AI Generatif dalam Perawatan Kesehatan: Merevolusi Perawatan dan Diagnosis Pasien

Pada tahun 2024, sebuah studi oleh Washington University School of Medicine dan perusahaan rintisan teknologi Whiterabbit.ai menemukan bahwa AI mungkin dapat mendeteksi kasus-kasus awal kanker payudaraserta mengurangi hasil positif palsu.

Perusahaan ini melatih model AI pada 12.248 mammogram digital 2D (6.161 menunjukkan adanya kanker). Mereka kemudian menguji model tersebut terhadap beberapa mammogram di dunia nyata.

Studi ini menemukan bahwa dari 10.000 orang yang melakukan mammogram, lebih dari 260 orang di antaranya dapat menghindari pemeriksaan diagnostik dan 10 orang dapat menghindari biopsi dengan menggunakan sistem AI untuk membantu mendiagnosis keberadaan kanker.

AI generatif dan large language model (LLM) dengan cepat mengubah lanskap perawatan kesehatan seperti yang kita ketahui, menawarkan solusi inovatif untuk tantangan yang telah lama ada. Teknologi yang mengubah paradigma ini memiliki potensi untuk merevolusi perawatan pasien, merampingkan operasional, dan meningkatkan penelitian medis.

Ini adalah masa depan sistem perawatan kesehatan kita, dan ini hanyalah permulaan.

Dalam artikel komprehensif ini, kita akan menyelami lebih dalam tentang perbatasan baru dan menarik ini serta mengeksplorasi bagaimana integrasi AI generatif yang etis dapat membantu dalam penyediaan layanan kesehatan yang berkualitas dan perawatan pasien.

Anda mungkin pernah melihat bagaimana GPT-4 (sering dikenal dengan antarmuka obrolan yang lebih populer, ChatGPT) telah mendisrupsi industri di seluruh dunia. Anda bahkan mungkin pernah melihat model AI generatif seperti Flux dan Midjourney membuat potret AI yang hampir tidak dapat dibedakan dari foto asli.

Namun, teknologi ini bukan hanya untuk menciptakan karya seni atau menghasilkan respons teks cerdas untuk bot obrolan perusahaan.

AI generatif dalam layanan kesehatan dapat melakukan otomatisasi tugas-tugas administratif, meningkatkan penggunaan klinis, dan pada akhirnya memberikan hasil yang lebih baik bagi pasien.

Para pemimpin perawatan kesehatan secara aktif mengupayakan atau berencana menerapkan alat AI generatif untuk meningkatkan pengalaman pasien dan meningkatkan operasinal mereka.

Ketika industri perawatan kesehatan memanfaatkan akecerdasan buatan generatif, industri ini menghadapi berbagai peluang dan tantangan. Meskipun teknologi ini menjanjikan peningkatan efisiensi dan akurasi di banyak bidang, kekhawatiran tentang privasi data, pertimbangan etika, dan kepatuhan terhadap peraturan harus diatasi.

Large languae model (LLM) telah ada selama beberapa dekade, namun baru-baru ini masuk menjadi arus utama. Reaksi berantai dari popularitas ini tentu saja dipicu oleh rilis penting ChatGPT dari OpenAI pada akhir tahun 2022.

Ini berarti dampak dari teknologi ini terhadap perawatan kesehatan masih kurang dipahami atau salah kaprah.

Secara tradisional, industri perawatan kesehatan relatif lambat dalam mengadopsi AI, kecuali untuk bidang-bidang tertentu seperti radiologi.

Karena perawatan kesehatan adalah industri yang diatur dengan keputusan hidup dan mati, sudah sepantasnya perubahan dilakukan dengan cara yang hati-hati dan terukur.

Perawatan kesehatan mengalami kekurangan tenaga kerja pada tingkat krisis. Dokter, perawat, dan staf secara kronis bekerja terlalu keras, masih dalam masa pemulihan setelah pandemi, dan tertekan dengan banyaknya administrasi dan dokumen yang diwajibkan oleh hukum.

Para dokter sering berbicara tentang "waktu piyama" - waktu yang dihabiskan setelah jam kerja untuk memperbarui bagan, mengikuti perkembangan email pasien, dan melakukan tugas administrasi. Tugas-tugas yang membosankan (tetapi penting) dalam perawatan kesehatan ini sangat cocok untuk teknologi AI generatif.

