasi pandemi seperti COVID-19. BlueDot adalah yang pertama menerbitkan makalah yang memprediksi penyebaran COVID-19 di seluruh dunia.
Sistem Bluedot memindai lebih dari 100.000 sumber media di seluruh dunia dalam lebih dari 65 bahasa berbeda setiap hari untuk memastikan wabah berbahaya hampir dalam waktu nyata. Untuk memprediksi risiko suatu penyakit menjadi pandemi, vektor ancaman berikut dianalisis:
Populasi serangga dan hewan
Kondisi iklim global dan regional
Data penerbangan dan rencana perjalanan di seluruh dunia
Kapasitas sistem kesehatan
Pengembangan Vaksin
Menurut Brookings Institution , saat mengembangkan vaksin baru, tujuannya adalah memasukkan komponen virus yang sangat imunogenik yang menyebabkan respons dari sistem kekebalan. Pembelajaran mesin telah memungkinkan kemajuan besar dalam imunologi. Kecerdasan buatan dapat membantu mengidentifikasi fragmen virus yang memiliki sifat yang diperlukan untuk mencapai tujuan ini.
Pembelajaran mesin memungkinkan kemajuan yang tidak dapat dicapai manusia jika tidak. Ketepatan, efisiensi, dan kecepatan perkembangan ini tidak dapat dicapai hanya dengan pekerjaan manusia. Dengan bantuan mesin, ahli imunologi telah mengidentifikasi lebih dari satu juta fragmen protein pada permukaan sel yang dapat ditemukan oleh sel-T.
SYGFQPTNGVGYQPY, fragmen dari COVID-19, bisa menjadi fragmen dengan kualitas yang diinginkan ini. Namun, tanpa bantuan pembelajaran mesin, manusia sendiri tidak akan bisa memastikannya. Berkat pembelajaran mesin, pengembangan vaksin COVID-19 berlanjut dengan cepat.
THERMOMETER INFRAMERAH
Menurut FDA, termometer inframerah non-kontak dan jenis sistem penyaringan termal lainnya menggunakan berbagai metode untuk menentukan suhu benda seperti manusia. AI dapat dengan cepat mengurai banyak orang sekaligus untuk mengidentifikasi orang-orang dengan suhu tinggi. Ini dapat membantu mengidentifikasi individu yang bergejala.
PENGENALAN WAJAH DENGAN MASKER
Sistem pembelajaran mendalam dalam teknologi pengenalan wajah telah cukup meningkat sehingga mereka dapat mengidentifikasi individu dengan topeng dengan akurasi hingga 95%. Meskipun banyak orang memakai masker, pengenalan wajah tidak peduli apakah mereka memakai masker atau tidak.
ANALISIS CT SCAN
Kesalahan manusia adalah masalah dalam analisis CT scan. Kecerdasan buatan dapat mendeteksi pneumonia yang disebabkan oleh COVID-19 dalam CT scan dada melalui data pelatihan multinasional untuk pembelajaran mesin.
3. Internet of Medical Things (IoMT)
Berbagai perangkat dan aplikasi seluler telah memainkan peran penting dalam melacak dan mencegah penyakit kronis bagi banyak pasien dan dokter mereka. Dengan menggabungkan pengembangan IoT dengan teknologi telemedicine dan telehealth, Internet of Medical Things (IoMT) baru telah muncul. Pendekatan ini mencakup penggunaan sejumlah perangkat yang dapat dikenakan, termasuk monitor EKG dan EKG. Banyak pengukuran medis umum lainnya juga dapat dilakukan, seperti suhu kulit, kadar glukosa, dan pembacaan tekanan darah.
Pada tahun 2025, industri IoT akan bernilai $ 6,2 triliun . Industri perawatan kesehatan telah menjadi sangat bergantung pada teknologi IoT pada tahun 2020 sehingga 30% dari pangsa pasar perangkat IoT akan datang dari perawatan kesehatan.
