jasa-pengiriman-ekspedisi

Kecerdasan Buatan & Machine Learning Bantu Industri Kesehatan Beri Layanan Terbaik dan Harga Terjangkau

Ajang Berita - Kecerdasan buatan & machine learning bantu industri kesehatan beri layanan terbaik dan harga terjangkau. Teknologi berperan penting mewujudkan kesinambungan dan tingkat harga terjangkau di industri layanan kesehatan dunia.

Kecerdasan Buatan & Machine Learning Bantu Industri Kesehatan Beri Layanan Terbaik dan Harga Terjangkau

Kecerdasan buatan dan machine learning memberikan hasil perawatan kesehatan yang lebih baik, dan tingkat harga yang lebih terjangkau.
kecerdasan-buatan-machine-learning-bantu-industri-kesehatan-beri-layanan-terbaik-dan-harga-terjangkau
Kecerdasan Buatan & Machine Learning bantu industri kesehatan beri layanan terbaik dan harga terjangkau
Nilai pengeluaran untuk layanan kesehatan menurun drastis saat pandemi Covid-19 seiring dengan kebijakan karantina wilayah, pembatasan perjalanan, dan penundaan perawatan kesehatan nonesensial.

Namun, tren ini diperkirakan hanya berlangsung sebentar setelah vaksin dan pengetesan Covid-19 tersedia secara luas.
Maka, tingkat penggunaan layanan kesehatan pun mulai pulih.
"Hampir setiap tahun, hanya sedikit momen yang dapat dijadikan pengecualian, nilai pengeluaran untuk layanan kesehatan meningkat lebih pesat ketimbang Produk Domestik Bruto dunia.

Angkanya menunjukkan, selama lebih dari dua dekade terakhir, pertumbuhan tahunan rata-rata dalam nilai pengeluaran kesehatan terus berada di atas 2%.

Beberapa aspek penggeraknya tetap serupa: penduduk yang menua, tingkat permintaan atas perawatan kesehatan yang semakin besar, kemajuan klinis dan teknologi, serta perluasan sistem layanan kesehatan publik," jelas Neels Barendrecht, Chief Executive Officer, Agility Risk Solutions, pemenang ajang Singapore Technology Excellence Awards' Artificial Intelligence 2021 pada kategori layanan kesehatan.

Upaya Mengurangi Risiko Klinis Memperluas Sumber Daya Kesehatan

Guna memastikan tingkat harga yang terjangkau dan kesinambungan industri layanan kesehatan, banyak pihak beralih memakai kecerdasan buatan (AI) sebagai solusi.

Salah satu aplikasi utama AI adalah deteksi awal yang mampu memprediksi risiko kesehatan seseorang dan potensi gangguan kesehatan serius, seperti serangan jantung atau stroke.

Berkat informasi canggih ini, strategi manajemen risiko dapat diterapkan guna mendukung kesehatan pasien, dan mencegah gangguan kesehatan berbahaya dalam waktu dekat.

Salah satu contohnya, teknologi Agility Risk Solutions mampu menganalisis data pasien dan segera menentukan seseorang yang berisiko tinggi.

"Dari sini, kami menjalankan strategi yang sangat terarah dengan fokus manajemen risiko tertentu.

Misalnya, program kami mengutamakan pasien, membantu mereka menjaga kesehatan secara proaktif, dan, hasilnya, pasien mengurangi frekuensi rawat inap ulang.

Bagi penyedia asuransi kesehatan di Singapura, sebuah kajian independen menunjukkan, intervensi jenis ini menghasilkan penghematan biaya dari pengajuan klaim asuransi sebesar 20% berdasarkan angka perkiraan secara konservatif," ujar Dr. Jacques Snyman, Medical Director, Agility Risk Solutions.

Sebagai ilustrasi tentang cara teknologi ini memberikan hasil klinis yang lebih baik, intervensi yang dilakukan Agility mengurangi frekuensi rawat inap ulang sebesar 50% jika dibandingkan penyedia asuransi yang memakai sistem dan program lama.

