3 Cara Terobosan AI dalam Mengubah Perawatan Medis

Memahami bagaimana kecerdasan buatan dan teknologi canggih lainnya memajukan pengobatan modern adalah cara yang bagus untuk memperdalam kemampuan Anda dalam mengenali tren. Berikut ini yang perlu Anda ketahui. Seiring dengan semakin lazimnya penggunaan AI di bidang medis, AI terus memainkan peran penting dalam meningkatkan perawatan saat ini.

Sistem Kecerdasan Buatan kini menjangkau seluruh pasar medis mulai dari pelacakan data pasien, hingga merekomendasikan resep, dan membantu operasi. Semua kemajuan ini hanyalah setetes air di lautan dibandingkan dengan apa yang akan terjadi di masa depan. Sistem AI generasi berikutnya akan meningkatkan akurasi, meminimalkan waktu penelitian, dan mengurangi efek samping.

Algoritme AI yang canggih memberdayakan dokter dengan alat yang lebih baik untuk membuat perbedaan. Sistem ini telah membantu mengurangi biaya eksperimen, meminimalkan kesalahan manusia, dan mendiagnosis penyakit yang sulit diobati dan memakan waktu tanpa campur tangan manusia. Berikut adalah penggunaan AI yang paling umum di bidang medis saat ini.

• Pencegahan: Kecerdasan buatan sangat membantu dalam diagnostik. Sistem ini dapat diatur untuk mengenali pola dan hubungan yang tidak akan pernah diperhatikan oleh manusia. Dengan demikian, sistem AI semakin banyak diintegrasikan ke dalam sistem medis sebagai cara untuk menentukan tanda-tanda awal penyakit pada gambar medis, pasien, dan data penting lainnya.
• Pengembangan Obat: Penemuan obat adalah bidang penting lainnya yang melibatkan AI. Saat ini, terdapat sistem AI yang memungkinkan produsen obat untuk meniru reaksi manusia tanpa perlu menggunakan pasien sungguhan. Sistem ini dapat meniru jutaan skenario, sehingga secara drastis mengurangi waktu pengembangan obat, efek samping, dan mengoptimalkan desain obat.
• Rencana Perawatan yang Disesuaikan: Banyak penyedia layanan kesehatan telah beralih ke AI untuk meningkatkan keseluruhan rencana perawatan mereka. Sistem ini dapat membantu dalam pembuatan, pelaksanaan, pemantauan, dan personalisasi perawatan medis. Akibatnya, banyak yang percaya bahwa sistem AI di masa depan akan dapat mendiagnosis, meneliti, meresepkan, dan bahkan membuat obat di tempat. Berikut adalah 3 cara baru AI memajukan pengobatan modern saat ini.

Algoritma AI Memetakan Tumor untuk Pengobatan Kanker

Insinyur Northwestern Medicine berhasil menciptakan sistem AI intuitif yang dapat memetakan tumor secara akurat. Pemetaan tumor merupakan bagian penting dari terapi radiasi, yang merupakan cara paling populer bagi orang untuk melawan kanker. Perlu dicatat, setengah dari semua pasien kanker di AS menerima perawatan radiasi.

Sistem ini membantu mengatasi masalah segmentasi tumor. Proses manual ini memakan waktu dan menyebabkan penundaan, ketidakkonsistenan, dan akurasi yang bervariasi tergantung pada profesional yang melakukan pengujian. Mengingat sifat kanker yang berbahaya, masalah ini dapat mengakibatkan kematian bagi pasien.

Statistik Kanker

Kanker masih menjadi penyebab kematian utama di antara populasi, dan sayangnya, semua statistik menunjukkan bahwa hal itu terus meningkat. Para ahli meramalkan Akan ada +2 juta pasien kanker baru tahun ini. Lebih buruk lagi, +600 ribu akan meninggal karena komplikasinya.

Menyadari perlunya sistem yang lebih akurat dan dapat diandalkan, para ilmuwan Northwestern Medicine merilis makalah¹ berjudul "Studi Pembelajaran Mendalam untuk segmentasi tumor otomatis dengan resolusi gerakan dalam radioterapi.” Penelitian ini memperkenalkan alat AI berkinerja tinggi bernama iSeg yang meningkatkan deteksi tumor. Sistem ini dapat menghasilkan diagnosis lebih awal dan bahkan segmentasi tumor yang terstandardisasi secara global, menghilangkan variasi yang membuat diagnosis menjadi sangat sulit.