Jadi, meskipun dengan tingkat regulasi yang tinggi, industri ini merupakan salah satu pengadopsi utama AI generatif dan sangat menginginkan lebih banyak lagi aplikasi AI - selama diimplementasikan secara etis, aman, dan berkelanjutan.

AI generatif bukanlah "hantu di dalam mesin" yang menyusun informasi baru begitu saja. Melainkan, menggunakan kumpulan data yang sangat besar untuk membuat konten baru, membantu diagnosis, dan meningkatkan perencanaan perawatan.

Teknologi AI dalam dunia kedokteran mencakup berbagai penggunaan.

Berikut ini adalah beberapa contoh dari apa yang mungkin dilakukan:

• Algoritma pembelajaran mesin dapat menganalisis rekam medis pasien untuk memprediksi risiko penyakit dan merekomendasikan perawatan sesuai kebutuhan personal pasien.
• Sistem visi komputer menginterpretasikan pencitraan medis, membantu ahli radiologi dalam mendeteksi kelainan.
• Natural language processing (NLP) mengekstrak informasi berharga dari catatan klinis dan literatur medis.
• Robotika dan AI digabungkan untuk meningkatkan presisi bedah dan mengotomatiskan tugas-tugas repetitif.
• Virtual reality dan augmented reality yang didukung oleh AI memberikan pengalaman pelatihan yang mendalam bagi para mahasiswa kedokteran dan profesional.
• Chatbot dan asisten virtual berbasis AI meningkatkan keterlibatan pasien dan memberikan dukungan sepanjang waktu untuk pertanyaan kesehatan dasar.
• Agen dan aplikasi berbasis AI mengotomatiskan sebagian besar pekerjaan rutin dalam pencatatan dan korespondensi pasien untuk dokter,

Dan masih banyak lagi. Mari kita jelajahi sebagian aplikasi ini secara lebih mendalam.

Berdasarkan hasil survei yang kami lakukan di salah satu acara kesehatan kami, banyak organisasi percaya bahwa AI generatif adalah teknologi yang kuat, tetapi menantang dengan jumlah kasus penggunaan yang hampir tak terbatas.

Ini termasuk aplikasi inovatif dalam diagnosis, perawatan, perawatan yang dipersonalisasi, dan pengembangan obat.

Model AI generatif sedang merevolusi analisis pencitraan medis, meningkatkan akurasi dan kecepatan diagnostik. Algoritma AI dapat mendeteksi kelainan yang tidak kentara pada sinar-X, MhealthcareRI, dan CT scan yang mungkin terlewatkan oleh mata manusia.

Dalam bidang radiologi, AI membantu mengidentifikasi tanda-tanda awal penyakit seperti kanker atau kondisi kardiovaskular. Hal ini mengarah pada intervensi yang lebih dini dan prognosis pasien yang lebih baik.

Kemampuan pemrosesan bahasa alami memungkinkan AI untuk menganalisis literatur medis dan rekam medis pasien dalam jumlah besar. Hal ini membantu penyedia layanan kesehatan membuat keputusan perawatan yang lebih tepat berdasarkan penelitian terbaru dan riwayat kasus serupa.

Sistem yang didukung AI juga dapat menghasilkan rencana perawatan yang disesuaikan dengan masing-masing pasien. Rencana ini mempertimbangkan faktor-faktor seperti susunan genetik, riwayat medis, dan gaya hidup untuk mengoptimalkan pendekatan terapi.

AI Generatif meningkatkan perawatan yang dipersonalisasidengan menganalisis data pasien untuk memprediksi risiko kesehatan dan merekomendasikan tindakan pencegahan. Model AI dapat memproses beragam jenis data, termasuk informasi genetik, untuk membuat profil kesehatan yang dipersonalisasi.

Chatbots dan asisten virtual yang didukung oleh AI generatif memberikan dukungan 24/7 kepada pasien. Teknologi ini menjawab pertanyaan, menawarkan pengingat konsumsi obat, dan memberikan saran kesehatan secara umum.

Algoritma AI dapat menghasilkan rencana nutrisi dan olahraga yang dipersonalisasi berdasarkan status kesehatan, tujuan, dan preferensi pasien. Pendekatan yang disesuaikan ini meningkatkan kepatuhan terhadap rekomendasi gaya hidup sehat.

Dalam perawatan kesehatan mental, alat yang didukung AI dapat menganalisis pola bicara dan teks untuk mendeteksi tanda-tanda awal kondisi seperti depresi atau kecemasan. Hal ini memungkinkan intervensi dan dukungan yang tepat waktu.

