Artificial Intelligence (AI) has been creating ripples in healthcare, and radiology is undoubtedly no exception.
//

Kecerdasan buatan & pembelajaran mendalam untuk ahli radiologi

AI memberdayakan ahli radiologi dengan menganalisis citra medis dengan cepat, meningkatkan perawatan pasien sekaligus mempertahankan sentuhan manusiawi dalam perawatan kesehatan.

Kecerdasan Buatan (AI) telah menciptakan perubahan dalam bidang pelayanan kesehatan, tidak terkecuali dalam bidang radiologi. Bayangkan sebuah dunia di mana mesin dapat menganalisis citra medis dengan presisi seperti ahli radiologi yang berpengalaman, sehingga menghasilkan diagnosis yang lebih cepat dan akurat. Kenyataan ini semakin dekat setiap hari, berkat AI dan Deep Learning (pembelajaran mendalam). Penelitian ini mengeksplorasi temuan penelitian terbaru tentang bagaimana AI merevolusi radiologi.

Kekuatan super AI dalam menganalisis gambar

Radiologi sangat bergantung pada pencitraan medis untuk mendeteksi dan mendiagnosis penyakit. Baik itu sinar-X, CT scan, atau MRI, gambar-gambar ini memberikan informasi yang berharga tentang kondisi pasien. Namun, menganalisis gambar-gambar ini bisa jadi rumit dan memakan waktu bagi ahli radiologi manusia. Di sinilah AI berperan, bertindak sebagai asisten yang kuat.

Algoritme AI, khususnya Pembelajaran Mendalam (Deep Learning), dirancang untuk meniru aktivitas otak manusia. Mereka belajar dari kumpulan data citra medis yang besar, dan menjadi ahli dalam menemukan kelainan dan pola. Dengan membandingkan gambar baru dengan pola yang telah mereka pelajari, algoritma AI dapat dengan cepat menandai masalah potensial bagi ahli radiologi untuk diselidiki lebih lanjut. Hal ini tidak hanya menghemat waktu tetapi juga meningkatkan akurasi dalam mendeteksi penyakit.

Memberdayakan ahli radiologi, bukan menggantikannya

Orang mungkin bertanya-tanya, "Apakah ini berarti AI akan menggantikan ahli radiologi?" Jawabannya adalah tidak. AI hadir bukan untuk menggantikan sentuhan manusia, melainkan untuk melengkapi dan meningkatkan kemampuan ahli radiologi. Algoritma AI dilatih untuk membantu para ahli radiologi, memberikan wawasan yang berharga dan mendukung proses pengambilan keputusan mereka.

Ahli radiologi memainkan peran penting dalam melatih algoritma AI dengan memberikan anotasi dan memvalidasi gambar yang digunakan untuk pembelajaran. Kemitraan antara manusia dan mesin ini memastikan bahwa AI tetap menjadi alat yang berguna, bukan hanya sekadar alat diagnostik yang berdiri sendiri. Ahli radiologi dapat fokus pada kasus-kasus yang kompleks, interaksi dengan pasien, dan aspek-aspek lain dari profesi mereka, sementara AI menangani tugas-tugas rutin dengan cepat dan tepat.

Artificial Intelligence (AI) has been creating ripples in healthcare, and radiology is undoubtedly no exception.
Kredit. Midjourney

Perangkat keras dan perangkat lunak di balik AI dalam radiologi

Menerapkan AI dalam radiologi membutuhkan perangkat keras yang kuat dan perangkat lunak khusus. Unit Pemrosesan Grafis (GPU) dengan daya komputasi tinggi sangat penting untuk analisis gambar AI yang kompleks. GPU ini, seperti RTX 2070 atau RTX 2080 Ti, dapat dengan cepat memproses data dalam jumlah besar.

Selain itu, AI mengandalkan perangkat lunak untuk memahami dan menganalisis gambar. Beberapa perangkat lunak AI yang populer untuk radiologi meliputi, Accipiolox, AI-Rad Companion, dan ClearRead CT, yang telah disetujui oleh FDA. Solusi perangkat lunak ini membantu mengintegrasikan AI ke dalam departemen radiologi, sehingga memudahkan para profesional medis untuk memanfaatkan kemampuan AI.

Tantangan ketersediaan data

Kendala yang signifikan dalam pengembangan AI adalah ketersediaan data. Algoritma AI membutuhkan kumpulan data yang besar dan beragam untuk dapat dipelajari secara efektif. Dalam radiologi, hal ini berarti mengakses berbagai citra medis dari pasien dan kondisi yang berbeda.

