Kehadiran pembelajaran mesin (ML) dan kemampuan terkaitnya telah menciptakan banyak kemungkinan untuk intervensi cerdas, yang, jika dimanfaatkan dengan sempurna, dapat membantu secara signifikan dalam mengobati penyakit langka. Ingin tahu caranya? teruslah membaca.
Fakta Penyakit Langka
- Ada lebih dari 300 juta orang yang hidup dengan satu atau lebih dari lebih dari 6.000 penyakit langka yang teridentifikasi di seluruh dunia.
- Setiap penyakit langka hanya dapat menyerang sejumlah kecil orang, tersebar di seluruh dunia, tetapi jika digabungkan jumlahnya besar dan setara dengan populasi negara terbesar ketiga di dunia.
- Penyakit langka saat ini mempengaruhi 3,5% - 5,9% dari populasi dunia.
- 72% penyakit langka adalah genetik sementara yang lain disebabkan oleh infeksi (bakteri atau virus), alergi dan penyebab lingkungan, atau degeneratif dan proliferatif.
- 70% dari penyakit langka genetik tersebut dimulai sejak masa kanak-kanak.
Tantangan dalam Pengobatan Penyakit Langka
Kurangnya pengetahuan ilmiah dan informasi yang berkualitas tentang penyakit sering mengakibatkan keterlambatan diagnosis. Karena keragaman gangguan yang luas dan gejala yang relatif umum yang dapat menyembunyikan penyakit langka yang mendasarinya, kesalahan diagnosis awal sering terjadi. Selain itu, gejalanya berbeda tidak hanya dari penyakit ke penyakit tetapi juga dari pasien ke pasien yang menderita penyakit yang sama.
Menggunakan Pembelajaran Mesin untuk Pengobatan Penyakit Langka
- Data tingkat pasien dimungkinkan dalam banyak hal saat ini, datang dalam bentuk terstruktur dan tidak terstruktur dan dari sumber seperti perangkat (perangkat yang dapat dikenakan dan smartphone), platform digital (media sosial dan mesin pencari), dan rekam medis (Electronic Health/Medical Records - EHRs / EMR dan Bukti Dunia Nyata - RWE). Informasi pasien dari semua sumber data ini secara kolektif digunakan untuk menghasilkan catatan Informasi Kesehatan yang Dilindungi (PHI), dengan menggabungkan data terstruktur dan tidak terstruktur secara efektif ke dalam gabungan satu sumber kebenaran.
- Undang-undang bisnis yang telah ditentukan sebelumnya, bersama dengan metode AI/ML seperti Natural Language Processing (NLP) dan Text Mining, membantu menyediakan data master PHI ke dalam berbagai tanda penyakit logis. Terdiri dari klaim, diagnostik, dan informasi medis, masing-masing indikator ini membantu pemahaman yang lebih baik tentang kompleksitas penyakit. Dengan mempersempit ruang lingkup ke kasus penyakit langka tertentu, bendera ini memiliki kekuatan untuk membuat referensi tanda penyakit langka yang dapat diidentifikasi berdasarkan situasi penyakit langka di kehidupan nyata. Selain itu, dengan memastikan mekanisme loop umpan balik yang konstan, algoritme ML akan membantu menjadikan indikator ini lebih andal dari waktu ke waktu.
- Indikator pasien dapat terakumulasi untuk menciptakan persona khusus penyakit. Persona ini didasarkan pada demografi, tanda, respons, dan riwayat medis kumpulan pasien penyakit langka yang homogen. Didukung oleh penanda berbasis AI/ML selama siklus hidup penyakit, persona (atau genom) pasien yang telah ditentukan sebelumnya berfungsi sebagai pola masuk untuk mengklasifikasikan indikasi penyakit langka. Selain itu, metode statistik tingkat tinggi akan membantu memeriksa hubungan setiap orang dengan penyakit yang berkorelasi. Plus, organisasi juga dapat bekerja sama dengan dokter terkemuka di industri untuk memaksakan algoritme ini dengan keahlian pribadi dalam menangani populasi pasien tersebut. Akibatnya, penanda pola penyakit tertentu dapat diterima, yang didukung oleh laporan data pasien yang mendalam, algoritme berbasis AI/ML, dan panduan pakar. Ketika digunakan bersama dengan pemicu prediktif selama pemantauan pasien terus menerus, tanda ini menambahkan nilai yang sangat besar untuk penyelidikan pasien penyakit langka.
- Mekanisme klasifikasi penyakit secara teratur bekerja pada dua tingkatan - pasien dan dokter. Ketika diimplementasikan dengan pengetahuan yang tepat, teknologi cerdas, dan ketekunan yang tepat, mekanisme seperti itu menghasilkan keajaiban dalam menyelamatkan nyawa. Penanda penyakit yang ditentukan sebelumnya dapat membentuk bagian mendasar dari rantai diagnosis untuk masa depan. Tertanam di beberapa perangkat pelacakan pasien seperti perangkat yang dapat dikenakan dan smartphone, dan dikombinasikan dengan laporan dan dasbor dokter, penanda penyakit dapat membantu mengibarkan bendera pada awal gejala penyakit terkecil. Pemicu yang digerakkan oleh AI/ML dapat memantau pasien dengan cermat sepanjang waktu dan meramalkan simbol penyakit langka di awal proses diagnosis, sehingga mengurangi waktu diagnosis secara keseluruhan. Ketika diberitahu, pasien dan dokter akan siap untuk bertindak bersama untuk menghilangkan semua kemungkinan morbiditas penyakit dan mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk hasil pasien yang lebih baik.
Ringkasan
Membaca jenis data yang tepat, memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti, dan menggabungkannya ke dalam rencana operasional berbasis manusia yang berkelanjutan adalah satu-satunya cara bagi organisasi ilmu hayati untuk mengungkap penyakit langka. Pengetahuan yang lebih baik tentang perjalanan pasien akan berlanjut untuk mengompres (dan memperkuat) diagnosis penyakit. Perusahaan ilmu hayati perlu bekerja sama dengan pemangku kepentingan layanan kesehatan untuk melibatkan pasien dalam siklus diagnostik mereka. Dengan data yang tepat dan bantuan teknologi, pasien dan dokter dapat bertindak bersama untuk menciptakan peluang perawatan yang lebih baik, dan kehidupan pasien yang lebih baik. Awal Pembelajaran Mesin dan lautan peluang komputasinya yang tak terbatas telah mengilhami perusahaan ilmu hayati untuk mengadopsi revolusi industri keempat. Dengan ini, trifecta data, teknologi, dan orang-orang, berjanji untuk memotong tembok perawatan kesehatan yang lebih besar, seperti yang terjadi di masa lalu.