4 Implementasi Data Science Di Bidang Kesehatan

Ilmu data science kini berperan penting di berbagai bidang karena transformasi digital dan semakin meluasnya penggunaan big data. Mulai dari kebutuhan transportasi, kegiatan jual beli, kebijakan pemerintah, dan bahkan industri kesehatan mulai menggunakan ilmu data science dalam meringankan kegiatan operasional. Akibatnya, permintaan terhadap praktisi data juga semakin banyak. Sayangnya, saat ini belum banyak data scientist yang mahir dan dapat membantu menangani masalah-masalah dengan bantuan ilmu data science di bidang kesehatan.

Data science di bidang kesehatan berkaitan dengan menyelamatkan nyawa seseorang. Tugas dan tanggung jawab ini cukup besar dan membutuhkan seorang data scientist yang secara teori dan pengalaman mampu memberikan solusi yang akurat. Seperti apa peran data science di bidang kesehatan? Apa saja tanggung jawab seorang data scientist jika bekerja di industri tersebut? Kali ini akan dijelaskan secara rinci mengapa data science penting di industri kesehatan. Yuk, simak penjelasannya di sini!

1. Mengapa Data Science Digunakan Di Bidang Kesehatan?

Sebuah penelitian menjelaskan bahwa tubuh manusia menghasilkan data kurang lebih 2 terabyte per hari. Data ini meliputi aktivitas otak, aktivitas sistem tubuh, tingkat stres, detak jantung, kadar gula, dan data kesehatan lainnya. Untuk menangani data yang cukup besar tersebut, dibutuhkan teknologi yang lebih canggih. Inilah alasan data science membantu tim medis di bidang kesehatan. Data science membantu memantau histori kesehatan pasien dengan merekam data secara real time. 

Ilmu data science dalam kesehatan memungkinkan tim medis untuk mendeteksi gejala penyakit pada tahap yang sangat awal. Selain itu, dengan munculnya berbagai alat dan teknologi yang inovatif, dokter dapat memantau kondisi pasien dari jarak jauh. Dulu dokter dan tim manajemen rumah sakit tidak dapat menangani banyak pasien sekaligus yang menyebabkan kondisi pasien semakin memburuk. Kini dengan bantuan data science, dokter dapat mengetahui kondisi pasien melalui sebuah perangkat atau aplikasi. Kemudian tim manajemen dapat mengatur jadwal temu pasien dan tim medis dari kondisi pasien.

Baca juga : Linear Regression Algoritma Data Science Terpopuler

2. Aplikasi Data Science Di Bidang Kesehatan

Industri kesehatan mengalami perubahan yang sangat efisien dengan menerapkan ilmu data science. Baik itu dari sisi perawatan pasien, keberlangsungan operasi, pemberian obat-obatan, dan aspek lainnya. Berikut sejumlah penggunaan ilmu data science di bidang kesehatan.

• Mengembangkan obat-obatan. Ilmu data science dapat digunakan untuk mengembangkan senyawa sintesis obat dari hasil korelasi statistik antara kondisi pasien dan penggunaan obat sebelumnya. 

• Adanya virtual asisten. Saat ini chatbots yang merupakan hasil penerapan ilmu data science dirancang untuk membantu seseorang mendapatkan gambaran kondisi kesehatannya dengan memasukkan informasi kesehatan tertentu dan mendapatkan diagnosis yang akurat. 

• Mengamati kondisi kesehatan pasien. Dengan bantuan data science dan algoritma machine learning, dokter dapat mendeteksi dan mengamati kondisi pasien seperti detak jantung dan kondisi pernapasannya. Ini akan membantu dokter mengetahui beberapa indikator kesehatan pasien tanpa harus dilakukan tatap muka.

• Analisis prediktif di bidang kesehatan. Model prediktif di bidang kesehatan mengkorelasikan setiap data poin yang berkaitan dengan gejala, kebiasaan, dan penyakit yang dimiliki pasien sebelumnya. Ini akan membantu dokter mengidentifikasi tahap penyakit, penyakit lanjutan, dan upaya penanganan serta pencegahan yang tepat.

• Analisis medical image. Di bidang kesehatan, digunakan banyak teknik untuk mengidentifikasi penyakit dari gambar seperti X-Ray, MRI, dan CT scan. Ilmu data science mengenali gambar dari proses scan dan membantu dokter menentukan strategi penanganan yang paling efektif.

Saat ini ilmu data science masih dikembangkan secara terus menerus di bidang kesehatan agar dapat menjangkau lebih banyak aspek terutama dalam menangani penyakit yang berkaitan dengan tumor. Seperti tumor otak, Glioma tumor, Meningioma tumor, dan Pituitary tumor.