Dengan hadirnya metode penyampaian baru, seperti pil pintar pertama yang disetujui pada tahun 2017 oleh FDA , praktisi akan memiliki banyak pilihan menarik untuk memberikan perawatan dengan cara yang lebih efektif.
 |
| Iomt- Internet of Medical Things |
Menyediakan komunikasi yang konsisten dan efektif dengan berbagai perangkat IoT medis adalah salah satu tantangan terbesar yang dihadapi sektor ini. Pabrikan masih secara teratur menggunakan protokol kepemilikan mereka sendiri untuk berbicara dengan perangkat. Hal ini dapat menimbulkan masalah, terutama saat mencoba mengumpulkan data dalam jumlah besar oleh server.
Masalah konektivitas juga masih umum, karena pengumpulan data oleh mikrokontroler dan smartphone dapat terganggu oleh sejumlah faktor lingkungan. Metode buffering pada mikrokontroler lokal harus lebih kuat untuk mempertahankan koneksi yang lebih baik. Masalah keamanan potensial juga perlu ditangani, seperti yang ditunjukkan oleh laporan dari Studi Benchmark Tahunan Keenam Ponemon Institute tentang Privasi dan Keamanan Data Perawatan Kesehatan yang menunjukkan bahwa 89% operasi perawatan kesehatan telah menjadi subjek dari setidaknya satu pelanggaran data.
4. Masalah Privasi
Privasi adalah masalah yang sangat penting dalam teknologi kesehatan, terutama yang berkaitan dengan kepatuhan HIPAA pada tahun 2020. Meskipun komputasi awan dapat membuat penyimpanan dan pengambilan data lebih efisien, peraturan untuk mengamankan Informasi Kesehatan yang Dilindungi (ePHI) sangat ketat dan dapat sangat mematuhinya. sulit.
Komunikasi jarak jauh dengan pasien sangat penting selama keadaan darurat kesehatan masyarakat COVID-19. Beberapa teknologi telehealth tidak sepenuhnya sesuai dengan HIPAA yang dapat menimbulkan tantangan bagi privasi pasien. Meskipun Kantor Hak Sipil di Departemen Kesehatan dan Layanan Kemanusiaan saat ini menerapkan kebijaksanaan tentang bagaimana aturan-aturan ini ditegakkan, tetap penting agar teknologi ini dibuat selaras mungkin.
Kelambanan dalam penegakan aturan HIPAA hanya karena itikad baik. Penyedia layanan kesehatan harus memastikan bahwa mereka masih mengikuti peraturan sebaik mungkin, hanya melewatkan standar di mana mereka harus melakukannya. Misalnya, ada beberapa teknologi non-publik yang digunakan oleh beberapa penyedia untuk berkomunikasi dengan pasien seperti FaceTime dan Skype.
Jika penyedia layanan kesehatan ingin menggunakan sistem yang ada untuk bertukar ePHI dengan pasien melalui perangkat lunak pihak ketiga, mereka harus mendapatkan pengecualian rekan bisnis dengan vendor yang dapat membosankan dan sulit. Masih belum ada jaminan bahwa program pihak ketiga dapat sepenuhnya melindungi data pasien.
Selain itu, menjaga keamanan informasi melalui panggilan dokter jarak jauh itu sulit. Data ePHI harus dikirim dalam format terstruktur, dan panggilan ini dapat mempersulit proses. Tanpa kepatuhan dengan HIPAA, privasi pasien tidak dapat dijamin. Di luar HIPAA, Peraturan Perlindungan Data Umum harus dipertimbangkan untuk mengamankan data pribadi dari warga Uni Eropa.
"Peraturan HIPAA mencakup berbagai macam kegiatan bahkan mencakup beberapa hal yang tidak disebutkan secara langsung dalam undang-undang tersebut. Tanda tangan elektronik yang sering digunakan dalam formulir online adalah contoh yang bagus. Mereka tidak disebutkan dalam peraturan tetapi entitas yang tercakup harus memastikan bahwa mereka menggunakan layanan tanda tangan elektronik yang sesuai dengan HIPAA karena layanan ini akan menyimpan data yang dianggap PHI untuk tujuan otorisasi dan otentikasi.
Erman Ergun, Manajer Konten Perawatan Kesehatan, JotForm"
5. AR / VR / MR dalam Perawatan Kesehatan
Virtual dan augmented reality adalah teknologi penting dengan potensi besar untuk meningkatkan kualitas telehealth selama pandemi COVID-19. Dari meningkatkan kunjungan pasien dan penyedia hingga membantu mendidik mahasiswa kedokteran dalam simulasi prosedur, teknologi ini mengubah fiksi ilmiah menjadi kenyataan.
