Mengubah Pelayanan Kesehatan Dengan AI: Cara Akido Labs Tingkatkan Kapasitas Dokter

Sistem kesehatan di Amerika Serikat menghadapi masalah besar dimana permintaan untuk layanan medis jauh melebihi kapasitas yang tersedia. Ini menyebabkan pasien harus menunggu sangat lama untuk bertemu dokter spesialis, seperti wanita di Boston yang menunggu 84 hari untuk konsultasi dengan ginekolog, dan pria di Portland yang menunggu lebih dari 100 hari untuk bertemu dermatolog. Untuk mengatasi masalah ini, berbagai organisasi mulai menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk membuat layanan lebih efisien, namun perubahan besar hanya bisa terjadi melalui model perawatan baru yang terintegrasi secara mendalam.Akido Labs adalah perusahaan yang awalnya adalah proyek data di laboratorium kesehatan digital di Universitas USC, yang kemudian berkembang menjadi penyedia teknologi AI untuk organisasi kesehatan publik dan penyedia layanan kesehatan. Pada tahun 2022, Akido melakukan langkah penting dengan membeli klinik medis nyata, Chaparral Medical Group, untuk menerapkan teknologinya secara langsung dalam layanan kesehatan, memungkinkan mereka mengumpulkan data secara lebih luas dan menyelaraskan tujuan teknologi dengan kebutuhan klinik.Teknologi mereka yang dinamai ScopeAI membantu asisten medis seperti DeAndre Siringoringo memandu pengambilan informasi pasien dengan dukungan AI yang secara real-time menyusun diagnosis awal dan rencana perawatan. Dokter kemudian meninjau dan memvalidasi hasil AI ini sehingga dapat meningkatkan efisiensi konsultasi dan kapasitas pelayanan dengan tetap mempertahankan kontrol akhir oleh dokter. Hasilnya, kunjungan di klinik Akido dapat dilakukan dalam waktu sangat singkat dan beberapa dokter berhasil menggandakan jumlah pasien yang dilayani.Model pelayanan baru yang dikembangkan Akido menunjukkan bahwa penggabungan AI dan tenaga medis secara kolaboratif dapat mempercepat pelayanan dan memperluas akses tanpa mengorbankan kualitas. Namun, perubahan ini juga menciptakan tantangan baru seperti kebutuhan akan ruang pemeriksaan tambahan dan manajemen tugas pasca-kunjungan yang lebih tinggi. Selain itu, ada risiko depersonalisasi layanan dan tantangan mengelola kepercayaan dan akurasi AI yang harus diperhatikan dengan serius.Kesimpulannya, Akido Labs memberikan contoh konkret bagaimana AI dapat diintegrasikan dalam sistem pelayanan kesehatan sebagai bagian dari model baru yang holistik dan berkelanjutan. Jika diadopsi lebih luas, model ini berpotensi mengubah masa depan kesehatan di mana dokter dapat melayani lebih banyak pasien dengan kualitas lebih tinggi, dan pasien mendapatkan akses yang lebih cepat dan nyaman ke layanan yang mereka butuhkan.