Menggunakan AI untuk memecahkan masalah "lebih memilih yang teratas"

(Dan Tri) - Kecerdasan buatan membuka potensi besar dalam perawatan kesehatan dan perawatan medis jarak jauh, terutama bagi negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah.

Teknologi, kecerdasan buatan (AI), dan Big Data sedang membentuk kembali masa depan banyak industri, dengan layanan kesehatan muncul sebagai bidang yang menjanjikan. Di Forum Kesehatan Vietnam 2025, para ahli membahas potensi dan tantangan AI dan Big Data dalam diagnosis dan perawatan medis.

Forum bertema "Big Data dan Kecerdasan Buatan dalam Diagnosis dan Perawatan Medis" ini diselenggarakan pada 21-22 Juli, yang diselenggarakan bersama oleh Asosiasi Ilmuwan dan Pakar Vietnam Global (AVSE Global) dan Rumah Sakit Pusat Militer 108.

Acara ini mempertemukan para pakar terkemuka dari dalam dan luar negeri untuk berbagi visi dan pengalaman guna meningkatkan kualitas perawatan kesehatan di Vietnam.

AI: Mengawali Era Baru Layanan Kesehatan

Profesor Guy Marks, Presiden Persatuan Internasional Melawan Tuberkulosis dan Penyakit Paru-paru dan Profesor di Universitas New South Wales (Australia), memberikan wawasan tentang bagaimana AI dan teknologi canggih dapat mengatasi tantangan kesehatan global yang melekat, terutama di negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah seperti Vietnam.

Profesor Guy Marks, Presiden Persatuan Internasional Melawan Tuberkulosis dan Penyakit Paru-paru dan profesor di Universitas New South Wales di Forum (Foto: Panitia Penyelenggara).

"Pendekatan tradisional abad ke-19 terhadap manajemen layanan kesehatan sudah mulai usang, yang telah mempersulit pemberian layanan kesehatan saat ini," ujar Profesor Marks. Ia menyoroti tiga kompleksitas utama dalam kedokteran abad ke-21:

Biologi Manusia: Tubuh manusia adalah sistem kompleks yang tidak dapat dijelaskan secara ilmiah ;

Lingkungan: Lingkungan mengandung banyak patogen dan bahaya. Sebagian besar penyakit merupakan hasil interaksi kompleks antara biologi manusia dan lingkungan;

Intervensi Medis: Pengobatan modern memiliki serangkaian intervensi yang kompleks (farmakologis, bedah, psikologis, non-farmakologis) yang membuat diagnosis dan pengobatan menjadi sangat rumit.

"Keterbatasan pendekatan tradisional seperti spesialisasi, sentralisasi (yang menyebabkan pasien kesulitan mengakses spesialis dan harus pergi ke rumah sakit besar), pedoman dan protokol (yang seringkali terlalu panjang atau terlalu sederhana), serta pelatihan pendidikan (yang terus-menerus mengubah pengetahuan dan memiliki tingkat pergantian staf yang tinggi) telah menyebabkan kesulitan dalam layanan kesehatan saat ini," tegas Profesor Marks.

“Sementara itu, rumah sakit tradisional, yang seringkali berisiko tinggi, mahal, dan jauh dari tempat tinggal pasien, memerlukan pendekatan baru yang berpusat pada manusia, dan teknologi kini dapat melakukannya.”

Saat ini, teknologi canggih sedang memasuki era baru dalam layanan kesehatan, dengan platform pengujian di tempat perawatan (PoC) dan pelaporan pencitraan jarak jauh memainkan peran kunci. Khususnya, sinar-X ultra-portabel dengan pembacaan gambar bertenaga AI telah terbukti mengungguli ahli radiologi dalam mendiagnosis tuberkulosis.

Perkembangan transportasi dan komunikasi, yang memanfaatkan internet berkecepatan tinggi, Wi-Fi, dan perangkat yang terhubung, memungkinkan pemanfaatan daya komputasi dan basis data di cloud, sehingga informasi dan teknologi dapat diakses oleh masyarakat di daerah terpencil. Drone bahkan dapat digunakan untuk mengangkut sampel dan obat-obatan pasien dengan mudah. ​​Data uji klinis berkualitas tinggi, yang seringkali tersedia dalam bentuk anonim, sangat penting untuk perawatan yang dipersonalisasi dan analisis lanjutan,” ujar Profesor Marks.

Menurutnya, sistem pendukung keputusan klinis (CDSS) merupakan alat canggih yang memberikan rekomendasi manajemen berdasarkan data pasien dan pengetahuan medis. Khususnya, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan memainkan peran penting dalam pengumpulan dan pengorganisasian data pasien yang terstruktur, ekstraksi dan sintesis informasi dari kumpulan data uji klinis yang besar, serta penyediaan dukungan keputusan bagi para klinisi.

Profesor Marks membayangkan sebuah model layanan kesehatan baru yang berpusat pada manusia, berdasarkan dokter umum yang dekat dengan rumah pasien, didukung oleh CDSS dan rekomendasi berbasis AI. Pendekatan ini menjanjikan keputusan medis yang lebih baik, hasil pasien yang optimal, pengurangan pemborosan sumber daya dan antibiotik, serta peningkatan kapasitas bagi tenaga kesehatan garda terdepan.

Potensi AI dalam Layanan Kesehatan di Vietnam

Pada diskusi meja bundar, para ahli terkemuka menyelidiki peran AI dalam masa depan perawatan kesehatan Vietnam.