Teknologi AR dan VR menjanjikan untuk membantu korban stroke mengatasi kekurangan motorik. Pasien-pasien ini harus ditempatkan di lingkungan yang kuat untuk membantu mendapatkan kembali kendali motorik. Namun, lingkungan simulasi memberikan lebih banyak fleksibilitas yang mungkin tidak dapat ditawarkan oleh terapi fisik. Simulasi terkontrol ini dapat digunakan untuk mengumpulkan data guna membantu terapis menyesuaikan rencana perawatan untuk pasien mereka.
Augmented reality dapat sangat membantu penyedia layanan kesehatan dalam memberikan layanan. Karena informasi dapat diberikan dalam ruang 3D dalam penglihatan ahli bedah atau dokter, mereka dapat memiliki akses waktu nyata ke informasi yang dapat bermanfaat bagi prosedur mereka. Hal ini memungkinkan siswa untuk mempelajari lebih lanjut tentang prosedur melalui overlay, dan dokter dapat dengan cepat membandingkan data untuk membantu mereka membuat diagnosis. Aspek lain dari teknologi AR yang berguna untuk pasar perawatan kesehatan adalah kemajuan dalam operasi robotik. Masa depan AR akan sangat dipengaruhi oleh penggunaannya dalam pengaturan perawatan kesehatan.
Perusahaan augmented reality terus memantau perkembangan teknologi mencoba mengintegrasikannya dengan bisnis klien mereka.
6. Blockchain
Blockchain adalah tren yang akan sangat meningkatkan industri perawatan kesehatan pada tahun 2020 dan tahun-tahun mendatang. Buku besar digital memungkinkan penyedia layanan kesehatan mendistribusikan catatan transaksi kepada pasien dengan aman dan akan sangat meningkatkan keamanan data . Sistem peer-to-peer Blockchain memungkinkan sejumlah besar pengguna untuk secara aman memiliki akses ke buku besar umum. Berkat blockchain, tidak perlu ada dasar kepercayaan antara dua pihak. Karena teknologi perawatan kesehatan terus meningkat, portabilitas, keamanan, dan aksesibilitas adalah semua tujuan yang diinginkan yang dapat diselesaikan oleh blockchain bersama dengan tren lain seperti IoMT dan komputasi awan.
Salah satu manfaat terbesar dari blockchain dalam teknologi perawatan kesehatan adalah interoperabilitas. Melalui metode kunci publik-swasta ada integritas yang lebih besar dalam penggunaan informasi perawatan kesehatan. Contohnya adalah seorang spesialis yang memberikan konsultasi dapat diberikan akses ke informasi dengan cepat melalui sistem yang aman yang digunakan semua pihak. Fleksibilitas anonimitas dapat dikontrol sehingga pasien dapat memilih untuk memberikan data untuk tujuan penelitian. Pada akhirnya, ini akan mematuhi peraturan HIPAA dan GDPR.
Integritas, keamanan, aksesibilitas, dan portabilitas data adalah semua fitur yang sangat diminati selama krisis kesehatan masyarakat COVID-19 pada tahun 2020. Blockchain adalah teknologi penting yang dapat membantu menyediakan fitur-fitur ini untuk membantu penyedia layanan kesehatan berkomunikasi dengan pasien COVID-19 secara efisien dan dari jarak jauh.
Blockchain meningkatkan transparansi dan integritas melalui visibilitas penuh melalui buku besar digital. Jika ada kekhawatiran tentang pemalsuan atau rantai pasokan, semua transaksi dicatat melalui sistem blockchain. Karena ini sangat mudah digabungkan, ini juga menghemat biaya yang akan dikeluarkan untuk melacak transaksi ini secara manual.
Masih harus dilihat bagaimana blockchain akan diimplementasikan di seluruh industri. Pada 2017, IBM memulai inisiatif penelitian dengan FDA untuk menggunakan Watson Health guna menguji bagaimana sistem blockchain dapat membantu menangani informasi studi klinis, catatan pasien, dan data pasien yang dapat dikenakan. Pada 13 Oktober 2020, IBM Watson Health memperkenalkan Digital Health Pass , solusi sertifikasi blockchain. Ini akan memungkinkan perusahaan untuk secara pribadi memeriksa status kesehatan karyawan mereka.