AI generatif mempercepat proses penemuan obatdengan memprediksi kandidat obat potensial dan interaksinya dengan target biologis. Model AI dapat menghasilkan dan menyaring jutaan struktur molekul, secara signifikan mengurangi waktu dan biaya pengembangan obat tahap awal. A

lgoritma pembelajaran mesin menganalisis kumpulan data senyawa kimia, jalur biologis, dan hasil uji klinis. Hal ini membantu para peneliti mengidentifikasi kandidat obat yang menjanjikan dan memprediksi efikasi serta potensi efek sampingnya.

Simulasi yang didukung AI dapat memodelkan interaksi obat di dalam tubuh manusia, sehingga memungkinkan para peneliti untuk mengoptimalkan dosis dan formulasi sebelum uji klinis dimulai. Hal ini meningkatkan tingkat keberhasilan pengembangan obat dan mengurangi risiko bagi peserta uji coba.

Dalam uji klinis, AI generatif membantu pemilihan dan pemantauan pasien. Alat ini dapat mengidentifikasi kandidat yang sesuai berdasarkan kriteria tertentu dan memprediksi potensi reaksi yang merugikan, sehingga meningkatkan keamanan dan efisiensi uji coba.

Manfaat besar dari AI generatif adalah dapat memproses banyak data dan menemukan solusi yang tidak dapat ditemukan oleh manusia.

Integrasi antara data perawatan kesehatan dan model AI generatif merupakan kunci untuk meningkatkan perawatan pasien, merampingkan alur kerja, dan mengungkap wawasan berharga dari kumpulan data yang kompleks.

EHR berfungsi sebagai landasan untuk integrasi AI dalam perawatan kesehatan. Rekam medis digital ini berisi informasi pasien yang lengkap, termasuk riwayat medis, hasil lab, dan rencana perawatan.

Algoritma AI dapat melihat EHR untuk menemukan pola dan tren (termasuk data teks dan gambar) yang mungkin tidak dapat langsung dipahami oleh dokter. Analisis ini dapat membantu memprediksi potensi risiko kesehatan dan menyarankan opsi perawatan yang dipersonalisasi.

Organisasi perawatan kesehatan semakin banyak mengadopsi alat yang didukung AI untuk mengekstrak informasi yang bermakna dari data EHR yang tidak terstruktur. Alat-alat ini dapat secara otomatis mengkategorikan dan meringkas catatan klinis, sehingga memudahkan para profesional medis untuk mengakses informasi pasien yang relevan dengan cepat.

Sebagian besar vendor EHR, yang menyadari pentingnya demam emas AI saat ini, dengan cepat menambahkan fitur-fitur yang didukung gen-AI ke dalam sistem mereka. Hal ini memberikan manfaat sebagai berikut:

• Navigasi yang lebih mudah
• Interaksi bebas genggam (rekaman suara interaksi pasien ditambang untuk mendapatkan konten dan formatnya diatur ulang)
• Wawasan yang lebih baik dalam pengambilan keputusan klinis

Startup yang didukung AI untuk perawatan kesehatan juga merupakan salah satu kategori teratas untuk pendanaan startup pada tahun 2024.

AI unggul dalam memproses data perawatan kesehatan dalam jumlah besar untuk mengungkap pola dan membuat prediksi. Teknik analitik tingkat lanjut dapat mengidentifikasi korelasi antara berbagai faktor kesehatan, yang mengarah pada peningkatan diagnosis dan strategi pengobatan.

Algoritma pembelajaran mesin dapat menganalisis beragam kumpulan data, termasuk:

• Demografi pasien
• Riwayat kesehatan
• Hasil laboratorium
• Studi pencitraan
• Informasi genetik

Dengan memeriksa kumpulan data ini, sistem AI dapat mendeteksi pola-pola halus yang dapat mengindikasikan tanda-tanda awal penyakit atau memprediksi hasil akhir pasien. Kemampuan ini memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk menerapkan intervensi proaktif dan rencana perawatan yang dipersonalisasi.
Analitik prediktif berbasis AI juga membantu organisasi layanan kesehatan mengoptimalkan alokasi sumber daya dan meningkatkan efisiensi operasional. Alat-alat ini dapat meramalkan pendaftaran pasien, mengidentifikasi pasien berisiko tinggi, dan menyarankan tindakan pencegahan untuk mengurangi pasien kembali masuk kembali ke rumah sakit.

