Kalilainfo.com - Kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) adalah salah satu teknologi paling menjanjikan saat ini. AI meniru kecerdasan manusia untuk melakukan tugas-tugas kompleks dengan menggunakan algoritma dan pembelajaran mesin.
Dalam bidang kesehatan, AI telah diadopsi dengan pesat karena kemampuannya untuk meningkatkan diagnosis, meramalkan risiko penyakit, menyarankan perawatan terbaik, hingga membantu pengembangan obat.
Penerapan AI diyakini akan mengubah paradigma pelayanan kesehatan ke arah yang lebih presisi, efektif, dan efisien. Namun ada pula tantangan yang perlu diatasi agar potensinya dapat direalisasikan.
Pengertian AI dan Penerapannya dalam Bidang Kesehatan
Apa itu kecerdasan buatan atau AI? AI adalah cabang ilmu komputer dan teknik yang fokus membuat mesin cerdas. Tujuannya, agar komputer dapat melakukan tugas-tugas kompleks yang sebelumnya membutuhkan kecerdasan manusia.
Beberapa teknik AI yang populer:
- Machine learning: algoritma belajar dan beradaptasi berdasarkan data
- Computer vision: algoritma memproses dan menganalisis gambar
- Natural language processing: memahami bahasa manusia
- Robotics: membuat mesin yang dapat bergerak dan berinteraksi dengan lingkungan
Dalam bidang kesehatan, AI diterapkan dalam beragam keperluan seperti:
- Diagnosis penyakit
- Prediksi risiko penyakit
- Rekomendasi perawatan paling optimal
- Pemantauan kesehatan pasien
- Pengembangan obat dan vaksin
- Pelacakan penyebaran wabah
- Dukungan administrasi dan logistik medis
- Layanan kesehatan jarak jauh melalui chatbot
AI diharapkan dapat membantu meningkatkan akses terhadap layanan kesehatan berkualitas tinggi serta menekan biaya perawatan kesehatan.
Berikut penjelasan lebih detail mengenai penerapan AI dalam bidang kesehatan.
1. Diagnosis Penyakit Lebih Akurat dan Cepat
Salah satu penerapan utama AI dalam kesehatan adalah untuk mendiagnosis berbagai jenis penyakit. AI memanfaatkan data pasien seperti gejala yang dialami, riwayat penyakit, hasil pemeriksaan darah/laboratorium, hingga citra medis seperti foto rontgen atau MRI.
Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, sistem AI dapat mengenali pola dalam data tersebut untuk menentukan kondisi atau penyakit yang dialami pasien. Beberapa keunggulan diagnosis AI:
- Lebih akurat mendeteksi penyakit - terutama yang langka atau sulit didiagnosis manusia
- Dapat bekerja tanpa lelah, 24/7 - mengurangi kesalahan manusia akibat kelelahan
- Mempercepat waktu diagnosis dan deteksi dini gejala penyakit
- Mengurangi biaya dan ketidaknyamanan akibat pemeriksaan berulang
Salah satu studi menunjukkan sistem diagnosis AI 98% akurat mendeteksi kanker kulit melanoma berdasarkan gambar. Angka ini jauh lebih tinggi daripada rata-rata diagnosis oleh dokter ahli kulit yaitu 86,6%.
Dengan diagnosis AI yang andal, penyakit dan gejala dapat terdeteksi lebih cepat sehingga prognosis pasien menjadi lebih baik. Selain itu, sistem AI juga bisa memberikan rekomendasi perawatan terbaik berdasarkan diagnosisnya.
2. Prediksi Risiko dan Komplikasi Penyakit
Selain mendiagnosis kondisi saat ini, AI juga dapat memprediksi risiko dan komplikasi penyakit di masa depan. Sistem AI menganalisis berbagai faktor risiko dan data historis pasien untuk memperkirakan seberapa besar peluang mereka mengalami perburukan kondisi atau komplikasi akibat penyakit tertentu.
