Jelas bahwa kecerdasan buatan sedang dalam perjalanan untuk menjadi pemain kunci dalam perawatan kesehatan modern. Mengingat hal ini, sangat penting untuk mengambil langkah-langkah yang tepat untuk memastikan bahwa adopsi AI secara luas benar-benar akan menguntungkan pasien. Sampai hari ini, meskipun ada banyak aplikasi pembelajaran mesin yang berhasil untuk data medis, sebagian besar dari mereka belum berkontribusi secara substansial untuk perawatan klinis. Oleh karena itu, posting ini menganalisis dan membandingkan kapasitas kognitif komputer dan manusia, memberikan wawasan tentang masalah sosial dan etika yang terkait dengan penerapan pembelajaran mesin yang bermanfaat, dan menyarankan serangkaian strategi untuk mengubahnya.
Rekomendasi Swab Test Jakarta
Pembelajaran mesin mengajarkan program untuk mengenali pola, yang nantinya dapat digunakan untuk memperkirakan kinerja dokter atau memandu penelitian lebih lanjut. Untuk membangun model AI yang kurang ‘sempit’ dalam kedokteran, fitur baru yang relevan dalam kumpulan data pasien perlu diidentifikasi. Oleh karena itu, interaksi pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi dapat mengarah pada penemuan luar biasa dan identifikasi jalur molekuler yang memicu penyakit yang berada di luar persepsi manusia. Namun, menurut Deo (2015):
Hal ini menimbulkan pertanyaan tentang dasar patofisiologis yang mendasari penyakit kompleks pada setiap individu tertentu: apakah itu jarang dikodekan dalam serangkaian jalur menyimpang terbatas, yang dapat dipulihkan dengan proses pembelajaran tanpa pengawasan (walaupun dengan fitur yang tepat dikumpulkan dan sampel yang cukup besar? ukuran), atau apakah itu proses multifaktorial yang menyebar dengan ratusan determinan kecil yang digabungkan dengan cara yang sangat bervariasi pada individu yang berbeda? Dalam kasus terakhir, konsep ‘pengobatan presisi’ tidak mungkin banyak berguna.
Oleh karena itu, penelitian lebih lanjut tentang seluk-beluk penyakit kompleks dapat dilakukan untuk mengeksplorasi peluang dan tantangan yang terkait dengan bidang yang menarik seperti kedokteran presisi. Selain itu, ruang lingkup posting ini sebagian besar mensyaratkan pembelajaran mesin yang diterapkan langsung ke tugas-tugas klinis. Ada banyak kemungkinan penggunaan kecerdasan buatan yang tidak diselidiki seperti pendidikan kedokteran (Kolachalama & Garg, 2018) atau otomatisasi tugas administratif (Smith, 2018), dan ini juga penting untuk peningkatan kesehatan secara keseluruhan. Masalah sosial dan etika yang dijelaskan dalam posting juga sangat penting. Oleh karena itu, wawasan hukum yang lebih rinci dan proposisi skema pembayaran dapat dikembangkan untuk memberikan solusi nyata untuk masalah ini.
Swab Test Jakarta yang nyaman
Dalam bukunya ‘The Digital Doctor’, dokter Robert Wachter (2015) menggunakan ungkapan Ernest Hemingway secara bertahap dan kemudian tiba-tiba untuk secara cerdik menggambarkan kemungkinan garis waktu revolusi AI dalam perawatan kesehatan. Apa yang akan ditawarkan obat masa depan? Tidak ada yang tahu pasti, tapi mari kita berharap yang terbaik.