Revolusi AI dalam Diagnostik Medis

Jakarta - Diagnosis medis merupakan proses evaluasi kondisi atau penyakit medis melalui analisis gejala, riwayat medis, dan hasil tes. Tujuan utama dari diagnosis medis adalah untuk menentukan penyebab masalah kesehatan dan membuat diagnosis yang akurat guna memberikan pengobatan yang efektif. Diagnosis ini dapat melibatkan berbagai jenis tes diagnostik, seperti tes citra (sinar-X, MRI, ultrasound, dan CT scan), tes darah, dan prosedur biopsi. Hasil dari tes ini membantu penyedia layanan kesehatan menentukan langkah pengobatan terbaik bagi pasien mereka.

Menurut Alissa Hsu Lynch, pemimpin global MedTech Strategy & Solutions di Google Cloud, sekitar 90% data kesehatan berasal dari imaging seperti sinar-X, CT scan, MRI, ultrasound, dan PET scan. Radiologis, yang bertanggung jawab membaca hasil gambar, menghadapi beban kerja yang signifikan. Sembilan dari sepuluh radiologis melaporkan peningkatan beban kerja dalam setahun terakhir, dengan lebih dari seperempat di antaranya mencatat peningkatan lebih dari 20%.

Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) telah menciptakan gelombang perubahan besar, terutama di bidang kesehatan. Revolusi AI ini membuka pintu untuk meningkatkan akurasi prediksi, kecepatan, dan efisiensi dalam proses diagnostik medis. Algoritma AI dapat menganalisis citra medis dan membantu penyedia layanan kesehatan mengidentifikasi serta mendiagnosis penyakit dengan lebih akurat dan cepat.

AI juga dapat menganalisis data pasien, termasuk citra medis 2D/3D, bio-sinyal (seperti EKG, EEG, EMG, dan rekam medis elektronik), tanda vital (seperti suhu tubuh, denyut nadi, laju pernapasan, dan tekanan darah), informasi demografis, riwayat medis, dan hasil uji laboratorium. Hal ini mendukung pengambilan keputusan dan memberikan hasil prediksi yang akurat, membantu penyedia layanan kesehatan membuat keputusan yang lebih terinformasi tentang perawatan pasien.

Case Western Reserve University, misalnya, sedang mengembangkan alternatif AI untuk pembuatan gambar medis tanpa menggunakan bahan kimia contrast agents. Tim peneliti berharap dapat menciptakan proses yang lebih aman, cepat, dan ekonomis dengan menggunakan hanya gambar non-contrast.

Dalam era AI ini, data pasien yang beragam dalam hal data multimodal menjadi solusi cerdas yang optimal. Dengan mengintegrasikan sumber data yang beragam ini, penyedia layanan kesehatan dapat memahami secara lebih komprehensif tentang kesehatan seorang pasien dan penyebab mendasar dari gejalanya. Kombinasi dari beberapa sumber data dapat memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang kesehatan seorang pasien, mengurangi kemungkinan kesalahan diagnosis, dan meningkatkan akurasi diagnosis.

Melihat ke masa depan, pengembangan AI dalam diagnostik medis akan ditandai dengan pertumbuhan dan perkembangan yang berkelanjutan. Teknologi AI yang lebih canggih, seperti Quantum AI (QAI), diperkenalkan ke dalam domain penelitian untuk mempercepat proses pelatihan konvensional dan menyediakan model diagnostik yang lebih cepat. Komputer kuantum memiliki daya pemrosesan yang jauh lebih besar daripada komputer klasik, memungkinkan algoritma AI kuantum untuk menganalisis jumlah besar data medis secara real-time, menghasilkan diagnosis yang lebih akurat dan efisien.

Konsep AI umum (General AI/GAI) atau kecerdasan buatan umum digunakan oleh berbagai proyek dan perusahaan, seperti DeepQA milik OpenAI, IBM Watson, dan DeepMind milik Google. GAI untuk diagnostik medis bertujuan untuk meningkatkan akurasi, kecepatan, dan efisiensi diagnosis medis, serta memberikan wawasan dan dukungan berharga kepada penyedia layanan kesehatan dalam diagnosis dan pengobatan pasien. Dengan menggunakan algoritma AI untuk menganalisis jumlah besar data medis, GAI untuk diagnostik medis dapat mengubah bidang kedokteran, menyebabkan perbaikan hasil pasien dan sistem layanan kesehatan yang lebih efisien dan efektif.

Meskipun demikian, pengembangan dan implementasi AI dalam diagnostik medis masih berada pada tahap awal. Tantangan teknis, regulasi, dan etika harus diatasi agar teknologi ini mencapai potensinya sepenuhnya. Tantangan pertama terkait dengan kualitas dan ketersediaan data medis, di mana algoritma AI memerlukan jumlah data yang besar dengan label kualitas tinggi untuk menjadi efektif. Hal ini dapat menjadi tantangan dalam bidang medis, di mana data seringkali terfragmentasi, tidak lengkap, tidak berlabel, atau tidak tersedia.

Algoritma AI juga dapat menjadi bias jika dilatih dengan data yang tidak mewakili populasi yang dituju, menyebabkan diagnosis yang tidak benar atau tidak adil. Tantangan lainnya terkait dengan penggunaan GAI dalam diagnostik medis pada dataset yang bersifat pribadi dan sensitif, menimbulkan pertanyaan etika, termasuk privasi data, transparansi algoritma, dan pertanggungjawaban atas keputusan yang diambil oleh algoritma AI.

Sri Oktamuliani, S.Si, M.Si, Ph.D dosen KBK Fisika Medis dan Biofisika Departemen Fisika FMIPA Universitas Andalas

(mmu/mmu)