JAKARTA, Cobisnis.com – Proses penentuan diagnosa dalam bidang kedokteran adalah evaluasi yang dilakukan terhadap kondisi atau penyakit medis seseorang dengan menganalisis gejala, riwayat medis, serta hasil tes.
Diagnosa medis bertujuan untuk mengidentifikasi penyebab masalah kesehatan dan menyusun diagnosis yang akurat guna memberikan pengobatan yang tepat.
Proses ini melibatkan berbagai jenis tes diagnostik, termasuk tes citra (seperti sinar-X, MRI, ultrasound, dan CT scan), tes darah, dan prosedur biopsi. Informasi dari tes ini penting bagi penyedia layanan kesehatan untuk menentukan langkah perawatan terbaik bagi pasien.
Menurut Alissa Hsu Lynch, pemimpin global MedTech Strategy & Solutions di Google Cloud, sekitar 90% data kesehatan berasal dari citra medis seperti sinar-X, CT scan, MRI, ultrasound, dan PET scan.
Radiologis, yang bertanggung jawab dalam membaca hasil gambar, mengalami peningkatan beban kerja yang signifikan. Dari sepuluh radiologis, sembilan di antaranya melaporkan peningkatan beban kerja dalam setahun terakhir, dengan lebih dari seperempat dari mereka mencatat peningkatan lebih dari 20%.
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) telah membawa revolusi besar dalam bidang kesehatan, terutama dalam proses diagnostik medis. AI memungkinkan peningkatan akurasi prediksi, kecepatan, dan efisiensi dalam proses diagnostik. Algoritma AI dapat menganalisis citra medis dan membantu penyedia layanan kesehatan dalam mengidentifikasi serta mendiagnosis penyakit dengan lebih akurat dan cepat.
Selain itu, AI juga dapat menganalisis data pasien, termasuk citra medis 2D/3D, bio-sinyal (seperti EKG, EEG, EMG, dan rekam medis elektronik), tanda vital (seperti suhu tubuh, denyut nadi, laju pernapasan, dan tekanan darah), informasi demografis, riwayat medis, dan hasil uji laboratorium. Hal ini mendukung pengambilan keputusan dan memberikan hasil prediksi yang akurat, membantu penyedia layanan kesehatan dalam membuat keputusan yang lebih terinformasi mengenai perawatan pasien.
Sebagai contoh, Case Western Reserve University sedang mengembangkan alternatif AI untuk pembuatan gambar medis tanpa menggunakan bahan kimia contrast agents. Tim peneliti berharap dapat menciptakan proses yang lebih aman, cepat, dan ekonomis dengan menggunakan hanya gambar non-contrast.
Di era AI ini, data pasien yang beragam dalam hal data multimodal menjadi solusi cerdas yang optimal. Dengan mengintegrasikan sumber data yang beragam ini, penyedia layanan kesehatan dapat memahami secara lebih komprehensif tentang kesehatan seorang pasien dan penyebab mendasar dari gejalanya. Kombinasi dari beberapa sumber data dapat memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang kesehatan seorang pasien, mengurangi kemungkinan kesalahan diagnosa, dan meningkatkan akurasi diagnosa.
Melihat ke masa depan, pengembangan AI dalam diagnostik medis akan ditandai dengan pertumbuhan dan perkembangan yang berkelanjutan. Teknologi AI yang lebih canggih, seperti Quantum AI (QAI), diperkenalkan ke dalam domain penelitian untuk mempercepat proses pelatihan konvensional dan menyediakan model diagnostik yang lebih cepat. Komputer kuantum memiliki daya pemrosesan yang jauh lebih besar daripada komputer klasik, memungkinkan algoritma AI kuantum untuk menganalisis jumlah besar data medis secara real-time, menghasilkan diagnosa yang lebih akurat dan efisien.
Konsep AI umum (General AI/GAI) atau kecerdasan buatan umum digunakan oleh berbagai proyek dan perusahaan, seperti DeepQA milik OpenAI, IBM Watson, dan DeepMind milik Google. GAI untuk diagnostik medis bertujuan untuk meningkatkan akurasi, kecepatan, dan efisiensi diagnosa
