Machine Learning dalam pengobatan penyakit langka?
Kehadiran Machine Learning (ML) dan kemampuan terkaitnya telah menciptakan banyak kemungkinan untuk intervensi cerdas. Jika dimanfaatkan dengan sempurna, dapat membantu secara signifikan dalam mengobati penyakit langka. Ingin tahu caranya? teruslah membaca.
Fakta Penyakit Langka
- Ada lebih dari 300 juta orang yang hidup dengan satu atau lebih dari lebih dari 6.000 penyakit langka yang teridentifikasi di seluruh dunia.
- Setiap penyakit langka hanya dapat menyerang sejumlah kecil orang, tersebar di seluruh dunia. Tetapi jika digabungkan jumlahnya besar dan setara dengan populasi negara terbesar ketiga di dunia.
- Penyakit langka saat ini mempengaruhi 3,5% – 5,9% dari populasi dunia.
- 72% penyakit langka adalah genetik sementara yang lain disebabkan oleh infeksi (bakteri atau virus), alergi dan penyebab lingkungan, atau degeneratif dan proliferatif.
- 70% dari penyakit langka genetik tersebut dimulai sejak masa kanak-kanak.
Tantangan dalam Pengobatan Penyakit Langka
Kurangnya pengetahuan ilmiah dan informasi yang berkualitas tentang penyakit sering mengakibatkan keterlambatan diagnosis. Karena keragaman gangguan yang luas dan gejala yang relatif umum yang dapat menyembunyikan penyakit langka yang mendasarinya. Kesalahan diagnosis awal sering terjadi. Selain itu, gejalanya berbeda tidak hanya dari penyakit ke penyakit tetapi juga dari pasien ke pasien yang menderita penyakit yang sama.
Menggunakan Machine Learning untuk Pengobatan Penyakit Langka
- Data tingkat pasien dimungkinkan dalam banyak hal saat ini, datang dalam bentuk terstruktur dan tidak terstruktur dan dari sumber seperti perangkat (perangkat yang dapat dikenakan dan smartphone). Platform digital (media sosial dan mesin pencari), dan rekam medis (Electronic Health/Medical Records – EHRs / EMR dan Bukti Dunia Nyata – RWE). Informasi pasien dari semua sumber data ini secara kolektif digunakan untuk menghasilkan catatan Informasi Kesehatan yang Dilindungi (PHI). Dengan menggabungkan data terstruktur dan tidak terstruktur secara efektif ke dalam gabungan satu sumber kebenaran.
- Undang-undang bisnis yang telah ditentukan sebelumnya, bersama dengan metode AI/ML seperti Natural Language Processing (NLP) dan Text Mining. Membantu menyediakan data master PHI ke dalam berbagai tanda penyakit logis. Terdiri dari klaim, diagnostik, dan informasi medis, masing-masing indikator ini membantu pemahaman yang lebih baik tentang kompleksitas penyakit. Dengan mempersempit ruang lingkup ke kasus penyakit langka tertentu. Bendera ini memiliki kekuatan untuk membuat referensi tanda penyakit langka yang dapat diidentifikasi berdasarkan situasi penyakit langka di kehidupan nyata. Selain itu, dengan memastikan mekanisme loop umpan balik yang konstan, algoritme ML akan membantu menjadikan indikator ini lebih andal dari waktu ke waktu.
Source : https://webmedy.com/blog/id/how-is-machine-learning-being-used-in-treatment-of-rare-diseases/