Beberapa contoh penerapan prediksi AI dalam kesehatan:
- Memperkirakan risiko diabetes pada orang sehat berdasarkan gaya hidup, indeks massa tubuh, dan faktor genetik. Hal ini memungkinkan intervensi gaya hidup lebih dini untuk mencegah diabetes.
- Meramalkan risiko penyakit jantung dan stroke pada pasien hipertensi berdasarkan data tekanan darah, kolesterol, merokok, dan faktor risiko lainnya. Dokter dapat memberikan obat atau saran perubahan gaya hidup yang tepat berdasarkan prognosis ini.
- Memperkirakan risiko kanker kembali setelah perawatan awal pada pasien onkologi. Hal ini dapat membantu dokter menentukan apakah perlu tindak lanjut perawatan tambahan.
Dengan prediksi yang akurat dari AI, penyakit dan komplikasinya dapat dicegah atau dimitigasi lebih awal sebelum terlambat. Ini meningkatkan kualitas hidup pasien sekaligus menghemat biaya perawatan kesehatan akibat penanganan komplikasi.
3. Rekomendasi Perawatan dan Pengobatan Optimal
AI tidak hanya bisa mendiagnosis dan memprediksi penyakit, tapi juga memberikan rekomendasi perawatan paling optimal untuk tiap individu.
Sistem AI mempertimbangkan berbagai data spesifik pasien seperti gejala, diagnosis, riwayat medis, genetika, gaya hidup, dan preferensi pribadi. Data ini dianalisis untuk menentukan opsi pengobatan atau prosedur medis mana yang paling tepat dan efektif untuk pasien.
Beberapa contoh penerapan rekomendasi AI:
- Menentukan regime kemoterapi paling efektif pada pasien kanker tertentu
- Menyarankan diet dan latihan fisik khusus untuk menurunkan kadar gula darah pada penyandang diabetes
- Memberikan rekomendasi obat yang paling cocok berdasarkan kondisi dan genetika pasien
- Menentukan apakah pasien stroke harus menjalani operasi atau perawatan konservatif
Dengan saran perawatan paling cocok dari sistem AI, harapannya pasien bisa mendapatkan pengobatan yang lebih efektif dan penyembuhan yang lebih cepat. Ini juga mengurangi pemborosan sumber daya kesehatan akibat trial and error pengobatan yang kurang tepat sasaran.
4. Pemantauan Kondisi dan Kesehatan Pasien
AI sangat berguna untuk memantau perkembangan kondisi dan menjaga kesehatan pasien dari waktu ke waktu.
Misalnya saja aplikasi pemantauan kondisi pasien di rumah atau telehealth. Dalam aplikasi ini, pasien diminta secara berkala melaporkan gejala, hasil pemeriksaan sendiri (misal gula darah), serta aktivitas kesehatan mereka (misal olahraga, pola makan).
Data ini kemudian dianalisis sistem AI untuk mendeteksi perburukan kondisi lebih dini atau menilai efektivitas perawatan saat ini. Tim medis bisa segera bertindak atau menyesuaikan rencana pengobatan jika perlu.
Selain itu ada juga wearable device kesehatan seperti Apple Watch yang dilengkapi sistem AI. Device ini memantau detak jantung, pola tidur, aktivitas fisik, dan metric kesehatan lain pemakainya. Data ini dianalisis AI untuk mendeteksi risiko stroke, serangan jantung, atau kondisi abnormal yang perlu ditindaklanjuti.
Dengan pemantauan AI yang ketat, kondisi kesehatan pasien dapat lebih terjaga sehingga pencegahan komplikasi penyakit bisa lebih optimal.
5. Pengembangan Obat dan Penelitian Medis
AI juga berperan besar dalam pengembangan obat-obatan baru dan penelitian kedokteran demi kemajuan medis.
Dalam penelitian obat, AI dapat menemukan senyawa obat potensial dengan menganalisis ribuan protein target dan jutaan molekul yang ada. Ini jauh lebih cepat dibanding manusia yang sangat terbatas kapasitasnya.
Beberapa obat baru anti kanker dan penyakit langka sudah berhasil ditemukan dengan bantuan AI. Efikasi penelitian meningkat drastis dari ratusan obat kandidat per tahun menjadi ribuan kandidat yang dihasilkan AI.