Membuat data yang dapat dibaca oleh mesin bukanlah hal yang mudah. Ahli radiologi dan penyedia layanan kesehatan harus menandai gambar dan mengkurasi teks dengan kata kunci yang relevan untuk memungkinkan analisis otomatis AI. Menstandarkan format pelaporan di antara para ahli radiologi memastikan bahwa AI dapat menginterpretasikan data secara efisien.

Meskipun AI dalam radiologi menawarkan potensi yang luar biasa, sangat penting untuk memahami beberapa konsep dasar di balik teknologi ini. Salah satu konsep tersebut adalah Convolutional Neural Networks (CNN). Pertimbangkan CNN sebagai sistem pengenalan gambar yang canggih yang terinspirasi dari cara otak manusia memproses informasi visual.

CNN terdiri dari beberapa lapisan, masing-masing dengan fungsi tertentu. Lapisan pertama, yang dikenal sebagai "konvolusi lapisan pertama," bertindak sebagai pengenal gambar, yang mengidentifikasi fitur-fitur utama. Lapisan berikutnya memproses informasi ini, menyempurnakan diagnosis lebih lanjut. Sebagai contoh, CNN dapat menunjukkan dengan tepat nodul, konsolidasi, dan efusi pleura pada radiografi dada, sehingga memberikan bantuan yang sangat berharga dalam mendiagnosis penyakit seperti tuberkulosis.

Tantangan dengan pencitraan medis dan AI

Citra medis menghadirkan tantangan unik untuk algoritma AI. Gambar setiap pasien berbeda, sehingga sulit untuk membandingkannya. Variasi jenis pemindai yang digunakan oleh rumah sakit yang berbeda semakin memperumit prosesnya. Selain itu, penyakit tertentu menunjukkan fitur pencitraan yang serupa, sehingga AI perlu disesuaikan dengan data spesifik wilayah.

Dalam hal perangkat medis berbasis AI, kepatuhan terhadap peraturan adalah yang terpenting. Badan seperti FDA telah menetapkan pedoman untuk memastikan keselamatan pasien dan efektivitas perangkat. Produsen AI harus berkomitmen terhadap transparansi dan pemantauan kinerja berkelanjutan untuk memenuhi standar peraturan ini.

Peran AI yang semakin meluas dalam radiologi

Dampak AI pada radiologi lebih dari sekadar interpretasi gambar. AI secara otomatis dapat meningkatkan kualitas gambar dengan mengurangi artefak dan mengoptimalkan kontrol pencahayaan. Kemajuan ini telah menghasilkan gambar berkualitas tinggi dari data mentah berdosis rendah, sehingga meminimalkan paparan radiasi pada pasien.

AI juga secara signifikan mengoptimalkan pemanfaatan pemindai dan waktu tunggu pasien, yang mengarah ke departemen radiologi yang lebih efisien. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang, AI memberdayakan ahli radiologi untuk fokus pada kasus-kasus yang membutuhkan keahlian dan perhatian.

Kesimpulan

Integrasi AI dan radiologi telah membawa era baru dalam pelayanan kesehatan. Kemampuan AI untuk menganalisis citra medis dengan cepat dan akurat memiliki potensi untuk merevolusi perawatan pasien. Namun, penting untuk diingat bahwa AI hadir bukan untuk menggantikan ahli radiologi, melainkan untuk memberdayakan mereka dengan wawasan dan dukungan yang berharga.

Seiring dengan AI yang terus berkembang dan semakin mudah diakses, masa depan radiologi memiliki kemungkinan yang menarik. Dengan ahli radiologi dan AI yang bekerja sama, pasien dapat mengharapkan diagnosis yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih tepat, sehingga menghasilkan hasil perawatan kesehatan yang lebih baik bagi semua orang.

πŸ”¬πŸ§«πŸ§ͺπŸ”πŸ€“πŸ‘©β€πŸ”¬πŸ¦ πŸ”­πŸ“š

Referensi jurnal

Lecler, A., Duron, L., & Soyer, P. (2023). Revolutionizing radiology with GPT-based models: Current applications, future possibilities and limitations of ChatGPT. Diagnostic and Interventional Imaging104(6), 269-274. https://doi.org/10.1080/14488388.2023.2199600

Dr. Som Biswas adalah seorang peneliti dan rekan tahun ke-3 di Departemen Radiologi Pediatrik di Rumah Sakit Anak Le Bonheur, Pusat Ilmu Kesehatan Universitas Tennessee, Memphis, Tennessee.