Home Kesehatan Dapatkah Google Health AI Menginterpretasikan Sinar-X Seperti Ahli Radiologi?

Dapatkah Google Health AI Menginterpretasikan Sinar-X Seperti Ahli Radiologi?

9
0

Pasien yang mengalami batuk parah, nyeri dada atau infeksi yang mencurigakan kemungkinan besar akan dilakukan rontgen dada – gambar medis yang paling umum diambil di rumah sakit. Ahli radiologi menggunakan gambar yang diambil untuk melihat lebih dekat pada apa yang terjadi di rongga dada internal, memfasilitasi diagnosis kondisi yang mempengaruhi jantung, paru-paru, dan tulang.

Namun secara medis menafsirkan sinar-X dada ini, tidak semudah membedakan warna hitam dan putih. Ini adalah proses subyektif dan sangat bervariasi, dengan kesimpulan tergantung pada kualitas gambar dan tingkat keahlian ahli radiologi.

Google mengakuisisi DeepMind, firma kecerdasan buatan (AI) yang berbasis di London , pada tahun 2014. Perusahaan ini terkenal dengan AI-nya yang mengalahkan juara dunia Go dan menjadi berita pada tahun 2016. Anak perusahaan perusahaan, DeepMind Health, berfokus pada penciptaan teknologi dan solusi yang membantu mengidentifikasi berbagai kondisi medis melalui pembelajaran mesin dan mengingatkan penyedia layanan kesehatan. Sumber: Neowin


Untuk seorang profesional medis yang terlatih, menavigasi anatomi rongga dada hanya membutuhkan waktu 5 menit, seperti yang ditunjukkan video di bawah ini. Namun, ini bisa menjadi lebih dari seni daripada ilmu pengetahuan untuk memprediksi kondisi dengan benar berdasarkan pada pola yang halus, kadang-kadang bertopeng – mengarah ke positif palsu, salah diagnosa atau, yang mengkhawatirkan, diagnosis yang terlewatkan. 

Sebagai tanggapan, para peneliti di Google Health telah beralih ke jenis kecerdasan buatan (AI) yang dikenal sebagai pembelajaran mendalam  dengan harapan mempercepat dan meningkatkan akurasi interpretasi sinar-X. 

Pembelajaran mendalam (deep learning) meniru bagaimana otak manusia memproses informasi kompleks untuk membantu memandu pengambilan keputusan saat menganalisis kumpulan data besar. 

Deep Learning (Pembelajaran mendalam) adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang memungkinkan komputer untuk mempelajari tugas-tugas yang disesuaikan dengan sifat manusia. Ini adalah teknologi yang mendukung perkembangan kecerdasan buatan (AI) dan kemajuannya telah memberikan kemajuan di berbagai bidang.

Dibandingkan dengan kemampuan kognitif manusia, pembelajaran mendalam memiliki keunggulan luar biasa – mampu dengan cepat menguraikan pola yang tersembunyi di tengah data mentah yang tidak terstruktur dan tidak berlabel. Selain itu, dengan pembelajaran mesin, perangkat lunak ini dapat mengajar dirinya sendiri dan memperoleh keterampilan yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas, semua tanpa keterlibatan manusia. 

Google bertaruh bahwa masa depan layanan kesehatan akan menjadi data terstruktur dan AI. Perusahaan menerapkan AI untuk deteksi penyakit, infrastruktur data baru, dan asuransi potensial. Gambar: CB Insights

Dalam sebuah studi baru-baru ini yang diterbitkan dalam jurnal Radiology, insinyur perangkat lunak Shravya Shetty dan rekannya melakukan pengujian potensi AI sebagai alat untuk memberdayakan ahli radiologi. 

Untuk melakukan ini, mereka menyiapkan perangkat lunak dengan terlebih dahulu memasukkan database lebih dari 800.000 gambar rontgen dada yang diambil dari pasien nyata dan peserta yang sehat. Sebuah panel yang terdiri dari 8 ahli radiologi kemudian menerapkan keahlian klinis mereka ke dalam sistem, membantu kapasitas perangkat lunak untuk menafsirkan pola dengan menetapkan standar referensi untuk kelainan dada yang umum, seperti pneumonia, kanker dan patah tulang.

Ketika diuji, model pembelajaran mendalam dilakukan sama baiknya dengan ahli radiologi manusia, yang mampu mendeteksi dengan benar pola yang seharusnya tidak berada di rongga dada yang sehat: massa jaringan, patah tulang, atau adanya cairan dan gas yang berlebihan.

Perkembangan baru ini memberikan sinar-X, yang ditemukan lebih dari 120 tahun yang lalu, dorongan teknologi tinggi yang sangat dibutuhkan.  Bukti terus muncul memperkuat potensi AI untuk mendiagnosa medis ke tingkat berikutnya, membantu dokter untuk membuat keputusan klinis lebih cepat, lebih akuratBaru-baru ini, teknologi serupa terbukti bermanfaat dalam membantu ahli radiologi untuk mendeteksi keberadaan kanker paru-paru ganas menggunakan sinar-X dada.

Sumber: Medical XpressRadiology .

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here