Pelatihan Algoritma Pemetaan Tumor

Sistem AI dilatih menggunakan ribuan hasil pemindaian CT yang dikumpulkan dari berbagai fasilitas medis. Yang menarik, dokter menggambar garis besar tumor di sekitar area yang terkena untuk meningkatkan kemampuan identifikasi sistem. Dua rumah sakit, Northwestern Medicine yang bergengsi dan Cleveland Clinic, berpartisipasi dalam penelitian ini dengan menyediakan hasil pemindaian untuk kumpulan data AI.

Sumber - Kedokteran Northwestern

iSeg unik karena merupakan protokol pembelajaran mendalam 3D bertenaga AI pertama yang didedikasikan untuk menemukan tumor kanker. Sistem ini menggunakan pemindaian 3D untuk mengelompokkan tumor dan melacak tindakannya selama setiap tarikan napas, sehingga memudahkan untuk menemukannya sebelum membesar.

Manfaat Studi Algoritma Pemetaan Tumor

Sistem AI ini dapat mengarah pada sistem penemuan otomatis, karena AI terbukti sangat efisien. AI mampu mencocokkan dan melampaui diagnosis yang diberikan dokter. Kini, tim berupaya memanfaatkan pendekatan berbasis data ini untuk meningkatkan proses perawatan dan meningkatkan deteksi peringatan dini.

Menggunakan AI untuk Mendeteksi Penyakit Parkinson

Contoh terbaru lainnya tentang bagaimana AI memajukan pengobatan modern datang dari para peneliti di departemen Kimia Analitik ACS. Tim ini telah mengembangkan algoritma AI yang mendeteksi senyawa organik volatil (VOC) di kotoran telinga Anda untuk menentukan penyakit Parkinson. Pendekatan baru ini bersifat non-invasif dan hemat biaya, sehingga banyak yang menganggapnya sebagai tonggak penting dalam perang melawan Penyakit Parkinson.

Metode Tradisional Mendeteksi Penyakit Parkinson

Sistem baru ini memungkinkan dokter untuk mengendus penyakit Parkinson jauh lebih awal daripada metode tradisional yang mengandalkan pemantauan sebum pada kulit. Metode tradisional mudah terganggu ketika kulit terpapar polutan, kelembapan, atau kontaminan lainnya. Selain itu, proses ini mahal, sehingga menimbulkan kendala finansial bagi pasien yang membutuhkan.

Studi Penyakit Parkinson AI

Model Diagnostik Berbasis Kecerdasan Buatan untuk Penyakit Parkinson Menggunakan Senyawa Organik Volatil dari Sekresi Saluran Telinga belajar² menjelaskan bagaimana para ilmuwan mampu melatih sistem AI untuk memantau empat biomarker penting guna menyederhanakan diagnosis Parkinson. Secara khusus, tim tersebut menentukan bahwa etilbenzena, 4-etiltoluena, pentanal, dan 2-pentadesil-1,3-dioksolana merupakan biomarker akurat untuk keberadaan penyakit tersebut.

Penyakit Parkinson

Penyakit Parkinson adalah gangguan sistem saraf yang dapat memengaruhi kemampuan seseorang untuk melakukan keterampilan motorik dasar. Penyakit ini menyerang mereka yang terkena penyakit ini. Dalam beberapa tahun, sebagian besar pasien akan menderita berbagai masalah neurologis. Sayangnya, +8.5 juta orang menderita penyakit ini saat ini.

Melatih Algoritma Penyakit Parkinson AI – Memajukan Kedokteran Modern

Tim mengumpulkan sejumlah besar data VOC kotoran telinga untuk melatih set data AI. Mereka memperoleh data ini dari 209 subjek uji manusia. Menariknya, hanya 108 pasien yang menderita penyakit Parkinson. Pendekatan ini memungkinkan para insinyur untuk menyediakan sistem AI dengan cara untuk melakukan referensi silang antara area yang sehat dengan area yang terkena Parkinson.

Manfaat Studi Penyakit Parkinson AI

Ada beberapa manfaat dari sistem deteksi dini penyakit Parkinson ini. Pertama, sistem ini akan membantu menyelamatkan nyawa ratusan ribu orang yang tidak tahu bahwa mereka mengidap penyakit ini, karena pilihan pengobatannya terbatas. Khususnya, metode deteksi dini non-invasif ini lebih murah daripada metode alternatif dan lebih mudah diakses.