AI generatif dalam perawatan kesehatan menimbulkan kekhawatiran kritis seputar keadilan, perlindungan data, dan tata kelola. Mengatasi masalah ini sangat penting untuk memastikan implementasi yang bertanggung jawab dan menjaga kepercayaan publik terhadap teknologi medis bertenaga AI.

Sistem AI dapat melanggengkan bias yang ada dalam data dan praktik perawatan kesehatan. Untuk memitigasi hal ini, pengembang harus menggunakan kumpulan data pelatihan yang beragam dan representatif. Audit rutin terhadap output AI membantu mengidentifikasi dan memperbaiki bias.

Pengembangan AI yang etis membutuhkan tim multidisipliner, termasuk ahli etika, dokter, dan advokat pasien. Hal ini memastikan perangkat AI mempertimbangkan berbagai perspektif dan kebutuhan.

Kesetaraan dalam akses AI sangat penting. Penyedia layanan kesehatan harus menerapkan solusi AI yang melayani populasi pasien yang beragam, bukan hanya mereka yang memiliki sumber daya paling banyak.

Melindungi privasi pasien adalah hal yang paling penting ketika menggunakan AI dalam perawatan kesehatan. Protokol anonimisasi dan enkripsi data yang ketat harus diterapkan.

Sistem AI sering kali membutuhkan kumpulan data yang besar untuk pelatihan dan operasi. Organisasi perawatan kesehatan harus menerapkan langkah-langkah keamanan siber yang kuat untuk mencegah pelanggaran data, proses

persetujuan yang diinformasikan perlu diperbarui untuk memperhitungkan penggunaan AI. Pasien harus memahami bagaimana data mereka dapat digunakan dalam sistem AI dan memiliki hak untuk menolak.

Pemerintah di seluruh dunia sedang bergulat dengan cara terbaik untuk mengatur AI. FDA sedang mengembangkan kerangka kerja untuk mengevaluasi dan mengelola perangkat medis berbasis AI. Ini termasuk pedoman untuk pemantauan dan pembaruan algoritma AI secara terus-menerus,

Undang-Undang AI UE mengusulkan aturan ketat untuk aplikasi AI berisiko tinggi, termasuk banyak di bidang perawatan kesehatan. Hal ini menekankan transparansi, pengawasan manusia, dan akuntabilitas.

Masalah pertanggungjawaban dalam keputusan perawatan kesehatan yang dibantu AI tetap kompleks. Pedoman yang jelas diperlukan untuk menentukan tanggung jawab ketika AI berkontribusi pada kesalahan medis.

Kerja sama internasional sangat penting untuk menciptakan peraturan AI yang selaras. Hal ini memastikan standar yang konsisten dan memfasilitasi pengembangan dan penyebaran AI perawatan kesehatan secara global.

Di luar peraturan pemerintah, ada juga beberapa konsorsium industri yang berfokus pada penggunaan AI yang tepat dalam perawatan kesehatan, terutama CHAI (Coalition for Health AI) dan TRAIN (Trustworthy & Responsible AI Network).

Organisasi perawatan kesehatan dengan cepat menambahkan AI pada peraturan dan kebijakan mereka. Banyak dari mereka yang menciptakan peran Chief AI officer atau menambahkannya ke dalam tugas Chief Data Officer.

AI generatif dalam perawatan kesehatan menghadapi rintangan yang signifikan dalam hal kemampuan teknis dan penerimaan pasar. Tantangan-tantangan ini berdampak pada efektivitas teknologi dan pengadopsiannya dalam lingkungan medis.

Banyak industri berisiko tinggi yang ragu-ragu untuk mengimplementasikan model AI generatif seperti GPT-4 dan lainnya karena satu alasan yang mencolok: halusinasi AI.

Halusinasi AI terjadi ketika model menghasilkan data yang salah atau tidak masuk akal, yang jelas menimbulkan risiko serius dalam konteks medis.

Seiring dengan terus membaiknya model, halusinasi ini akan semakin berkurang, dan ada beberapa cara untuk mengurangi halusinasidengan pagar pembatas terprogram, seperti:

• Mekanisme pengecekan fakta: menerapkan sistem yang melakukan referensi silang antara informasi yang dihasilkan oleh AI dengan database medis yang telah diverifikasi. Kadang-kadang hal ini disebut mekanisme "grounding".
• Pendekatan human-in-the-loop: memastikan bahwa output AI ditinjau oleh para profesional perawatan kesehatan sebelum digunakan dalam perawatan pasien.
• Ambang batas keyakinan: hanya menerima konten yang dihasilkan AI ketika tingkat keyakinan model melebihi ambang batas yang telah ditentukan.
• Konsensus multi-model: menggunakan beberapa model AI dan hanya menerima output yang sesuai dengan kesepakatan di antara model-model tersebut.

