Daftar Isi:
- Mendiagnosis Degenerasi Makula, Retinopati Diabetik
- Mengobati Pasien yang Spesialisnya Terlampau Pendahuluan
- Mendapatkan Dokter untuk Mempercayai Komputer
- Penggunaan Lain untuk Teknologi Buatan
27 Februari 2018
Potensi untuk kecerdasan buatan (AI) untuk mendiagnosis dan mengobati kondisi kesehatan terus mendapatkan momentum, sebagai studi baru menunjukkan bagaimana teknologi dapat mempercepat diagnosis dan pengobatan penyakit mata.
Sebuah makalah yang diterbitkan 22 Februari di jurnal Sel menjelaskan bagaimana AI dapat diterapkan pada pasien dengan penyakit retina. Penelitian yang dipimpin oleh Kang Zhang, MD, PhD, profesor oftalmologi di Shiley Eye Institute di University of California di San Diego, menunjukkan bahwa komputer dapat belajar secara akurat dan andal mengenali penyakit mata umum seperti degenerasi makula dan retinopati diabetes.
"Ini adalah tentang mencoba mengajarkan komputer apa itu gambar dan bagaimana membuat keputusan tentang apa yang mereka lihat," Dr. Zhang menjelaskan. “Tujuannya adalah agar komputer sebagus spesialis yang pergi ke sekolah kedokteran dan sangat terlatih dalam diagnostik dan pengobatan medis.”
Meskipun dapat membutuhkan pengalaman praktis selama puluhan tahun untuk mencapai tingkat keahlian tertinggi , tambahnya, "kami melihat komputer dapat mengenali hal-hal ini setelah beberapa hari."
Makalah ini mengikuti penelitian terbaru lainnya yang menunjukkan komputer pembelajaran dalam mungkin memiliki tempat yang sah dalam perawatan kesehatan, kata Rahul Khurana, MD, seorang dokter mata di Mountain View, California, dan juru bicara klinis untuk American Academy of Ophthalmology.
"Teknologi semacam ini sangat akurat untuk pasien dengan jenis kondisi tertentu," kata Dr. Khurana. “Itu menciptakan beberapa kegembiraan di lapangan.”
Mendiagnosis Degenerasi Makula, Retinopati Diabetik
Dalam makalah baru, Zhang dan rekan-rekannya di China, Jerman, dan Texas memberi gambar gambar gangguan mata ke komputer. Gambar diambil dengan teknik pencitraan yang dikenal sebagai tomografi koherensi optik. Teknologi diagnostik baru yang lebih revolusioner ini menggunakan gelombang cahaya untuk mengambil gambar penampang resolusi tinggi dari mata untuk memberikan dokter cara untuk memetakan dan mengukur retina secara detail.
Pemindaian digunakan untuk membantu menemukan kondisi umum seperti makula. degenerasi, di mana bagian dari retina yang disebut macula memburuk, dan retinopati diabetik, komplikasi diabetes yang menyebabkan pembuluh darah di retina membengkak dan mengeluarkan cairan. Keduanya adalah kondisi berbahaya yang dapat menyebabkan kebutaan jika tidak didiagnosis dan diobati segera.
Pendekatan komputasi saat ini membutuhkan jutaan gambar untuk melatih komputer. Penelitian Zhang menggunakan "jaringan saraf convolutional" berbasis AI yang memerlukan dataset yang jauh lebih kecil dari hanya 200.000 optical coherence imaging scan.
"Komputer sedang mempelajari peta normal mata," kata Zhang. “Kami memberikan berbagai gambar untuk dipelajari dan dihafalkan. Kami mengajarkan, misalnya, 'jika tempat ini ada di sini, itu akan menjadi degenerasi makula.' Keindahan ini adalah alih-alih memiliki komputer belajar dengan sendirinya, kita dapat memberi tahu mereka apa yang harus dicari. Ini adalah tentang merancang perangkat lunak komputer untuk membuat komputer berpikir seperti manusia. ”
Komputer mampu menghasilkan keputusan apakah pasien harus dirujuk untuk perawatan dalam 30 detik dan dengan akurasi 95 persen.
Penelitian menunjukkan bahwa jaringan saraf dapat membantu dokter dan bahkan mungkin melebihi mereka dengan kemampuan mengingat begitu banyak data. Teknologi semacam itu akan memiliki kegunaan di seluruh dunia, demikian prediksi Zhang. Di negara-negara kaya sumber daya seperti Amerika Serikat, itu dapat mempercepat waktu kritis antara tanda-tanda penyakit dan pengobatan.
“Seorang pasien dengan kemungkinan degenerasi makula mungkin perlu diobati dalam waktu satu bulan, tetapi rujukan dan janji dapat berakhir dengan mengambil beberapa bulan. Itu dapat menunda diagnosis dan pengobatan, ”katanya.
Mengobati Pasien yang Spesialisnya Terlampau Pendahuluan
Di daerah miskin sumber daya, teknologi ini dapat membantu pasien yang mungkin tidak menerima perawatan karena kelangkaan dokter. Zhang dan rekan-rekannya akan membawa jaringan saraf mereka ke Haiti musim panas ini untuk menilai kegunaannya. Wilayah ini memiliki populasi besar penderita diabetes yang berisiko untuk retinopathy, tetapi memiliki kurang dari 60 dokter mata.
"Kemampuan untuk melakukan ini, semoga, akan memberi lebih banyak pasien akses ke sistem perawatan kesehatan karena kita dapat mendiagnosis kondisi sebelumnya, ”kata Khurana, mencatat ada sekitar 415.000 orang yang hidup dengan diabetes di seluruh dunia yang beresiko untuk retinopati diabetes. "Setiap kali kita memiliki teknologi baru dan lebih baik untuk memungkinkan kita membuat diagnosa lebih cepat, lebih baik, dan membuat perawatan lebih mudah diakses oleh populasi yang lebih luas, itu adalah win-win untuk pasien dan dokter."
Mendapatkan Dokter untuk Mempercayai Komputer
Tantangan tetap dalam menerapkan jaringan berbasis AI dalam perawatan kesehatan, catatan Zhang. Dokter harus mempercayai asisten komputer mereka. Dalam penelitian ini, Zhang dan rekan-rekannya juga meminta komputer untuk menjelaskan diagnosisnya, mengidentifikasi daerah mata yang diakui dan merupakan dasar bagi kesimpulan mesin.
"Komputer tidak hanya mengeluarkan diagnosis. Ini menjelaskan mengapa itu membuat diagnosis dan rekomendasi yang dilakukannya, ”katanya. “Itu membuat ini lebih transparan dan membantu dokter mempercayai komputer lebih banyak. Dengan begitu, ini bukan hanya kotak hitam, dan Anda tidak tahu mengapa itu memberikan diagnosa. ”
Penggunaan Lain untuk Teknologi Buatan
Jaringan berbasis AI memiliki potensi besar dalam pencitraan perawatan kesehatan. Zhang juga menunjukkan bahwa sistem ini dapat membedakan antara pneumonia virus dan bakteri pada anak-anak dengan memeriksa sinar-X. Sementara radang paru-paru virus mungkin tidak memerlukan pengobatan, seorang pasien dengan pneumonia bakteri memerlukan perawatan antibiotik yang cepat untuk mencegah komplikasi serius dari penyakit.
"Kami melihat berbagai bidang medis di mana kecerdasan buatan semakin banyak digunakan," Khurana kata. "Saya pikir ini adalah waktu yang sangat menarik untuk bidang kecerdasan buatan dan aplikasinya dalam kedokteran."