"Setelah terintegrasi dengan perangkat lunak, pasien Agility didukung seorang Personal Healthcare Coordinator (PHC) yang memandu setiap proses mendapatkan layanan kesehatan.

Hal ini lebih baik ketimbang pasien berhadapan dengan staf yang berbeda-beda untuk setiap intervensi kesehatan.
Dari sisi pasien, manfaat tersebut sangat berperan mencegah gangguan kesehatan berbahaya dalam waktu dekat.
Tentunya, manfaat tersebut memiliki konteks positif dalam kualitas kehidupan pasien, dan keluarga mereka.

Di saat bersamaan, teknologi ini menghemat biaya layanan kesehatan dengan menurunkan risiko klinis," jelas Dr. Snyman.

Menjamin Efisiensi Penggunaan Dana

Di seluruh dunia, sistem kesehatan terus berkutat dengan isu-isu yang berkaitan dengan pemborosan.

Hal ini terjadi dalam berbagai bentuk, seperti tindak penipuan, pemprosesan klaim asuransi yang tidak tepat, dan manfaat asuransi yang tidak konsisten.
Deteksi gangguan kesehatan yang dilakukan manusia sangat menguras tenaga, bahkan meningkatkan biaya operasional secara drastis.
Sebaliknya, sistem teknologi yang sangat cerdas (hyperintelligent) mendeteksi dan menentukan kasus-kasus kesehatan secara langsung dengan akurasi sebesar 100%.

Platform perangkat lunak manajemen risiko terpadu generasi baru dari Agility, dilengkapi dengan embedded intelligence, misalnya, menjalankan lebih dari 67.000 aturan, algoritma, dan protokol, serta proses AI machine learning, dalam waktu milidetik ketika menilai setiap klaim asuransi kesehatan secara langsung.

"Sistem ini berawal dari pengecekan perawatan pasien secara aktif, dan kondisi dari kontraindikasi dan risiko kesehatan potensial melalui protokol klinis yang telah disempurnakan.
Dengan demikian, kombinasi metode perawatan yang berbahaya dapat dicegah.
Di saat bersamaan, aturan bisnis juga berlaku demi menghindari pemborosan, dan menjamin klaim asuransi yang valid segera dibayar untuk menjamin kepuasan pasien dan klien," kata Barendrecht.

Sistem ini menghemat beban administrasi, biaya operasional, dan biaya kesehatan dengan menjamin efisiensi penggunaan dana bagi klaim yang valid secara klinis.

Apalagi, studi kasus yang dilakukan Agility mengindikasikan, biaya operasional dapat dihemat hingga 50%.

Intervensi manusia juga berkurang dalam proses praotorisasi dan penilaian klaim sehingga ikut mengatasi kekeliruan manusia berkat konsistensi yang dihasilkan.

Sistem yang sangat inovatif ini memanfaatkan big data, dan selalu ditingkatkan lewat machine learning.

Sistem ini mendeteksi pola dan tren baru yang meningkatkan mutu manajemen risiko klinis secara berkala.

Sementara, klaim yang dilakukan dengan kecurangan atau klaim yang merupakan pemborosan langsung terdeteksi hingga pada jenis layanan kesehatan sebelum penggantian uang dilakukan.

"Kita masih memiliki banyak ruang untuk melakukan inovasi dalam layanan kesehatan, sebab AI dan Machine Learning terus merumuskan masa depan layanan kesehatan, serta menjawab berbagai tantangan yang dihadapi banyak sistem layanan kesehatan di seluruh dunia.

Pencapaian terbaru kami dalam meraih Singapore Technology Excellence Award membuktikan hal tersebut, dan menempatkan strategi transformasi digital sebagai unsur utama di balik layanan kesehatan bermutu yang memprioritaskan pasien, dan lebih terjangkau oleh berbagai orang di seluruh dunia," tutup Barendrecht.

Inovasi dalam layanan kesehatan memberikan ruang bagi kecerdasan buatan & machine learning bantu industri kesehatan beri layanan terbaik dan harga terjangkau.