Mengingat keterbatasan ini, mungkin akan ideal untuk "memperlambat" penggunaan AI generatif dalam sistem kesehatan, dimulai dengan aplikasi yang berisiko lebih rendah seperti:

1. Tugas administratif: menggunakan AI untuk menjadwalkan janji temu, mengelola rekam medis pasien, dan menangani pertanyaan seputar pembayaran.
2. Edukasi pasien: membuat materi edukasi yang dipersonalisasi tentang kondisi dan perawatan.
3. Chatbot triase: menerapkan chatbot yang didukung AI untuk memandu pasien ke tingkat perawatan yang sesuai tanpa membuat diagnosis.
4. Bantuan penelitian: menggunakan AI untuk meringkas literatur medis dan mengidentifikasi area potensial untuk studi lebih lanjut.
5. Pengkodean medis: menggunakan AI untuk membantu pengkodean medis yang akurat dan efisien untuk tujuan pembayaran.

Dengan memulai dengan aplikasi berisiko lebih rendah ini, sistem perawatan kesehatan dapat:

• Membangun kepercayaan pada sistem AI
• Mengembangkan protokol yang kuat untuk implementasi AI
• Melatih staf secara bertahap tentang integrasi AI
• Mengidentifikasi dan mengatasi masalah potensial sebelum beralih ke aplikasi yang berisiko lebih tinggi

Seiring dengan meningkatnya kepercayaan dan kemampuan, AI dapat diperkenalkan secara bertahap ke area perawatan kesehatan yang lebih kritis, dengan selalu mempertahankan fokus yang kuat pada keselamatan pasien dan pertimbangan etika.

Banyak dari aplikasi dengan risiko lebih rendah ini juga memberikan manfaat besar bagi sistem perawatan kesehatan, sehingga pendekatan lambat ini bukanlah sebuah kompromi.

Dengan bertujuan untuk meningkatkan pengalaman klinisi dan mengurangi "waktu piyama", organisasi dapat menggunakan pendekatan dengan risiko lebih rendah, pendekatan human-in-the-loop, dan secara bersamaan memberikan manfaat yang besar.

Institusi kesehatan menghadapi hambatan dalam mengintegrasikan AI generatifke dalam sistem yang sudah ada.

Ketidakpastian peraturan seputar AI dalam perawatan kesehatan menciptakan keraguan di antara para pengadopsi potensial, dan kekhawatiran tentang tanggung jawab dan akuntabilitas atas keputusan yang didorong oleh AI memperlambat pertumbuhan pasar.

Para profesional perawatan kesehatan mungkin menolak adopsi AI karena kekhawatiran akan kehilangan pekerjaan atau kehilangan otonomi dalam pengambilan keputusan. Resistensi ini secara signifikan dapat menghambat integrasi AI generatif ke dalam alur kerja klinis.

Kepercayaan pasien adalah faktor penting lainnya. Banyak orang masih skeptis terhadap keterlibatan AI dalam perawatan kesehatan mereka, lebih memilih interaksi dan penilaian dari manusia daripada wawasan yang dihasilkan mesin.

Kecerdasan buatan siap merevolusi perawatan kesehatan melalui pemodelan prediktif dan kolaborasi strategis. Perkembangan ini menjanjikan untuk meningkatkan perawatan pasien, merampingkan operasi, dan mempercepat penelitian medis.

Model prediktif yang didukung AI siap untuk mengubah pengambilan keputusan perawatan kesehatan. Alat-alat ini akan menganalisis data pasien dalam jumlah besar untuk meramalkan hasil kesehatan dan mengidentifikasi potensi risiko. Sebagai contoh, platform AI dapat memprediksi kemungkinan rawat inap di rumah sakit atau perkembangan penyakit.

Algoritma pembelajaran mesin akan terus berkembang, memungkinkan diagnosis yang lebih akurat dan rencana perawatan yang dipersonalisasi. Alat AI akan membantu dalam menafsirkan pencitraan medis, yang berpotensi mendeteksi penyakit lebih awal daripada dokter manusia.

