Ini Contoh AI dan Data Analytics Bekerja di Dunia Medis | BECABUILT

Ini Contoh AI dan Data Analytics Bekerja di Dunia Medis

Jakarta, becabuilt.technology – Anda penggemar Iron Man pasti kenal Just A Rather Very Intelligent System (JARVIS). Jarvis adalah Artificial Intelligence (AI) ciptaan Tony Stark yang menjalankan Stark Industries serta keamanan untuk Tony Stark’s Mansion dan Stark Tower.
Kecerdasan Jarvis luar biasa, tapi artikel ini tidak bercerita tentang dia. Suatu pagi Tony Stark sakit perut dan bertanya kepada Jarvis. Rasa sakit dirasakan Tony sejak bangun tidur lalu Jarvis memberikan jawaban layaknya dokter.
“Apa yang anda rasakan, Tuan,” kata Jarvis sambil menampilkan layar berisi berbagai opsi penyakit yang mungkin di derita Tony Stark.
Nah, coba perhatikan kembali film Iron Man. Jarvis, sang AI, menyimpan semua informasi Tony Stark. Suhu tubuh, tinggi badan, berat badan, kadar gula dan kolesterol, detak jantung, DNA sampai kadar hormon semuanya direkam dan Jarvis memiliki big data-nya.
Jarvis bisa diandalkan mengambil keputusan dengan tepat. Ia bisa menelepon Pepper Pots, pacar Stark, jika diperintahkan. Jarvis tahu persis lekuk tubuh Tony Stark ketika suit up memakai armor Iron Man paling keren Mark 50 yang menggunakan Nano Technology.
“Tuan, saya telah mengumpulkan semua data dan menganalisisnya. Saya periksa feses, darah dan rektum semua dalam keadaan baik. Anda diare.”
Jarvis kemudian menyarankan Tony Stark minum obat papaverin atau antiparasimpatik. Ia mempersilakan sang majikan memilih sambil mengontak Go-Jek atau Grab agar obat yang diinginkannya sampai di depan pintu rumah dalam 60 menit.
“Saya akan ingatkan tuan meminum obat tiga kali sehari,” tutup Jarvis.
Cerita Jarvis adalah gambaran yang menyerupai AI bernama Babylon. Coba anda buka YouTube lalu ketik Babylon AI Demo. Tonton videonya lalu anda akan paham dengan sendirinya. 
Paradigma Baru
Head of Klikdokter, Mia Argianti, mengatakan analisa AI bisa saja lebih akurat ketimbang dokter. Contohnya, ketika data obat di match dengan gejala penyakit, itu bisa menentukan obat mana yang bisa dipakai. Analisisnya mencapai 85 persen sementara rata-rata dokter di kisaran 65 persen. 
“AI bisa menerjemahkannya dengan baik,” kata Mia kepada Cyberthreat di Jakarta, Kamis (27 Juni 2019).
Mia mengatakan terdapat 12 kegunaan data analytics dan AI di dalam dunia kedokteran. Diantaranya meningkatkan pemantauan (improved monitoring), pengobatan pribadi (personalized medicine), pekerjaan lab otomatis, konsultasi digital hingga pengelolaan dan sharing rekam medis.
Sebelum dunia medis berkembang sampai ke tahap sekarang, Mia menyebut tiga fase dunia kedokteran. Kini, kata dia, adalah sebuah kondisi dimana berbagai jenis teknologi diadopsi dunia medis. 
Tahapan pertama adalah simple symptom data science yang artinya dokter zaman dulu menangani pasien lewat tatap muka.
“Pasien konsultasi, dokter periksa lalu pegang tangan, periksa mata, mulut dan sebagainya lalu keluar anamnesa dan analisis,” kata dia.
Tahapan berikutnya adalah dokter bekerja berdasarkan Evidence Based Medicine (EBM) yang menjadikan jurnal medis sebagai landasan. 
“Sehingga dokter tidak bekerja berdasarkan intuisi.”
Ketiga memanfaatkan big data, data analytics yang dipadukan dengan AI, Machine Learning hingga robotics. Pada tahap ini perubahan besar-besaran terjadi karena multi disiplin ilmu di dalam penerapannya.
Di China, kata Mia, ada startup mirip Jarvis yang menggunakan AI dan memiliki ratusan pasien perhari. Layanannya seperti livechat menggunakan bot, tapi kebanyakan pasien sakit biasa seperti demam, flu, nyeri sendi, sakit kepala dan sebagainya.
“Karena sejatinya dokter itu menghadapi manusia, bukan penyakit,” ujarnya.
Bukan Dukun
Chairman ProSehat dan HealthTech.id, dr. G. Bimantoro, mengatakan dokter yang bekerja menggunakan data science, AI hingga robotics dipastikan benar-benar dokter. Artinya, pekerjaan dukun yang menerawang demi menyembuhkan penyakit tidak terpakai di era digital.
“Dokter ya pakai data kerjanya, beda sama dukun,” ujarnya.
Hingga kini aplikasi ProSehat telah di download 100 ribu orang dan pemakainya ada di 20 provinsi di Indonesia. Aplikasi ini bekerja meniru Jarvis namun dr Bimantoro mengatakan hukum kesehatan di Indonesia yang basisnya ruang siber sangat sulit.
“Ya contohnya e-prescription atau e-resep belum bisa dipakai dan diterapkan,” ujarnya. 
Asuransi dan Keamanan Data
Head of Data Science Generali Indonesia, Dwi Widianto, mengatakan data science membuat bisnis asuransi lebih advanced dan manfaatnya jauh lebih besar ketika AI diikutsertakan.
Ia mencontohkan layanan DNA, sebuah produk asuransi, mampu mengetahui dan memprediksi penyakit. Hanya dengan mengambil sampel air liur yang kemudian diperiksa di lab dan beberapa jam kemudian hasilnya keluar seperti data alergi atau kecanduan.
Data-data tadi dikirim ke Hong Kong untuk di perdalam lalu data matangnya dikirim ke London, Inggris. Nah, sampai di sini publik bisa paham bagaimana konsep Data Free Flow with Trust (DFFT) yang menjadi bahasan utama negara G-20 tahun 2019 di Jepang.
“Kalau data asuransi itu terekam, lalu dipertukarkan dengan asuransi lain, maka sakit apa dan bagaimana sejarahnya bisa ditentukan price-nya,” kata Dwi.
Untuk keamanan data, Dwi mengatakan bisnis asuransi global kini tengah mengembangkan riset blockchain dengan biaya super mahal untuk mengamankan data.
Bisnis asuransi ke depan, kata dia, bisa mengetahui klaimer yang berbohong karena data analytics, AI hingga blockchain sulit dibohongi.
“Nanti setiap data itu punya serial number tertentu, tapi saya katakan proses itu masih lama dan sangat mahal. Indonesia bisa menerapkannya perlahan,” ujarnya.