Profesor Dinh Xuan Anh Tuan, Kepala Departemen Kedokteran Pernapasan - Eksplorasi Fungsional, Rumah Sakit Cochin, Paris (Prancis), menyatakan: "Kompleksitas kesehatan manusia, fisiologi, otak, jiwa, dan lingkungan merupakan faktor-faktor yang membuat perawatan kesehatan sangat sulit dan membutuhkan individualisasi dalam penanganannya. Namun, AI dapat membantu mengatasi kompleksitas ini dengan memproses sejumlah besar informasi yang tidak dapat diproses oleh manusia."

Senada dengan itu, Dr. Vo Si Nam, Direktur Pusat Biomedis (VinBigData), menjelaskan: "Model bahasa besar dapat memecahkan poin-poin penting dalam pemrosesan data besar dan perawatan lanjutan. Pembelajaran mesin dan model bahasa besar beroperasi berdasarkan probabilitas, memilih hasil dengan probabilitas tertinggi, tetapi mayoritas tidak selalu benar."

Oleh karena itu, manusia harus selalu menjadi pusat, mengendalikan hasil AI dan selalu mengingat bahwa AI juga bisa salah, sama seperti manusia.

Para ahli sepakat bahwa AI dan teknologi lain dalam perawatan kesehatan harus melayani masyarakat (Ilustrasi: Dasar).

Bapak David Nguyen, CEO N2N AI (Australia), berbagi pengalamannya tentang kegagalan IBM Watson, sebuah proyek AI medis yang diklaim mampu menggantikan dokter tetapi gagal karena data input yang "mentah". "AI adalah sistem yang mendukung dokter dalam membuat keputusan lebih cepat dan efektif, bukan menggantikan mereka. Dokter harus memiliki langkah-langkah verifikasi yang ketat untuk memastikan akurasi dan bergerak ke arah yang diinginkan," ujarnya.

Mengenai peran AI dalam mengurangi kelebihan beban rumah sakit dan pengobatan preventif, Profesor Guy Marks menjelaskan bahwa tujuannya bukanlah untuk menghilangkan rumah sakit, tetapi untuk menyediakan rumah sakit hanya untuk kasus yang benar-benar rumit dan sulit.

Di Australia, ujarnya, banyak layanan yang dulunya dilakukan di rumah sakit kini telah dipindahkan ke luar rumah sakit, sehingga pasien hanya perlu pergi ke rumah sakit ketika mereka benar-benar membutuhkan layanan yang hanya tersedia di sana. AI kini dapat membantu mempersonalisasi perawatan bahkan sebelum pasien benar-benar menjadi pasien. Namun, melakukan perubahan penting ini tidaklah mudah karena faktor budaya.

Mayor Jenderal, Profesor Le Huu Song, Direktur Rumah Sakit Pusat Militer 108, dan para ahli membahas potensi AI di sektor perawatan kesehatan Vietnam (Foto: Panitia Penyelenggara).

Mayor Jenderal Profesor Le Huu Song, Direktur Rumah Sakit Militer Pusat 108, mengemukakan: "Budaya Vietnam yang 'lebih mengutamakan rumah sakit tingkat tinggi' telah menyebabkan kelebihan beban, dan banyak pasien bahkan ingin meminta dokter untuk memeriksa mereka untuk berbagai hal lainnya. Saya berharap AI dapat membantu menyederhanakan dan membuat manajemen layanan kesehatan lebih cerdas, terutama mendukung layanan kesehatan jarak jauh bagi masyarakat agar tidak membebani rumah sakit garda terdepan."

Menutup diskusi, Profesor Dinh Xuan Anh Tuan menekankan bahwa AI merupakan solusi yang layak untuk meningkatkan kesehatan manusia dan sektor perawatan kesehatan Vietnam, terutama dalam menangani kompleksitas tubuh manusia dan lingkungan.

Ia berharap di masa depan, dokter tidak hanya akan mengobati penyakit tetapi juga membantu menjaga kesehatan, dan AI akan memainkan peran penting dalam menemukan cara yang paling efektif untuk mencegah penyakit. Hal ini akan membantu orang tidak hanya hidup lebih lama tetapi juga hidup lebih sehat.

Selain potensinya yang besar, penerapan AI dalam sistem layanan kesehatan Vietnam masih menghadapi banyak kendala. Salah satu tantangan terbesarnya adalah data. Agar AI dapat bekerja secara efektif, AI membutuhkan sumber data yang besar, berkualitas tinggi, dan tersinkronisasi. Namun, di Vietnam, data layanan kesehatan seringkali terfragmentasi, tidak terstandarisasi, dan keamanan informasi pasien juga menjadi masalah penting.

Selain itu, meskipun internet populer, pengoperasian sistem AI yang kompleks membutuhkan infrastruktur komputer yang kuat, koneksi yang stabil dan aman, terutama di daerah terpencil. Selain itu, kerangka hukum perlu memperjelas kepemilikan data, standar keamanan, dan efektivitas produk AI dalam layanan kesehatan.

Terakhir, terkait masalah pelatihan dan pengembangan sumber daya manusia, Vietnam membutuhkan tim ahli yang tidak hanya ahli dalam AI tetapi juga memiliki pengetahuan luas tentang kedokteran untuk mengembangkan dan menerapkan solusi AI secara efektif dan aman.

Sumber: https://dantri.com.vn/suc-khoe/dung-ai-giai-bai-toan-chuong-tuyen-tren-20250722142156390.htm