Tidak mengherankan jika penyedia layanan kesehatan perilaku mengeksplorasi bagaimana teknologi dan kecerdasan buatan (AI) dapat meningkatkan perawatan pasien dan mendukung dokter. Permasalahan seperti kelelahan, kekurangan dokter di seluruh negeri, dan beban administratif dapat (setidaknya) diatasi sebagian dengan teknologi baru yang menyederhanakan dokumentasi atau menghubungkan dokter dengan pasien dari jarak jauh.
Meskipun perbaikan-perbaikan ini merupakan sebuah langkah maju, perbaikan-perbaikan ini tidak mengatasi masalah mendasar dalam perawatan kesehatan perilaku: merawat pasien dengan rencana perawatan yang benar-benar dipersonalisasi. Saatnya untuk beralih dari mengandalkan teknologi hanya sebagai asisten administrasi dan mencari cara untuk menerapkannya dalam memberikan perawatan pasien yang dipersonalisasi.
Peningkatan terkini yang berdampak
Ada dua bidang utama yang kami yakini bahwa teknologi dan kecerdasan buatan telah mengubah perawatan perilaku ke arah model yang lebih personal. Pertama, layanan pencatatan dan transkripsi AI (Rajkumar, 2024) membantu dokter mempercepat pencatatan dan mengenali pola masukan pasien. Alat-alat ini mengurangi beban administratif bagi dokter, yang kini dapat mencurahkan lebih banyak waktu untuk menangani panel pasien mereka.
Kedua, keberadaan ponsel dan platform video yang ada di mana-mana memungkinkan dokter menjadwalkan sesi terapi dan psikiatri dari jarak jauh, sehingga sangat meningkatkan akses terhadap layanan. Masyarakat yang tinggal di wilayah yang tidak memiliki layanan kesehatan dan mereka yang merupakan bagian dari populasi berisiko kini memiliki pilihan layanan kesehatan meskipun mereka tinggal di wilayah yang tidak memiliki dokter kesehatan perilaku. Meskipun kunjungan telehealth untuk layanan kesehatan fisik menurun, permintaan akan layanan kesehatan mental virtual terus meningkat (Derman, 2024) berkat ketersediaan platform video.
Dimana kita masih kekurangan
Meskipun teknologi dan kecerdasan buatan telah meningkatkan akses dan menunjukkan efisiensi dalam dokumentasi dan kepatuhan, peningkatan ini hanya menjawab sebagian dari meningkatnya kebutuhan akan perawatan yang dipersonalisasi. Hal ini terjadi karena data pasien masih tersembunyi di seluruh penyedia layanan dan rangkaian layanan, sehingga koordinasi pengobatan di seluruh rangkaian layanan hampir tidak mungkin dilakukan. Beberapa kondisi menyebabkan tingkat kesalahan diagnosis sekitar 50% (Seibert, 2024).
Pelayanan kesehatan pada umumnya, dan pelayanan kesehatan perilaku pada khususnya, sangat terhambat oleh kurangnya komunikasi antara dokter kesehatan fisik dan mental, sistem kesehatan, dan catatan kesehatan elektronik (EHR) pasien. Mengingat kuatnya hubungan antara kesehatan fisik dan mental (Fiorillo dkk., 2024), fragmentasi ini menyebabkan kesenjangan besar dalam layanan dan dalam banyak kasus menyebabkan kerugian yang sebenarnya dapat dicegah. Teknologi dapat mengisi kesenjangan ini dengan mempermudah berbagi data pasien.
Misalnya, dokter perawatan primer (PCP) mungkin meresepkan antidepresan kepada pasien baru yang menderita gangguan bipolar berdasarkan data perilaku yang terbatas, yang dapat memicu episode manik. Jika kesehatan fisik dan riwayat kejiwaan pasien dibagikan kepada penyedia layanan, maka PCP dapat lebih memahami cara mempersonalisasi pengobatan karena terapi lain lebih sesuai dengan kebutuhan spesifik pasien dibandingkan antidepresan.
Selain itu, pasien mungkin dirawat di rumah sakit di mana mereka diberikan obat-obatan yang secara tidak sengaja memperburuk kondisi mereka, memperpanjang masa rawat inap mereka, atau meningkatkan kemungkinan pasien dirawat kembali di masa depan. Karena riwayat kesehatan pasien tersebut tersebar di berbagai penyedia dan rangkaian layanan, mereka menerima layanan yang seragam, bukan hanya dukungan yang ditargetkan.
Menggunakan teknologi untuk meningkatkan pengobatan
Membangun kesinambungan perawatan adalah kunci untuk mempersonalisasikan perawatan. Telah terbukti mengurangi (Maarsingh, 2024) angka kematian, penerimaan rumah sakit, kunjungan unit gawat darurat (UGD), dan biaya perawatan kesehatan, sekaligus meningkatkan produktivitas dokter, kepatuhan pengobatan, resep yang tepat, kualitas hidup, hubungan pasien-dokter, kepuasan pasien Dan kepuasan dokter.
Tampaknya sangat sederhana untuk membayangkan bahwa semua riwayat kesehatan pasien harus tersedia bagi dokter mana pun untuk membuat keputusan pengobatan yang tepat. Sayangnya, kenyataannya informasi medis pasien tersebar di seluruh platform dan tempat layanan, sehingga 97% dari seluruh data rumah sakit tidak digunakan (Moore et al., 2024) setiap tahunnya. Penyedia layanan baru yang belum mengenal pasien perlu mengetahui apakah mereka memiliki riwayat masalah seperti upaya bunuh diri, skizofrenia, tunawisma, reaksi buruk terhadap obat-obatan tertentu, atau penyakit penyerta lainnya untuk mengembangkan rencana perawatan yang aman dan efektif.