Organisasi perawatan kesehatan membentuk kemitraan strategis dengan perusahaan teknologi untuk memanfaatkan keahlian AI. Kolaborasi ini bertujuan untuk mengembangkan solusi AI inovatif yang disesuaikan dengan kebutuhan perawatan kesehatan.

OpenAI dan organisasi serupa bekerja sama dengan institusi medis untuk menciptakan model AI khusus untuk aplikasi perawatan kesehatan. Kemitraan ini berfokus pada pengembangan AI yang dapat memahami terminologi medis yang kompleks dan membantu dalam pengambilan keputusan klinis

. Startup bermunculan dengan aplikasi seluler yang didukung AI yang dirancang untuk pasien dan tenaga profesional kesehatan. Aplikasi-aplikasi ini dapat menawarkan pemeriksa gejala, pengingat pengobatan, dan asisten kesehatan virtual.

Perusahaan farmasi besar berkolaborasi dengan perusahaan-perusahaan AI untuk mempercepat proses penemuan dan pengembangan obat. Alat-alat AI digunakan untuk menganalisis struktur molekul dan memprediksi kemanjuran obat, sehingga mengurangi waktu dan biaya untuk membawa pengobatan baru ke pasar.

AI generatif dapat digunakan untuk tubuh dan pikiran. LLM memiliki potensi untuk merevolusi perawatan kesehatan mental dengan menyediakan alat yang inovatif untuk diagnosis, pengobatan, dan dukungan pasien.

Teknologi ini menawarkan solusi yang menjanjikan untuk meningkatkan intervensi terapeutik dan merampingkan praktik kesehatan mental.

Model AI generatif sedang dikembangkan untuk membantu mendiagnosis kondisi kesehatan mental. Model-model ini menganalisis data pasien, termasuk respons verbal dan pola perilaku, untuk memberikan wawasan yang berharga bagi para dokter.

Sebuah studi yang diterbitkan di Naturemenyarankan pendekatan tiga langkah menggunakan AI generatif untuk mengenali, mengekspresikan, dan mengelola emosi.

Salah satu wawasan utama adalah potensi AI untuk membuat alat bantu visual yang dipersonalisasi, membantu pasien, terutama anak-anak, untuk mengidentifikasi dan mengekspresikan emosi mereka dengan lebih baik. Sebagai contoh, AI dapat menghasilkan gambar khusus yang menggambarkan berbagai kondisi emosional, membuat konsep abstrak menjadi lebih nyata dan mudah dipahami.

Studi ini juga menekankan pentingnya sensitivitas budaya dalam konten yang dihasilkan oleh AI, dengan menyadari bahwa ekspresi emosional dapat bervariasi secara signifikan di seluruh budaya. Studi ini menggarisbawahi perlunya data pelatihan yang beragam dan inklusif untuk model AI yang digunakan dalam aplikasi kesehatan mental.

Para peneliti mengusulkan agar GAI dapat menambah terapi berbasis bukti yang sudah ada, seperti Cognitive Behavioral Therapy (CBT), Dialectical Behavior Therapy (DBT), dan Acceptance and Commitment Therapy (ACT) dengan menyediakan alat bantu visual yang disesuaikan dan konten yang dipersonalisasi.

Seiring dengan berkembangnya bidang ini, terdapat potensi untuk mengintegrasikan GAI dengan teknologi lain seperti virtual reality dan augmented reality, yang membuka peluang untuk pengalaman terapi yang lebih mendalam dan personal.

Integrasi AI generatif dalam perawatan kesehatan mengantarkan era baru perawatan dan diagnosis pasien, dengan platform seperti InterSystems IRISmemainkan peran penting dalam transformasi ini.

Saat kami mengeksplorasi potensi penuh teknologi AI, jelas bahwa manajemen data yang kuatdan solusi integrasi yang kuat sangat penting untuk kesuksesan.

Dengan menyediakan interoperabilitas tanpa batasanalitik canggih, dan fitur keamanan yang kuat, InterSystems IRIS memberdayakan organisasi perawatan kesehatan untuk memanfaatkan potensi penuh AI sembari memastikan privasi data dan kepatuhan terhadap peraturan.

Pelajari lebih lanjut tentang bagaimana InterSystems IRIS bisa membantu Anda mengintegrasikan AI generatif secara etis ke dalam organisasi perawatan kesehatan Anda dengan menghubungi kami sekarang juga.