Banyak orang baru mengetahui dirinya terkena kanker paru-paru saat sudah stadium lanjut.
Menurut World Health Organization (WHO), pada tahun 2020 ada sekitar 1,8 juta kematian karena kanker paru-paru.
Di Indonesia sendiri, kasus kanker paru-paru juga terus meningkat setiap tahunnya.
Salah satu tantangan besar dalam mendeteksi kanker paru-paru adalah sulitnya menemukan gejala sejak awal.
Gejala awal sering mirip dengan batuk biasa atau masalah pernapasan ringan.
Karena itu, teknologi seperti CT-Scan (Computed Tomography Scan) menjadi sangat penting.
CT-Scan bisa memberikan gambaran detail paru-paru untuk melihat adanya benjolan atau tumor.
Namun, membaca hasil CT-Scan tidaklah mudah bagi dokter karena butuh keahlian tinggi.
Kesalahan membaca gambar bisa membuat diagnosis terlambat atau salah.
Di sinilah teknologi Artificial Intelligence (AI) hadir untuk membantu.
AI bisa belajar dari ribuan gambar CT-Scan untuk mengenali pola kanker paru-paru.
Teknik yang sering digunakan adalah Machine Learning dan Deep Learning.
Salah satu metode deep learning yang populer adalah Convolutional Neural Network (CNN).
CNN dirancang khusus untuk mengenali pola dari gambar dua dimensi.
Dengan CNN, komputer bisa membedakan mana gambar paru-paru yang sehat dan mana yang ada kanker.
Namun, melatih CNN dari nol butuh data yang sangat banyak dan waktu lama.
Solusi dari masalah ini adalah teknik Transfer Learning.
Transfer Learning adalah cara menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya, lalu disesuaikan untuk data baru.
Contohnya, ada model bernama ResNet dan EfficientNet yang sering dipakai.
Model ResNet dibuat untuk mengenali gambar dengan struktur jaringan yang dalam.
Sedangkan EfficientNet lebih ringan dan bisa menghasilkan akurasi lebih tinggi.
Dalam beberapa penelitian, EfficientNet terbukti lebih unggul dibanding ResNet untuk klasifikasi kanker paru-paru.
Menurut penelitian yang dilakukan Green Arther Sandag dan Deo Timothy Kabo dari Universitas Klabat, model EfficientNetB3 mencapai akurasi hingga 97,78%.
Penelitian ini dimuat dalam COGITO Smart Journal Vol. 10 No. 1 tahun 2024 yang berfokus pada perbandingan model AI dalam menganalisis CT-Scan paru-paru.
Hasil ini menunjukkan AI bisa membantu dokter lebih cepat dan akurat dalam mendiagnosa pasien.
Selain itu, AI juga bisa dipasang dalam aplikasi berbasis web.
Dengan begitu, gambar CT-Scan bisa diunggah dan langsung dianalisis secara otomatis.
Teknologi ini tidak dimaksudkan menggantikan dokter, tapi membantu mempercepat proses analisis.
Semakin cepat kanker paru-paru ditemukan, semakin besar peluang pasien untuk sembuh.
Ke depan, integrasi AI di bidang medis bisa menjadi standar baru dalam diagnosis penyakit.
Dengan cara ini, pelayanan kesehatan bisa lebih cepat, akurat, dan menyelamatkan lebih banyak nyawa.
vyr
Editor : Toar Rotulung