Untuk menciptakan kesinambungan pelayanan bagi seluruh pemangku kepentingan, penyedia layanan dan perusahaan teknologi harus bermitra untuk mewujudkannya. Jenis otomatisasi dan teknologi “di balik terpal” ini menjanjikan dampak besar dalam mendiagnosis dan merawat pasien secara akurat pada tingkat individu. Kami telah melihat langkah pertama ke arah yang benar ketika vendor rekam medis elektronik (EMR) mencoba membangun jaringan berbagi data berskala besar, namun ini masih merupakan solusi berbeda yang tidak mudah berbagi informasi antar vendor. Untungnya, pemerintah federal telah menciptakan standar nasional untuk berbagi data melalui Trusted Exchange Network and Common Agreement (TEFCA), dengan tujuan menyederhanakan transfer informasi antar penyedia layanan, sistem rumah sakit, dan dokter. Namun, kemajuannya masih dalam tahap awal.
Telehealth di berbagai lingkungan dan spesialisasi—termasuk UGD, rumah sakit jiwa, fasilitas pemasyarakatan, rumah, dan klinik perawatan darurat—harus terhubung sehingga dokter dapat melihat catatan jangka panjang dari pasien yang mungkin belum pernah mereka rawat sebelumnya. Wawasan longitudinal ini membantu menyesuaikan perawatan dalam jangka pendek saat mereka mengikuti pasien melalui sistem layanan kesehatan, membantu mereka bertransisi secara lebih efisien dari tingkat keparahan tinggi ke tingkat keparahan rendah seiring dengan membaiknya kondisi mereka seiring berjalannya waktu. Menggunakan teknologi untuk berbagi data relevan dengan lebih baik memungkinkan perawatan yang tepat pada waktu dan dosis yang tepat.
Apa yang akan terjadi selanjutnya dalam teknologi dan kecerdasan buatan dalam layanan kesehatan
Kami memperkirakan bahwa seiring dengan semakin banyaknya data pasien yang tersedia melalui peningkatan pertukaran informasi medis di antara dokter dan fasilitas perawatan, efisiensi baru akan tercipta dalam perawatan dan operasional kesehatan perilaku berbasis rumah sakit. Hal ini akan mengoptimalkan perawatan secara dramatis dengan mempertimbangkan berbagai faktor, termasuk gejala, riwayat kesehatan, dan faktor penentu sosial kesehatan, saat merawat pasien. Dokter akan menemukan hubungan baru antara kesehatan fisik dan mental, sehingga semakin memajukan modalitas dan wawasan perawatan. Hal ini memungkinkan dokter untuk memberikan perawatan yang benar-benar dipersonalisasi dengan menemui pasien di mana pun mereka berada, bukan hanya menebak-nebak berdasarkan kondisi pasien pada waktu tertentu.
Pemecahan masalah manusia akan selalu diperlukan saat mempersonalisasi rencana perawatan perilaku. Teknologi dan kecerdasan buatan mendukung pengambilan keputusan yang cerdas dengan menyajikan semua data yang relevan dari waktu ke waktu dan lokasi. Hal ini memastikan bahwa pasien menerima perawatan terbaik dan dokter mendapat dukungan lebih baik dalam peran mereka, sekaligus mengurangi faktor risiko.
Referensi
Rajkumar, R. (2024, 2 Juli). AI meredakan kelelahan terapis. Begini cara hal itu mengubah kesehatan mental. ZDNET. www.zdnet.com/article/ai-is-relieving-therapists-from-burnout-heres-how-its-changing-mental-health/
Derman, C. (2024, 26 Januari). Meskipun telemedis menurun setelah puncak COVID-19, kunjungan video kesehatan mental meningkat. Topik Teman. www.drugtopics.com/viev/ while-telemedicine-decreased-after-covid-19-peak-mental-health-video-visits-rose
Seibert, G. (2024, 23 Februari). Mengapa data yang tidak dibungkam adalah kunci untuk mempersonalisasi layanan kesehatan. Forum Ekonomi Dunia. www.veforum.org/agenda/2024/02/personalized-healthcare-data/
Fiorilo, A., de Đirolamo, G., Filipčić Šimunović, I., Gureje, O., Isak, M., Lloyd, C., Mari, J., Patel, V., Reif, A., Starostina, E . ., Summergrad, P., & Sartorius, N.. (2023, 14 Januari). Hubungan antara kesehatan fisik dan mental: pemutakhiran Kelompok Kerja WPA tentang Pengelolaan Komorbiditas Kesehatan Mental dan Fisik. NCBI. www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9840511/
Maarsingh, O. (2024, 22 Mei). Dinding bukti untuk kesinambungan perawatan: Berapa banyak lagi batu bata yang kita perlukan? Sejarah Kedokteran Keluarga. www.annfammed.org/content/22/3/184
Moore, J. & Dias Guichot, I. (2024, 5 Januari). Bagaimana memanfaatkan kekuatan data kesehatan untuk meningkatkan hasil pasien. Forum Ekonomi Dunia. www.veforum.org/agenda/2024/01/hov-to-harness-health-data-to-improve-patient-outcomes-vef24/