Kecerdasan Buatan untuk Respons Pandemi dan Pelacakan Wabah – Pandemi COVID-19 telah menyebabkan gangguan yang luar biasa dalam sistem perawatan kesehatan di seluruh dunia, serta permintaan segera untuk solusi inovatif untuk semakin banyak pasien coronavirus. Banyak vendor AI sudah mencoba menemukan cara mereka dapat melayani permintaan ini dengan menambah produk mereka yang didukung mesin – dari antarmuka diagnostik hingga solusi radiologi dan segala sesuatu di antaranya.

Aplikasi AI saat ini untuk diagnostik dan radiologi biasanya dibuat untuk kasus penggunaan khusus yang mungkin tidak cocok untuk pandemi global seperti COVID-19.

Pada akhir 2018, Bank Dunia menugaskan kami untuk meneliti dan berbicara tentang lanskap alat AI untuk diagnostik seluler – dan kami beruntung memiliki penelitian itu (dan kontak wawancara kami dari proyek itu) tersedia ketika virus ini menyerang.

Selain itu, perusahaan kesehatan dan pemerintah mungkin mendapat manfaat dari aplikasi pelacakan wabah yang diaktifkan AI yang mengandalkan berita dan data global tentang ekologi lokal. Ini dapat membantu kita lebih memahami wabah COVID-19 dan menemukan cara untuk mencegah krisis serupa terjadi lagi.

Dalam artikel ini, kami mengeksplorasi tiga contoh solusi yang memungkinkan AI yang saat ini digunakan oleh perusahaan kesehatan untuk memerangi pandemi:

Chatbots untuk Diagnostik: Mitra Boston HealthCare saat ini menggunakan aplikasi pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menyaring calon pasien untuk COVID-19 sebelum mereka datang ke rumah sakit. Ini kemungkinan akan memungkinkan perusahaan untuk menyaring lebih banyak pasien COVID-19 yang potensial dan menjaga jumlah pasien mereka dari mencapai kapasitas kritis.

Radiologi untuk Respons Pandemi: Konsorsium Internasional untuk COVID-19 Imaging AI (ICOVAI) bekerja pada solusi AI tunggal untuk COVID-19 pada CT scan dada. Solusinya belum dirilis dalam versi beta. Konsorsium ini berharap dapat membuat solusi ini mampu memprediksi prognosis untuk membantu menjadwalkan transfer kamar pasien yang aman dan efisien.

Pelacakan Wabah: Wabah coronavirus pada awalnya terdeteksi oleh vendor AI BlueDot dengan NLP dan solusi analisis data mereka. Penemuan ini dapat memberikan informasi yang bermanfaat untuk mendeteksi wabah lain dengan skala yang sama di masa depan.

Kami memulai penjelasan kami tentang kasus penggunaan saat ini untuk AI terhadap COVID-19 dengan obrolan diagnostik yang dibuat untuk membedakan pasien mana yang telah terinfeksi virus.

Chatbots untuk Diagnostik

Beberapa obrolan medis dapat bertindak sebagai panduan bagi pasien yang menjelaskan cara melakukan swa-uji untuk beberapa kondisi. Ketika pesanan tempat berlindung menjadi lebih sering, perusahaan dapat memilih untuk mendistribusikan tes serupa untuk menjaga volume rumah sakit serendah mungkin. Sebagai contoh, FDA telah menyetujui tes urin rumah dan alat analisis yang menggunakan aplikasi smartphone yang didukung oleh komputer untuk memindai strip tes. Pandemi tersebut menekankan kegunaan dari obrolan layanan kesehatan karena semakin banyak pasien yang berusaha mematuhi pedoman jarak sosial.

Algoritma NLP di belakang chatbots ini dibuat untuk mengenali respons pasien terhadap pertanyaan diagnostik dan menyarankan diagnosis awal menggunakan data medis dari database perusahaan klien. Perusahaan layanan kesehatan dapat menggunakan chatbots ini untuk memberikan saran medis segera kepada pasien mereka dan ringkasan kesehatan untuk dokter perawatan primer mereka sebelum kunjungan berikutnya. Seorang pasien mungkin menggunakan chatbot jenis ini untuk menentukan apakah mereka mungkin memiliki virus corona sehingga mereka dapat memanggil dokter mereka untuk menanyakan apakah mereka harus diuji.

Perusahaan layanan kesehatan perlu melatih algoritma pembelajaran mesin untuk mengenali kriteria yang paling umum untuk diagnosis atau pengujian kelayakan. Untuk coronavirus novel, ini termasuk sesak napas, pilek, kehilangan bau, dan beberapa lainnya. Selain itu, chatbot perlu dilatih untuk mengenali istilah yang biasa digunakan orang untuk gejala ini, yang dapat bervariasi dari pasien ke pasien atau lintas demografi.

Chatbots masih belum dapat secara resmi menggantikan diagnosis formal dari dokter, tetapi aplikasi jenis ini masih dapat digunakan untuk menyaring pasien untuk kemungkinan penyakit dan menentukan apakah mereka harus mendapatkan tes resmi untuk itu.

Inilah yang digunakan oleh Mitra HealthCare di Boston, sebuah jaringan rumah sakit dan dokter nirlaba, saat ini menggunakan antarmuka screener COVID-19 mereka.