3. Tanggung Jawab Seorang Data Scientist Di Bidang Kesehatan

Sebagai seorang data scientist di bidang kesehatan, kalian harus mampu menggunakan keterampilan analisis untuk mendiagnosis penyakit secara akurat. Jumlah data yang sangat besar yang berasal dari berbagai sumber membutuhkan analisis yang terampil agar dapat menyelamatkan nyawa pasien. Tanggung jawab ini cukup berisiko sehingga para ilmuwan juga secara terus menerus melakukan penelitian untuk membantu peran data scientist.

Kasus Covid-19 menjadi contoh nyata bahwa data scientist memegang peran penting di bidang kesehatan. Ilmu data science tidak hanya membantu mempercepat pengumpulan informasi dan pengambilan sampel berkaitan dengan kasus tersebut, namun juga mampu digunakan untuk melihat pola global dalam penyebaran infeksi, memprediksi wilayah dengan probabilitas terbesar dalam penyebaran Covid, dan membantu pemerintah merancang kebijakan membasmi penyakit tersebut. 

Berikut beberapa tanggung jawab data scientist yang lebih spesifik di bidang kesehatan.

• Manajemen data. Dalam konteks ini, data scientist bertanggung jawab mengambil sejumlah data dalam berbagai sumber, menyimpannya dalam suatu database, menyortir, mengeksplorasi, dan mengubahnya menjadi file-file data yang lebih kecil sesuai dengan kebutuhan rekap medis.

• Menyiapkan laporan dan dasbor untuk kemudian dipresentasikan dalam diskusi manajemen baik untuk kepentingan pemerintah atau rumah sakit.

• Menjaga kerahasiaan data. Selain manajemen data, data scientist juga bertanggung jawab menjaga keamanannya dari potensi tindakan ilegal penyalahgunaan data.

  
  

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Manfaat Data Science Di Bidang Kesehatan

Berikut sejumlah manfaat data science di bidang kesehatan.

Mengurangi angka kegagalan dalam perawatan (malapraktek)

Data science membantu meminimalkan malapraktek melalui prediksi dan resep yang akurat berdasarkan histori data yang digunakan. Sejumlah data yang diolah oleh data scientist sangat membantu mengidentifikasi gejala penyakit dan memberikan diagnosis yang akurat. Diagnosis yang akurat membantu tim medis memberikan opsi perawatan yang tepat sasaran pula. Sehingga angka kematian pun dapat berkurang.

Mengefisienkan waktu pengembangan obat

Secara umum pengembangan obat membutuhkan waktu dan penelitian yang intensif. Namun, dengan bantuan data science, waktu dan tenaga yang digunakan menjadi lebih berkurang. Algoritma yang ada pada ilmu data science membantu memprediksi apakah obat tertentu dan hasil pengembangannya memberikan efek yang diinginkan pada tubuh manusia. 

Meminimalkan biaya kesehatan

Electronic Health Records (EHRs) dapat digunakan oleh spesialis ilmu data di bidang medis untuk mengidentifikasi pola kesehatan pasien dan mencegah perawatan atau rawat inap yang tidak perlu, sehingga mengurangi biaya. Selain itu, efisiensi waktu baik secara manajemen data dan pengembangan obat juga tentunya mengurangi biaya operasional di bidang kesehatan.

Ternyata data science sangat berguna di bidang kesehatan dan memberikan dampak perubahan positif yang signifikan. Contoh di atas hanyalah salah satu dari berbagai industri yang membutuhkan data science untuk menyelesaikan permasalahannya. Masih banyak pula industri lain seperti e-commerce, retail, pendidikan, dan lain-lain yang juga bisa diselesaikan permasalahannya dengan data science.

Melihat perannya yang cukup penting, tentu seorang data scientist perlu mengasah kemampuannya baik secara hard skill maupun soft skill. Kemampuan tersebut akan semakin terbentuk jika data scientist sering berlatih dan praktik menyelesaikan beragam studi kasus. Bagi kalian yang tertarik untuk memberikan kontribusi dan berkarir di bidang data science, kalian bisa menggunakan DQLab sebagai sarana pembelajaran. Mengapa harus DQLab?

• Memiliki modul pembelajaran yang lengkap mulai dasar teori sampai praktik menyelesaikan beragam kasus

• Dikemas dalam bahasa yang mudah dipahami bahkan bagi pemula yang tidak memiliki latar belakang statistika, matematika, atau ilmu komputer

• Dilengkapi Live Code Editor sehingga tidak perlu install aplikasi penulisan kode

• Terdapat komunitas dan mentor ahli yang siap membantu kalian untuk berdiskusi apabila ada kesulitan

Banyak ya kelebihan yang ditawarkan DQLab?Tunggu apalagi, segera Sign Up di DQLab dan jadikan dirimu seorang data scientist handal di bidang yang kalian tekuni!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya