MENUJU MEMBANGUN LAYANAN P3K BERBASIS CHATBOT DALAM BAHASA ARAB

 

1. Pendahuluan

AI Percakapan telah muncul sebagai teknologi penting dalam industri layanan kesehatan, merevolusi cara pasien berinteraksi dengan layanan medis dan memberdayakan penyedia layanan kesehatan untuk memberikan layanan yang dipersonalisasi dan dapat diakses. Dengan mengintegrasikan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan teknik pembelajaran mesin, AI percakapan memungkinkan chatbot layanan kesehatan dan asisten virtual terlibat dalam percakapan layaknya manusia dengan pengguna, menjawab pertanyaan medis mereka secara efisien, memberikan informasi kesehatan yang relevan, dan bahkan menawarkan dukungan kesehatan mental. AI percakapan mempunyai potensi untuk memperluas layanan medis ke populasi terpencil atau kurang terlayani, meningkatkan kepatuhan pasien terhadap rencana pengobatan, dan membantu dalam deteksi dini dan pengelolaan kondisi kesehatan. Di era digital modern, chatbot pertolongan pertama adalah sumber daya yang sangat berharga karena berperan penting dalam memberikan informasi yang cepat dan akurat selama situasi medis darurat. Teknologi terobosan ini menggabungkan aksesibilitas dan kenyamanan antarmuka berbasis obrolan dengan keahlian medis yang mendalam, memungkinkan pengguna mendapatkan bantuan segera ketika menghadapi kecelakaan atau kejadian terkait kesehatan lainnya. Chatbot pertolongan pertama yang dapat memberikan instruksi mengenai langkah-langkah penyelamatan jiwa yang mendasar memungkinkan orang untuk bertindak sekarang sambil menunggu bantuan medis ahli. Chatbots ini juga dapat memberikan jaminan, mengatasi kekhawatiran yang sering terjadi, dan mengurangi kepanikan kecemasan dalam keadaan tegang. Dilaporkan bahwa lebih dari 50% cedera yang menyebabkan kematian sebenarnya dapat dicegah jika ada intervensi medis segera. Chatbot pertolongan pertama memiliki kemampuan untuk menyelamatkan nyawa dan meningkatkan keselamatan umum mereka yang membutuhkan dengan menawarkan informasi dan bantuan yang dapat dipercaya.

2. Survei Literatur

Beberapa tahun terakhir telah terlihat peningkatan dalam pengembangan chatbots seiring dengan kemajuan kemampuan ponsel cerdas, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami. Hal yang sama juga berlaku pada chatbot di bidang layanan kesehatan karena meningkatnya permintaan akan layanan kesehatan yang dapat diakses dan dipersonalisasi. Di antara chatbot perawatan kesehatan tertua dan terpopuler adalah Eliza, bot yang dibuat untuk domain kesehatan mental yang mensimulasikan percakapan psikoterapis.Dalam konteks pertolongan pertama, hanya sedikit penelitian yang mengeksploitasi penggunaan chatbots untuk mengelola atau membantu pengguna selama keadaan darurat. Ouerhani dkk., memperkenalkan SPeCECA, chatbot cerdas yang tersebar luas untuk bantuan kasus darurat berdasarkan komputasi awan. Model mereka menggunakan bidang acak bersyarat (CRF) untuk mengekstrak entitas dari masukan pengguna menggunakan penyematan kata dan menggunakan pengklasifikasi Support Vector Machines (SVM) untuk mengklasifikasikan maksud. Chatbot memiliki akses ke basis pengetahuan yang dibuat secara manual dengan skenario kasus darurat yang telah ditentukan sebelumnya.

3. Metodologi

Kumpulan data

Bahasa Arab menghadapi banyak keterbatasan dibandingkan dengan bahasa lain, seperti bahasa Inggris, dalam mengembangkan sistem kecerdasan buatan (AI) percakapan karena kurangnya kumpulan data dialog yang berorientasi pada tugas. Bahasa Arab menimbulkan tantangan unik karena karakteristik dan kompleksitas bahasa, seperti morfologi, variasi ortografis, ambiguitas, dan banyak dialek, yang menjadikannya bahasa yang lebih menantang untuk pengembangan chatbot. Di antara sedikit dataset bahasa Arab yang tersedia untuk AI percakapan medis adalah dataset yang disediakan oleh kompetisi SemEval-2016, tepatnya tugas Community Question Answering, yang bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mampu menjawab pertanyaan-pertanyaan baru di forum komunitas. Subtugas bahasa Inggris berfokus padap pengukuran kesamaan pertanyaan dan analisis sumber eksternal, sedangkan subtugas bahasa Arab melibatkan pemeringkatan ulang jawaban yang benar.

4. Kesimpulan

Dalam penelitian mengusulkan chatbot berbasis bahasa Arab yang memungkinkan pengguna menerima petunjuk dan panduan pertolongan pertama secara real-time serta memberikan bantuan dan dukungan segera hingga petugas pertolongan profesional tiba di lokasi. Chatbot dilengkapi dengan segudang pengetahuan medis; ini dapat memberikan petunjuk langkah demi langkah untuk berbagai keadaan darurat, memastikan bahwa pengguna memiliki kases ke informasi yang berpotensi menyelamatkan nyawa di ujung jari mereka. Selain itu, model yang kami usulkan mampu secara efektif menangani pertanyaan terkait medis yang berfokus pada pertolongan pertama serta terlibat dalam  interaksi obrolan yang berempati ketika masukan pengguna bersifat non-medis. Chatbot kami memberi pengguna respons darurat yang akurat dan sesuai konteks dengan menggabungkan klasifikasi niat, pemodelan kesamaan, dan fungsi empati. Model yang diusulkan menunjukkan potensi AI percakapan dalam bidang pertolongan pertama bagi populasi berbahasa Arab, penelitian di masa depan akan memperluas model saat ini untuk mencakup lebih banyak topik darurat dan memberikan dukungan untuk bahasa Arab dialektal daripada bahasa Arab standar modern. Disarankan juga untuk mengeksplorasi lebih banyak teknik pembelajaran mesin untuk model kesamaan guna meningkatkan skor kesamaan.

Oleh: Muhamad Syafiq Amrul Huda