Produk Kesehatan Digital Kehilangan Bagian Besar dan Penting dari Kesehatan Seseorang

Pemasaran untuk Apple Watch mengatakan semuanya: “Lompatan yang sehat ke depan.” “Ini untuk Anda yang lebih sehat.” “Masa depan kesehatan tidak pernah tampak begitu baik.” Apple Watch, seperti aplikasi dan perangkat kesehatan digital lainnya yang tak terhitung jumlahnya, menjual dirinya sendiri dengan janji implisit pemberdayaan individu: bahwa kami dapat menggunakan informasi kesehatan ini untuk melakukan tindakan tertentu — berolahraga sehingga detak jantung Anda mencapai ambang batas tertentu, misalnya —Itu akan mengarah pada kesehatan yang lebih baik.

Namun dalam mempromosikan dan menjanjikan kesehatan kepada individu, perusahaan yang membuat aplikasi dan perangkat yang dapat dikenakan, dan pelanggan yang membelinya, berfokus pada pepohonan—dan melewatkan sisa hutan.

Sebenarnya, kita memiliki lebih sedikit kendali atas kesehatan kita sendiri daripada yang kita pikirkan. Padahal, kesehatan kita sangat dipengaruhi oleh lingkungan kita—termasuk kesehatan orang-orang di sekitar kita. Apa artinya ini bagi pasar perangkat yang dapat dikenakan yang terus berkembang adalah fokus baru di luar individu, bagi orang-orang di rumah mereka, teman mereka, bahkan seluruh komunitas mereka.

Latihan Pemetaan—atau Penyakit

Dengan memasukkan faktor sosial dan komunitas, produk kesehatan digital dapat menangkap dengan lebih baik apa yang masuk ke kesehatan masyarakat. Data seluruh komunitas dari pelacak kebugaran dan data digital lainnya sudah dimasukkan ke dalam beberapa model kesehatan masyarakat.

Fitbit menerbitkan laporan yang menunjukkan, misalnya, komunitas tempat orang paling sering berolahraga. Data lokasi ponsel terkadang digunakan untuk memetakan wabah penyakit. Model-model ini dan kumpulan data yang mendasarinya terbukti menjadi keuntungan bagi orang-orang dan lembaga yang bertanggung jawab untuk melindungi dan meningkatkan semua kesehatan kita.

Kumpulan data kesehatan yang mencerminkan faktor-faktor di seluruh komunitas selama berabad-abad kini telah membantu para praktisi kesehatan masyarakat, memungkinkan mereka melakukan perbaikan yang tampaknya sederhana namun berdampak besar pada kehidupan masyarakat.

Pulang dari rumah sakit pada pertengahan abad ke-19 Perang Krimea yang penuh dengan tentara Inggris yang sakit dan terluka, Florence Nightingale berusaha menggunakan data yang dia kumpulkan dengan cermat untuk menunjukkan dampak faktor komunitas terhadap kesehatan tentara. Nightingale terkenal menggunakan grafik yang kuat untuk meyakinkan para pemimpin Inggris bahwa langkah-langkah untuk meningkatkan sanitasi — seperti membersihkan sistem udara, air, dan saluran pembuangan — dapat mencegah penyakit dan secara dramatis mengurangi kematian.

Dunia masih menghadapi tantangan kesehatan masyarakat yang sangat besar, termasuk pandemi COVID-19 yang sedang berlangsung. Tetapi kami juga memiliki kartu baru untuk dimainkan, seperti gudang besar data sensor kesehatan dan teknik kecerdasan buatan yang kuat yang dapat membantu kami memahaminya.

Menggunakan alat ini untuk meningkatkan perangkat dan aplikasi kesehatan bisa menjadi peluang besar untuk mengatasi tantangan besar ini.

Sistem Peringatan Dini untuk Bunuh Diri

Di antara masalah kesehatan masyarakat yang paling meresahkan baru-baru ini adalah krisis kesehatan mental remaja. Mencari untuk mengatasi meningkatnya kasus bunuh diri, sebuah proyek penelitian yang dipimpin Harvard mengumpulkan data kesehatan dari banyak orang dan menggunakan kecerdasan buatan untuk membuatnya lebih berguna, seperti menggabungkan data ponsel cerdas dan Fitbit untuk memahami indikator bunuh diri.

