Bagaimana mendeteksi biomarker klinis dengan teknologi AI? Kalau hasil teknologi AI tidak akurat, apakah tim medis akan kompromi dangan penyedia teknologi AI? Apa tujuan AI dilatih?
Penulis/editor: Rayendra L Toruan
mmINDUSTRI.co.id – Fraunhofer MEVIS (sumber): Salah satu tujuan pemanfaatan sistem kecerdasan buatan (AI) adalah untuk mendeteksi biomarker klinis—menunjukkan hasil dan harapan dalam bidang kedokteran—dapat digunakan untuk mendeteksi penyakit lebih dini, meningkatkan perawatan, dan meringankan beban kerja tim medis.
Apa pengertian clinical pathology data? Ini merupakan pekerjaan untuk mengumpulkqn data yang diperoleh dari analisis laboratorium terhadap sampel biologis seperti darah, urin, dan cairan tubuh lainnya.
“Thank you for visiting mmindustri.co.id. Subscribe for the latest news and insight. Enter your email (Your email address will not be published)
Data itu digunakan untuk mendiagnosis penyakit, memantau kondisi kesehatan, dan menentukan efektivitas suatu pengobatan demikian cancer.org menyimpulkan.
Pengertian biomarker detection adalah proses identifikasi dan pengukuran biomarker dalam tubuh pasien. Biomarker adalah molekul biologis yang menunjukkan adanya proses normal atau patologis berupa respons terhadap terapi yang dijalani oleh pasien.
Tindakan deteksi biomarker digunakan oleh tim medis untuk mendiagnosis dan pemantauan penyakit seperti kanker kutip theconversation.com.
Bagaimana mendeteksi biomarker klinis dengan menggunakan teknologi AI? Teknologi AI seperti machine learning dan deep learning dapat menganalisis data medis yang kompleks untuk mendeteksi biomarker.
Teknologi kecerdasan buatan atau AI memproses gambar medis (seperti CT scan dan MRI) dan data genomik untuk mengidentifikasi pola yang menunjukkan adanya biomarker tertentu.
Misalnya, AI dapat mendeteksi perubahan kecil pada gambar medis yang mungkin terlewatkan oleh ahli radiologi manusia atau mengungkap mutasi genetik yang terkait dengan kanker demikia laman cas.org menuliskan.
Hasil kinerjanya bergantung pada seberapa baik tingkat pelatihan AI. Pendekatan multitugas baru untuk melatih AI yang memungkinkan pelatihan model dasar lebih cepat dan lebih hemat biaya meski menggunakan lebih sedikit data.
Para peneliti beralih ke pendekatan ini untuk mengimbangi kekurangan data dalam pencitraan medis—karena tujuan utama pada akhirnya adalah untuk menyelamatkan nyawa seseorang penderita sakit.
Model dasar konsep jaringan dari Fakultas MEVIS Fraunhofer adalah berintikan segera melakukan platihan dalam berbagai tugas atau multitugas yang berasal dari informasi spesifik.
Histokat-Fusion yang menggunakan metode pencatatan gambar memungkinkan anotasi dari dua pewarnaan histologis secara bersamaan
Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), telah terjadi peningkatan signifikan dalam kasus kanker di seluruh dunia. Indikator yang jelas, yang dikenal sebagai biomarker, adalah kunci untuk diagnosis yang andal dan pengobatan yang berhasil.
Para dokter mengenal beberapa jenis biomarker yang sering merka gunakan dalam penelitian dan pengobatan, terutama dalam bidang onkologi (kanker) seperti biomarker genetik yang melibatkan analisis gen atau mutasi genetik yang terkait dengan perkembangan kanker, seperti mutasi pada gen BRCA1/2 yang terkait dengan kanker payudara laman darwynhealth.com melaporkan.
Sedangkan biomarker proteomik merupakan studi tentang protein yang ada dalam sel kanker atau cairan tubuh, seperti Prostate-Specific Antigen (PSA) untuk kanker prostat lanjut purwadhika.com
Sementara biomarker metabolik yang fokus pada perubahan metabolisme yang terjadi pada sel kanker, seperti perubahan metabolisme glukosa pada tumor.
Bagaimana cara AI membedakan data normal dengan patologis? AI menggunakan algoritma machine learning dan deep learning untuk menganalisis data medis. Sistem AI dilatih dengan dataset besar yang mencakup contoh data normal dan patologis.
Dengan menganalisis pola dalam data ini, AI dapat belajar membedakan antara kondisi normal dan patologis.
