Jagosatu.com – Bayangkan seorang dokter harus melihat puluhan hasil CT-Scan paru-paru dalam satu hari, semuanya penuh garis dan bayangan rumit yang sulit dibedakan.
Dalam tekanan waktu dan jumlah pasien yang banyak, risiko kesalahan bisa saja terjadi — padahal satu gambar bisa jadi penentu hidup atau mati bagi pasien.
Di sinilah kecerdasan buatan (AI) mulai diandalkan: sebuah teknologi yang bisa “belajar” mengenali pola dari gambar medis dan membantu dokter melihat lebih cepat dan lebih teliti.
Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), kanker paru-paru adalah salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia, dengan 1,8 juta kematian pada tahun 2020
Berdasarkan data dari GLOBOCAN, jumlah kasus kanker paru-paru di Indonesia juga terus meningkat secara signifikan setiap tahunnya
Karena itu, kemampuan untuk mendeteksi kanker sejak dini sangatlah penting — dan AI menjadi salah satu harapan baru untuk mempercepat proses ini.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Wang et al. (2020), sistem AI berbasis model deep learning bernama ResNet digunakan untuk menganalisis gambar CT-Scan paru dan mencapai akurasi 85,71% dalam mengenali jenis kanker
Penelitian lain oleh Mamun et al. (2022) menggunakan kombinasi beberapa model pembelajaran gambar dan mendapatkan hasil akurasi hingga 92% dalam mendiagnosis kanker paru berdasarkan dataset publik LIDC-IDRI
Menariknya, penelitian terbaru dari Indonesia juga ikut mencuri perhatian.
Berdasarkan studi oleh Green Arther Sandag dan Deo Timothy Kabo dari Universitas Klabat, mereka membandingkan beberapa model AI untuk mengklasifikasi jenis kanker paru-paru dari 1.000 gambar CT-Scan
Mereka menggunakan model seperti ResNet dan EfficientNet, lalu melatih sistem AI untuk mengenali empat kondisi: adenocarcinoma, squamous, large cell, dan paru-paru normal.
Hasilnya? Model EfficientNetB3 berhasil mengenali kondisi paru-paru dengan akurasi 97,78%, menjadikannya yang paling unggul dibandingkan model lainnya.
Menurut penelitian tersebut, salah satu kunci keberhasilan AI dalam mengenali gambar adalah kemampuan untuk mempelajari detail kecil yang mungkin sulit dilihat oleh mata manusia.
Gambar-gambar CT-Scan pun diproses dengan teknik khusus seperti rotasi, pembalikan, dan perubahan kontras agar AI bisa mengenali bentuk dalam berbagai kondisi pencahayaan atau sudut pandang.
Menariknya, berdasarkan laporan mereka, tim juga membuat aplikasi sederhana berbasis web yang bisa digunakan untuk mengunggah gambar CT-Scan dan langsung menampilkan hasil klasifikasi secara otomatis.
Meski sistem ini masih dalam tahap awal dan hanya bisa digunakan secara lokal, langkah ini menunjukkan potensi besar integrasi AI dalam dunia medis, khususnya di Indonesia.
Bayangkan jika sistem seperti ini bisa digunakan di daerah terpencil yang kekurangan tenaga spesialis — AI bisa menjadi asisten yang membantu dokter dalam membuat keputusan awal.
Tentu, teknologi ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran dokter.
Tapi berdasarkan hasil penelitian dan pengujian, AI terbukti bisa membantu proses diagnosa jadi lebih cepat, lebih akurat, dan lebih mudah diakses.
Jika di masa depan, komputer bisa mendeteksi kanker sejak dini hanya lewat satu gambar, apakah rumah sakit akan mulai bergantung pada AI seperti kita bergantung pada stetoskop? (KT)
Editor : ALengkong