Harapannya, mengawinkan AI dan data sensor kesehatan dapat membantu membangun sistem peringatan dini bagi orang yang berisiko bunuh diri.

Untuk saat ini, penelitian ini masih bersifat akademis. Dan tantangan utamanya adalah bunuh diri masih relatif jarang, menghasilkan sedikit data yang dapat digunakan algoritme untuk membuat prediksi. Tapi seperti banyak kejadian kesehatan lainnya, risiko bunuh diri tidak terjadi dalam ruang hampa.

Bunuh diri mungkin tampak seperti tindakan yang terisolasi, tetapi sering terjadi dalam kelompok — yang oleh para peneliti disebut sebagai penularan bunuh diri. Bagaimana jika algoritme prediksi bunuh diri, seperti yang dibuat di Harvard, dapat menyertakan elemen sosial dari data sensor kesehatan seperti jaringan teman Anda?

Produk kesehatan digital dapat dimasukkan ke dalam algoritme jejaring sosial yang membantu mengidentifikasi kapan orang membutuhkan sumber daya kesehatan mental. Perangkat yang dapat dikenakan yang melacak suasana hati dan tidur Anda mungkin ikut campur berdasarkan metrik tersebut. Tetapi algoritme yang mendukung sosial mungkin dapat melangkah beberapa langkah lebih jauh, mengenali tren yang meresahkan di antara kontak dekat seseorang—seperti postingan media sosial yang menyarankan tindakan menyakiti diri sendiri, dan dengan demikian ketika seseorang sendiri berisiko lebih besar untuk bunuh diri.

Masalah Privasi

Memang, ada banyak rintangan untuk menggunakan data sosial dan komunitas dalam produk kesehatan digital. Beberapa pengguna mungkin memiliki masalah privasi tentang berbagi data dengan perusahaan atau lembaga kesehatan masyarakat.

Mengatasi rintangan ini dapat melibatkan pengembangan standar sumber terbuka untuk transparansi tentang pengelolaan data, atau memastikan bahwa orang dapat mengontrol kapan, dan dengan lembaga mana, untuk berbagi data pribadi.

Meski begitu, peluangnya tetap terlalu besar untuk diabaikan. Meskipun produk kesehatan digital dapat, dan sudah, bermanfaat bagi individu, sejauh ini manfaat terbesar suatu hari nanti dapat datang ketika produk ini beroperasi bersama-sama dengan informasi tentang komunitas dan di luar individu.

Sekarang, kemungkinan orang yang lebih kaya dan lebih sehat cenderung membeli produk kesehatan digital. Ini cocok dengan pola historis, di mana teknologi baru seperti komputer melayani individu-individu terpilih, baru kemudian berkembang untuk melayani komunitas yang lebih luas.

Agar perusahaan kesehatan digital mengklaim secara kredibel untuk meningkatkan kesehatan masyarakat—untuk benar-benar, seperti yang mereka janjikan, menjadi “masa depan kesehatan”—langkah mereka selanjutnya dapat berupa peningkatan kemauan untuk melihat melampaui gagasan kesehatan individual dan untuk bekerja dengan lembaga kesehatan masyarakat .

Dengan demikian, produk kesehatan digital dapat memberikan manfaat yang jauh lebih besar bagi masyarakat, bahkan mereka yang tidak memakai perangkat yang dapat dikenakan.

Douglas Yeung adalah ilmuwan perilaku senior di RAND Corporation nirlaba, nonpartisan, dan anggota fakultas Pardee RAND Graduate School.

Komentar ini awalnya muncul di AS Hari Ini pada 26 Desember 2022. Komentar memberi para peneliti RAND platform untuk menyampaikan wawasan berdasarkan keahlian profesional mereka dan seringkali pada penelitian dan analisis peer-review mereka.