Misalnya, AI mampu mendeteksi perubahan kecil pada gambar medis yang mungkin terlewatkan oleh mata manusia, atau mengidentifikasi pola genetik yang menunjukkan adanya penyakit seperti diungkapkan oleh aici-umg.com
Sistem AI dapat membantu mengidentifikasi jenis parameter yang dapat diukur ini dalam gambar patologis.
Para peneliti yang bekerja di Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS bekerja sama dengan para ahli di RWTH Aachen University, University of Regensburg, dan Hannover Medical School. Mereka mengembangkan model dasar yang berguna untuk mendeteksi biomarker klinis.
Model yang hemat sumber daya ini menganalisis sampel jaringan dengan cepat dan andal, berdasarkan sebagian kecil data pelatihan yang biasa.
Mendeteksi biomarker klinis
Apakah hasil AI menjauh dari data dalam jumlah besar dan apa peran belajar mandiri?
Model dasar standar, seperti model bahasa besar yang digunakan untuk ChatGPT, dilatih dengan menggunakan kumpulan data yang besar dan beragam, daan mengawasi data itu sendiri dengan mesin pembelajaran atau machine learning.
Untuk keperluan analisis citra medis, data pada umumnya langka dan faktanya hanya sejumlah kecil data yang tersedia yang dapat digunakan pada studi klinis, dan ini merupakan tantangan besar bagi penggunaan teknologi AI.
Selain itu, pusat klinis berbeda dalam cara mereka memproses sediaan patologis dan dalam populasi pasien mereka — bahkan sebelum bentuk dan karakteristik penyakit tertentu dipertimbangkan.
Semua faktor ini mempersulit pendeteksian pola yang ada secara andal, dan dengan demikian karakteristik yang relevan secara diagnostik. Untuk melatih AI secara efektif, ini berarti volume besar citra pelatihan dari berbagai asal biasanya diperlukan.
Namun, setiap gambar penampang jaringan biasanya berukuran beberapa gigabita, berisi ribuan sel berbeda, tetapi hanya mencerminkan sebagian kecil dari variabilitas yang ada.
Apa risiko jika terjadi ketidakakuratan dalam penggunaan teknologi AI di medis seperti pendeteksi suatu penyakit? Risiko ketidakakuratan dalam penggunaan AI di bidang medis meliputi bias data yang digunakan untuk melatih AI bias maka hasilnya pun menjadi bias, danini menyebabkan diagnosis yang salah.
Selanjutnya, algoritma yang tidak tepat atau kurang terlatih dapat menghasilkan kesalahan dalam diagnosis demikian voaindonesia.com. Keamanan data pasien bisa bocor atau terjadi penyalahgunaan data pasien yang berkonsekuensi serius tulis laman darwynhealth.com
Pihak mana yang bertanggung jawab jika hasil deteksi yang dilakukan AI tidak akurat? Tanggung jawab biasanya dibagi antara tim medis dan penyedia teknologi AI. Tim medis bertanggung jawab atas verifikasi hasil yang dihasilkan dan diberikan oleh AI dan tim medis pulalah yant membuat keputusan akhir secara klinis.
Sedangkan penyedia teknologi AI bertanggung jawab untuk memastikan bahwa sistem yang mereka sediakan aman, akurat, dan sesuai dengan standar regulasi yang berlaku di tiap lokasi pengguna perangkat.
Apakah tim medis dan penyedia teknolgi dapat melakukan kompromi? Kompromi biasanya dicapai melalui kkolaborasi bahwa tim medis dan penyedia teknologi bekerja sama untuk memastikan AI yang digunakan sebagai alat bantu, bukan pengganti keputusan klinis.
Sistem AI harus diuji dan divalidasi secara ekstensif sebelum digunakan dalam praktik klinis. Oleh karena itu, tenaga medis harus dilatih untuk menggunakan teknologi AI dengan benar dan memahami keterbatasannya.
Bagaimana para ahli membentuk spesialisasi guna mengikuti pelatihan dasar yang solid? Bagaimana Fraunhofer MEVIS merancang solusi berdasarkan pra-pelatihan yang diawasi? Kenapa harus menggunakan ChatGPT?
Apakah tidak ada teknologi AI buatan pihak perusahaan lain? Apakah rumah sakit di Indonesia sudah menerapkan digitalisasi bidang medis seperti bagaimana cara mendeteksi biomarker klinis?
This type of article is favored by our readers. Would your company willing to sponsor it? Kindly email us: business@mmindustri.co.id or fill this form