Selain obat, AI juga membantu analisis data penelitian medis besar (big data) yang tidak mungkin dilakukan manusia secara manual. Misalnya menemukan korelasi antara gen, lingkungan, dan penyakit; atau mengidentifikasi biomarker dini suatu penyakit.
Dengan kemampuan analitik yang superior, AI telah mempercepat banyak terobosan penelitian medis modern. Ilmu kedokteran jadi berkembang pesat demi kemajuan pengobatan di masa depan.
Contoh dan Studi Kasus Penerapan AI dalam Kesehatan
Berikut ini beberapa contoh dan studi kasus nyata penerapan AI di bidang medis yang berhasil meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan:
1. Diagnosis Kanker Kulit Akurat dengan AI
Sebuah studi di Science Journal tahun 2022 menemukan algoritma AI mampu mendiagnosis kanker kulit jenis melanoma hingga 98% akurasi hanya dengan melihat foto kondisi kulit pasien.
Diagnosis ini bahkan lebih akurat dibanding rata-rata diagnosis dermatolog manusia yang hanya 86%. Dengan AI deteksi dini kanker kulit jadi lebih baik sehingga prognosis pasien lebih cerah.
2. RS di Amerika Gunakan AI untuk Prediksi Risiko Penyakit
Sejumlah rumah sakit (RS) besar di Amerika digunakan AI prediksi risiko penyakit dari perusahaan kecerdasan buatan Forward Health Group.
Forward AI memprediksi risiko diabetes, stroke, serangan jantung, hingga demensia pada tiap pasien. RS menggunakan prognosis ini untuk memantau dan memberi saran gaya hidup lebih sehat sejak dini ke pasiennya.
Akibatnya, risiko kejadian penyakit kronis pada pasien berkurang dan RS menghemat biaya akibat berkurangnya perawatan komplikasi jangka panjang. Penelitian menunjukkan penghematan biaya mencapai 30-40% berkat prediksi AI ini.
3. Obat Baru dari AI untuk Penyakit Langka Autoimun
Startup Insilico Medicine berhasil menemukan calon obat baru untuk penyakit idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) dengan bantuan AI. IPF adalah penyakit paru langka yang prognosisnya buruk.
AI Insilico menganalisis 2 miliar molekul untuk menemukan senyawa yang menarget protein tertentu terkait IPF dalam waktu beberapa hari. Padahal jika dilakukan manusia akan memakan waktu 5 tahun.
Obat kandidat dari AI ini kini memasuki tahap uji klinis. Jika sukses, ini menjadi obat IPF pertama yang bisa memperlambat progresi penyakit mematikan ini.
Tantangan dan Hambatan Perkembangan AI Kesehatan
Meski menjanjikan berbagai manfaat, adopsi AI kesehatan juga tidak selalu mulus. Masih ada sejumlah tantangan dan kendala, di antaranya:
1. Biaya Pengembangan dan Infrastruktur Tinggi
Pengembangan sistem AI canggih membutuhkan biaya yang sangat besar, bahkan untuk standar perusahaan teknologi. Dibutuhkan tim ahli AI, data scientist, dan engineer dalam jumlah banyak untuk membangun, melatih, dan menguji algoritma AI agar akurat.
Selain itu, dibutuhkan server dan komputasi high-performance untuk menjalankan proses AI yang sangat kompleks dan memakan sumber daya tinggi ini. Infrastruktur cloud dan perangkat keras tambahan juga diperlukan.
Tanpa investasi yang memadai, sulit bagi rumah sakit dan lembaga medis konvensional mengadopsi AI. Kecuali bila mereka bekerja sama dengan perusahaan teknologi dan berbagi akses data pasien. Tapi skema kerja sama ini pun masih menimbulkan masalah etika dan privacy.
2. Potensi Bias dan Diskriminasi Algoritma
AI dan machine learning bisa sangat kuat menemukan pola dalam data pasien. Sayangnya, terkadang pola ini terdistorsi akibat bias dalam input data yang digunakan.