7. Artificial Intelligence (AI) dalam perawatan kesehatan
Tren ini memiliki potensi besar untuk meningkatkan teknologi perawatan kesehatan pada tahun 2020 dan 2021. Kecerdasan buatan dengan pemrosesan informasi dan pengambilan keputusan yang mirip dengan manusia membuka banyak kemungkinan. Teknologi ini dapat meningkatkan presisi, kecepatan, dan efisiensi diagnosis. Perawatan dini dapat dicapai melalui analitik berbasis AI yang dapat membantu penyedia layanan kesehatan menemukan pendekatan yang tepat untuk pasien tertentu. Melalui algoritme pembelajaran mesin, pengembangan obat dapat ditingkatkan dengan memajukan pencarian interaksi kimia dan biologis. Ini akan membantu membawa obat-obatan baru ke pasar lebih cepat.
Peneliti MIT dan Universitas Harvard telah menggunakan pembelajaran mesin untuk melacak tren kesehatan mental dalam kaitannya dengan pandemi COVID-19. Model AI mereka menganalisis ribuan pesan Reddit online untuk menemukan bahwa topik bunuh diri dan kesepian meningkat hampir dua kali lipat. Penggunaan pembelajaran mesin dalam memprediksi tren kesehatan mental dapat berguna dalam memahami gambaran besar kesejahteraan mental.
Project InnerEye di Microsoft adalah alat AI radioterapi . Hal ini memungkinkan pembuatan kontur 3D pasien dalam hitungan menit, bukan jam. Microsoft baru-baru ini menerbitkan perangkat lunak ini sebagai open source di GitHub. Project Hanover adalah sistem AI Microsoft lainnya yang dimaksudkan untuk membuat katalog makalah penelitian biomedis dari PubMed. Ini akan membantu menghasilkan diagnosis kanker dan memutuskan obat mana yang harus digunakan untuk setiap pasien.
Aplikasi lain dari pembelajaran mesin adalah teknologi chatbot. Ini akan digunakan untuk memberikan bantuan kepada pasien dalam diagnosis diri dan untuk membantu dokter dalam mendiagnosis pasien. Chatbots belum siap memberikan diagnosis, tetapi mereka dapat digunakan untuk membantu dalam proses ini.
Sebuah proyek di UCLA telah menggabungkan teknologi chatbot dengan sistem AI untuk menciptakan Ahli Radiologi Intervensional Virtual (VIR). Itu membuat tanggapan berbasis bukti untuk FAQ dengan cepat tersedia bagi dokter dengan menerapkan teknologi kognitif IBM Watson dan metode Pemrosesan Bahasa Alami . Hal ini memungkinkan pertanyaan untuk dibaca dan dijawab dengan cara yang intuitif, membuat seluruh proses menjadi lebih sederhana, lebih cepat, dan lebih berguna bagi dokter.
Potensi AI untuk bersinergi dengan teknologi perawatan kesehatan lainnya menghadirkan banyak kemungkinan. Ponsel cerdas, perangkat yang dapat dikenakan, dan infrastruktur IoMT yang berkembang menjanjikan peningkatan kumpulan data yang tersedia untuk dianalisis oleh perangkat lunak ML.
Program pembelajaran mesin tidak akan mengungguli set pelatihan mereka. Set pelatihan yang sangat baik sangat penting untuk keberhasilan perangkat lunak ML. Tim ilmu data harus terlibat aktif dalam proses pelatihan ML untuk menjaga kendali mutu. Pembelajaran mendalam dapat menghasilkan keuntungan besar selama proses ini dipertahankan.
Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan ilmu data adalah tren penting yang menggambarkan masa depan perawatan kesehatan. Terima kasih telah membaca, dan harap hubungi kami jika Anda memiliki pertanyaan!
Semoga ilmu medis bisa menangkal penyakit pandemi seperti marcona.
BalasHapusDengan adanya pandemi, jadi ragu dengan mereka.
BalasHapus