10 November 2021 - Parul Saini, Tim Webmedy
Kemajuan dalam alat dan solusi yang didukung Kecerdasan Buatan telah mengubah ruang perawatan kesehatan dan mengoptimalkan cara perawatan pasien diberikan untuk hasil yang lebih baik sekaligus mengurangi biaya.
Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) ada di sini dan mengubah industri perawatan kesehatan. AI memiliki banyak keunggulan dibandingkan metode analitik tradisional dan teknik pengambilan keputusan. Kehadiran AI/ML dan kemampuan terkaitnya telah menciptakan banyak peluang untuk intervensi cerdas.
Meskipun beberapa kasus penggunaan dan hasil proyek AI/ML menjanjikan dan menarik, pelaksanaan proyek ini masih menjadi tantangan. Keberhasilan AI/ML bergantung dan dipengaruhi oleh banyak faktor internal dan eksternal. Faktor internal seperti kompetensi teknis, pola pikir/perubahan budaya, dan keinginan untuk mengadopsi hasil proyek AI/ML dan faktor eksternal seperti perubahan mendadak dalam perilaku konsumen dan keinginan untuk mengadopsi hasil proyek AI/ML memengaruhi keberhasilan AI/ML mana pun proyek.
Beradaptasi dengan perubahan ini dimulai dengan membuat proyek AI/ML sesederhana mungkin. Itu dapat dibangun dan ditingkatkan dengan menambahkan kasus penggunaan baru dan data empiris. Setiap proyek harus dimulai dengan menentukan hasil yang diharapkan sebagai tujuan SMART. S: spesifik, M: terukur, A: dapat dicapai, R: relevan, T: terikat waktu. Upaya yang tepat harus dilakukan untuk meninjau hasil secara teratur dan memperbaruinya berdasarkan kemajuan proyek dan umpan balik.
Di sini kami telah membuat daftar beberapa langkah penting yang dapat membantu mencapai kesuksesan pada proyek AI/ML Anda berikutnya.
Pada langkah ini, poin utama yang harus dicari adalah tipe dan format data. Untuk prediksi biaya, kumpulan data klaim transaksional mungkin memadai, tetapi untuk analisis sentimen anggota, data awal mungkin disajikan dalam bentuk mentah dan linguistik. Selain itu, beberapa kumpulan data seperti klaim memiliki batasan analisis karena tujuan awal pembuatan kumpulan data hanya untuk penggantian. Namun kombinasi data klaim yang tepat dengan data klinis dan sosial lainnya akan dapat memberikan prediksi biaya yang sangat baik. Jadi sangat berharga untuk menghabiskan waktu dan upaya untuk menganalisis dengan lebih baik setiap perspektif data yang tersedia, sebelum menggunakannya.
Akan menjadi bukti sekarang untuk mengkategorikan kasus penggunaan untuk mengetahui apakah Anda mencari prediksi dalam nilai, probabilitas, atau klasifikasi. Prediksi nilai dapat berupa permintaan jumlah klaim, tingkat ajudikasi otomatis, dll. Probabilitas biasanya paling sesuai bila ada beberapa hasil yang diharapkan, seperti dalam kasus prediksi penggantian maksimum untuk klaim yang ditolak, sebelum mengajukan banding . Prediksi akan diselaraskan dengan model yang akan digunakan, regresi vs klasifikasi. Eksperimen dengan beberapa algoritme pembelajaran mesin akan diperlukan setelah memutuskan kategori dan prediksi yang tepat.
Ukuran kinerja adalah indikator terukur untuk menilai efektivitas dan efisiensi suatu proses atau bisnis. Mereka harus dinyatakan dengan jelas dan terpisah dibandingkan dengan ukuran kinerja dari kasus penggunaan terkait.
Ukuran kinerja adalah indikator yang dapat diukur untuk mengukur efektivitas dan efisiensi suatu proses atau bisnis. Ini harus didefinisikan dengan jelas dan terpisah dibandingkan dengan ukuran kinerja dari kasus penggunaan terkait. Ini adalah metrik untuk model prediktif untuk menentukan seberapa akurat memprediksi hasil yang tepat relatif terhadap fakta. Di sisi lain, untuk kasus penggunaan, pengukuran dapat secara langsung atau tidak langsung bergantung pada performa model. Misalnya, untuk setiap peningkatan akurasi prediksi sebesar 2% dalam kumpulan data klaim, terdapat peningkatan penghematan biaya sebesar 4%. Seringkali disarankan untuk menjelaskan secara terpisah kedua pengukuran, kinerja model, dan kinerja kasus penggunaan.
Saat Anda maju menuju pencapaian solusi AI/ML terbaik, keberhasilannya pada akhirnya bergantung pada penerimaan oleh pemangku kepentingan. Disarankan untuk memiliki setidaknya satu perwakilan dari setiap kelompok pemangku kepentingan dalam proyek AI/ML sejak awal. Ini akan menghilangkan kemungkinan penemuan tahap terakhir yang terkait dengan kasus penggunaan atau media yang akan memberikan hasil. Setelah kasus penggunaan dan solusi terkait diterima dengan tepat, tantangan selanjutnya adalah mengetahui media yang digunakan untuk menyampaikan hasil AI/ML kepada pemangku kepentingan. Media komunikasi yang tepat akan selalu menjadi sangat penting agar populasi pemangku kepentingan terbesar dapat dengan nyaman menerima dan memanfaatkan hasilnya.
Setelah organisasi mencapai hasil yang diinginkan dalam inisiatif mereka, upaya terus menerus diperlukan untuk mencapai tujuan masa depan. Karena semakin banyak pemangku kepentingan mengadopsi dan menyaksikan hasil positif, pembentukan mekanisme umpan balik akan meningkatkan nilai bisnis yang diberikan oleh solusi AI/ML. Tingkat peningkatan dan keterlibatan pemangku kepentingan dalam peningkatan berkelanjutan merupakan faktor pendorong utama untuk sukses.
AI/ML berpotensi mengubah industri perawatan kesehatan. 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.
Memanfaatkan AI/ML dalam Layanan Kesehatan bisa sangat menantang dan juga membutuhkan banyak upaya. Namun keuntungan penerapannya sangat besar dan tidak boleh dilewatkan di abad ke-21.
14 November 2021
27 Desember 2023
17 Desember 2023
16 Desember 2023
10 Februari 2023
15 Desember 2023
14 Desember 2023
12 Desember 2023
28 Agustus 2022
11 Desember 2023
26 Agustus 2022
30 November 2023
11 November 2023
7 April 2022
29 Maret 2022
24 Maret 2022
Tetap terinformasi.
Dapatkan akses ke liputan industri pemenang penghargaan, termasuk berita terbaru, studi kasus, dan saran pakar.
Sukses dalam Teknologi adalah tentang tetap Terinformasi!
Berlangganan ke Saluran Youtube Webmedy untuk Video Terbaru
Menyumbangkan
Donasi murah hati Anda membuat perbedaan besar!
Tetap terinformasi.
Dapatkan akses ke liputan industri pemenang penghargaan, termasuk berita terbaru, studi kasus, dan saran pakar.
Sukses dalam Teknologi adalah tentang tetap Terinformasi!
Berlangganan ke Saluran Youtube Webmedy untuk Video Terbaru
Menyumbangkan
Donasi murah hati Anda membuat perbedaan besar!