Misalnya, sistem diagnosis AI terlatih hanya dengan data citra kulit orang kulit putih. Maka diagnosis untuk kulit hitam dan coklat menjadi tidak akurat. Atau misdiagnose berpeluang besar terjadi pada kelompok minor.
3. Masalah Keamanan dan Privasi Data Pasien
Data medis pasien yang digunakan untuk melatih algoritma AI bersifat sangat sensitif dan privati. Jika data ini bocor atau disalahgunakan, dampaknya bisa sangat merugikan privasi dan keamanan pasien.
Sayangnya, standar keamanan data di banyak fasilitas kesehatan dinilai masih lemah dan rentan diretas peretas jahat. Apalagi data pasien kini makin tersebar di berbagai sistem e-health yang terhubung internet.
Tanpa proteksi data memadai, adopsi AI kesehatan yang bergantung analisis data dalam jumlah besar bisa problemastis dan berisiko. Regulasi privasi data kesehatan yang lebih ketat diperlukan agar AI dapat diimplementasikan secara bertanggung jawab.
Kesimpulan
Penerapan kecerdasan buatan di bidang kesehatan diprediksi akan semakin meluas di masa depan. Berbagai penelitian dan kasus nyata telah membuktikan AI mampu meningkatkan kualitas diagnosis, prognosis, serta perawatan medis.
Namun demikian, adopsi AI dalam skala besar masih menghadapi berbagai kendala seperti masalah privasi data, bias algoritma, dan biaya implementasi tinggi. Dukungan regulasi pemerintah serta standarisasi yang lebih baik diperlukan agar potensi AI kesehatan dapat direalisasikan secara bertanggung jawab.
Dengan berkembang pesatnya teknologi serta kolaborasi antara insinyur, dokter, ilmuwan data, dan regulator, harapannya hambatan ini bisa teratasi. Sehingga masyarakat global dapat menikmati sistem kesehatan yang jauh lebih baik di masa depan berkat sentuhan kecerdasan artificial.
FAQ
1. Bagaimana cara kerja AI dalam membantu diagnosis penyakit?
AI untuk diagnosis kesehatan bekerja dengan mempelajari pola dalam data medis seperti gejala, hasil lab tes, riwayat penyakit, dan foto radiologi pasien. Pola ini kemudian dianalisis menggunakan algoritma rumit untuk mendeteksi kemungkinan penyakit yang diderita.
2. Seberapa akurat diagnosis AI dibanding manusia?
Beberapa penelitian menunjukkan AI setara atau bahkan lebih akurat dari dokter dalam mendiagnosis sejumlah penyakit tertentu seperti kanker kulit, diabetes retinopati, hingga pneumonia. Namun untuk kondisi yang kurang terdokumentasi, diagnosis manusia masih unggul.
3. Bisakah AI menggantikan peran dokter suatu saat nanti?
Meski kemampuan diagnosis dan analitik AI sudah sangat canggih, namun AI belum bisa sepenuhnya menggantikan peran penting dokter manusia. Sentuhan manusiawi dan pertimbangan kedokteran naluriah masih diperlukan untuk memberi perawatan medis paling optimal dan humanis.
4. Apakah sistem AI sudah benar-benar aman digunakan untuk data medis yang sensitif?
Masih ada tantangan besar dalam menjamin keamanan dan privasi data medis yang diberikan ke sistem AI. Meskipun sejumlah standar keamanan dan enkripsi data telah diterapkan, risiko kebocoran atau penyalahgunaan data illegal masih ada. Perlu pengawasan yang lebih ketat dari regulator dan etika AI yang lebih baik lagi.
5. Berapa lama lagi sebelum kita benar-benar merasakan dampak AI dalam kesehatan?
Sejumlah penerapan AI kesehatan seperti diagnosis penyakit, pemantauan pasien jarak jauh, hingga robot bedah sudah mulai diimplementasikan saat ini. Namun untuk mencapai adopsi skala penuh di seluruh ekosistem kesehatan diperkirakan masih membutuhkan beberapa decade karena masalah biaya, regulasi dan etika AI yang kompleks.