Partners HealthCare qq online mengklaim screener ini menggunakan AI untuk melacak respons pasien terhadap pertanyaan diagnostik untuk menentukan apakah mereka harus diuji untuk coronavirus atau tidak. Setiap pertanyaan didasarkan pada data atau konten Mitra HealthCare dari Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit (CDC) A.S.

Tidak jelas sampai sejauh mana antarmuka obrolan sederhana ini benar-benar menggunakan AI atau pembelajaran mesin. Bot skrining COVID-19 lainnya mengklaim menggunakan AI, tetapi banyak dari pertanyaan-pertanyaan tersebut dapat dengan sukses dibuat sebagai pernyataan jika-maka, dan AI mungkin hanya diperlukan untuk kasus tepi, atau untuk menentukan arti dari pertanyaan terbuka.

Sementara antarmuka tidak begitu banyak bicara seperti beberapa orang sezamannya itu konon dapat secara akurat mendeteksi kapan seorang pasien memenuhi syarat untuk tes coronavirus. Selain itu, pasien dengan gejala yang kurang serius dan yang mungkin tidak perlu diuji dapat menerima saran yang relevan dan opsi perawatan virtual. Pasien dengan risiko tinggi dan ketajaman yang lebih tinggi dapat diarahkan ke sumber daya penting seperti tempat pengujian, klinik baru di daerah mereka, atau mungkin unit gawat darurat.

Sebelum menerapkan solusi chatbot ini, Partern mengklaim bahwa hotline COVID-19 kewalahan dengan waktu tunggu lebih dari 30 menit. Konon hal ini menyebabkan banyak penelepon menutup telepon dan tidak menerima nasihat medis yang vital.

Sementara Harvard maupun Partners HealthCare tidak melaporkan berapa banyak lalu lintas yang ditarik chatbot, kita dapat menyimpulkan bahwa solusi ini membantu penyedia layanan kesehatan di wilayah Boston memberi saran dan menyaring pasien. Harvard Business Review mengantisipasi bahwa solusi ini akan menarik lalu lintas yang signifikan dari hotline telepon COVID-19 mereka dan dengan demikian memungkinkan lebih banyak orang untuk disaring dan kemungkinan diuji untuk coronavirus – berpotensi menghemat waktu kerja dan melayani lebih banyak pengguna yang peduli lebih cepat.

Radiologi untuk Respons Pandemi

Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) merangkum respons pandemi yang efektif menjadi empat prioritas utama:

– Persiapan
– Deteksi dan perlindungan
– Mengurangi transmisi
– Inovasi dan pembelajaran.

Perusahaan kesehatan dapat menggunakan visi mesin untuk membantu dokter mendeteksi kelainan fisik pada pasien, bersama dengan tanda-tanda penyakit. Jenis aplikasi ini telah terlihat digunakan sebelum pandemi saat ini, tetapi tekanan yang dihasilkan pada rumah sakit untuk merawat pasien lebih cepat telah menyoroti radiologi visi mesin sebagai kasus penggunaan. Untuk menggambarkan dengan benar paru-paru pasien, misalnya, dokter akan menggunakan kamera endoskopi yang dipasang pada sistem penglihatan mesin yang dilatih untuk mendeteksi penampilan struktur seperti polip, lecet, atau jaringan parut akibat batuk yang signifikan pada kasus pasien COVID-19.

Endoskopi yang diaktifkan dengan penglihatan mesin dapat mengungkapkan kerusakan paru-paru dan kelainan secara otomatis karena sistem mendeteksi bentuk dan ukuran penyakit atau indikator penyakit yang telah dilatih untuk dikenali. Ini juga dapat membantu beberapa penyedia layanan kesehatan yang mencari metode akurat untuk membedakan kondisi paru-paru pasien. Selain itu, solusi penglihatan mesin ini dapat mendeteksi jenis kelainan yang sama ini dari pemindaian computed tomography (CT).

Salah satu contoh vendor AI yang menggunakan solusi medis mereka untuk membantu melawan COVID-19 adalah Aidence. Perusahaan ini menggunakan solusi radiologi visi mesin yang disebut Veye Chest untuk membantu ahli radiologi mengidentifikasi kelainan paru seperti nodul di dalam paru-paru. Mereka juga mengklaim sistem ini kompatibel dengan sebagian besar database EMR / EHR yang ada di rumah sakit. Veye Chest telah menerima tanda CE, yang memungkinkan penggunaannya di setiap rumah sakit di Uni Eropa dan menunjukkan kesesuaian dengan standar perangkat medis yang diberlakukan oleh Wilayah Ekonomi Eropa.

Aplikasi Veye Chest dibuat untuk mendeteksi keberadaan atau indikator nodul paru pada CT scan paru-paru pasien. Seorang ahli radiologi dapat menggunakannya untuk menentukan perbedaan antara nodul jinak atau ganas atau mengidentifikasi ancaman lain terhadap kesehatan paru-paru pasien. Perangkat lunak ini menganalisis CT scan yang dimasukkan dan memberikan versi anotasi untuk diperiksa oleh dokter. Ini juga termasuk deskripsi teks dari temuan perangkat lunak.

Leave a Reply