Di masa mendatang, sistem ini dapat memberikan hasil yang dapat diandalkan dalam hitungan menit dan membantu menciptakan strategi diagnosis yang terstandarisasi dan otonom, sehingga mengurangi biaya dan meningkatkan aksesibilitas.

Menggunakan AI untuk Melawan Penyakit Hati Berlemak

Peneliti dari Sekolah Pascasarjana Kedokteran Universitas Metropolitan Osaka telah melatih dan menguji algoritma AI baru yang dirancang khusus untuk mendeteksi penyakit hati berlemak. Penyakit yang sangat umum ini menyerang hampir seperempat populasi dunia dan dapat menyebabkan komplikasi kesehatan serius seperti kanker hati.

Metode Saat Ini untuk Mendeteksi Penyakit Hati Berlemak

Cara yang saat ini digunakan oleh para profesional kesehatan untuk mendiagnosis penyakit hati berlemak adalah melalui USG, CT, dan MRI. CT dan MRI merupakan prosedur yang sangat mahal, dan USG memerlukan seorang profesional yang mampu mengartikan secara akurat apa yang ditampilkan oleh gelombang suara.

Masalah dengan Pilihan Diagnosis Penyakit Hati Berlemak Saat Ini

Sayangnya, metode ini menimbulkan kendala biaya dan waktu bagi pasien. Salah satunya, metode ini memerlukan lokasi khusus. Anda tidak akan menemukan mesin MRI di kantor dokter setempat. Perangkat ini dapat berharga lebih dari $100 dan sering kali perlu ditempatkan di fasilitas yang dibangun khusus, sehingga menambah biaya keseluruhan dan faktor lain yang membatasi akses pasien.

Studi Penyakit Hati Berlemak AI

Untungnya, tim ilmuwan dari Sekolah Pascasarjana Kedokteran Universitas Metropolitan Osaka telah menciptakan metode yang lebih baik untuk mencapai interpretasi radiologi. Makalah mereka³ Kinerja Model Pembelajaran Mendalam Berbasis Radiografi Dada untuk Mendeteksi Steatosis Hepatik memperkenalkan metode baru memanfaatkan sinar X dada untuk menemukan penyakit hati berlemak.

Sistem ini dapat menyelesaikan tugas ini dengan mendaftarkan penanda biologis di dada yang hanya ditemukan saat pasien menderita penyakit hati berlemak. Pendekatan ini mengurangi biaya diagnosis dan memungkinkan tenaga kesehatan untuk melakukan beberapa diagnosis sekaligus.

Pelatihan AI Penyakit Hati Berlemak – Memajukan Pengobatan Modern

Untuk melatih sistem AI mereka, tim tersebut membuat kumpulan data yang mencakup 6,599 gambar rontgen dada dari 4,414 pasien. Pasien-pasien ini dirontgen, dan hasil pemindaian pasien yang sehat dibandingkan dengan mereka yang menderita penyakit hati berlemak. Informasi ini membantu tim untuk membuat skor parameter atenuasi terkontrol (CAP), yang meningkatkan akurasi.

Manfaat Studi Penyakit Hati Berlemak

Algoritme AI Penyakit Hati Berlemak memungkinkan para profesional medis untuk melakukan diagnosis tambahan pada pasien tanpa memerlukan langkah-langkah tambahan. Khususnya, sudah ada ribuan pasien yang telah menjalani rontgen dada. Akibatnya, orang-orang ini memberikan semua yang mereka butuhkan untuk memastikan mereka tidak menderita penyakit hati berlemak tanpa menyadarinya.

AI – Memajukan Kedokteran Modern Melalui Efisiensi dan Inovasi

Bila Anda meneliti efek sistem AI dalam pengobatan modern, mudah untuk melihat bahwa pasar siap memasuki era baru efektivitas dan kegunaan pengobatan. Seiring makin lazimnya sistem AI dan terjalin dalam bidang medis, dukungan untuk opsi medis yang terintegrasi dengan AI akan meningkat. Semua faktor ini menyoroti bagaimana AI berpotensi merevolusi bidang medis dan banyak lagi.

Pelajari tentang kemajuan AI lainnya di sini

Studi yang dirujuk:

<sup>1. Sarkar, S., Teo, PT & Abazeed, ME Pembelajaran mendalam untuk segmentasi tumor otomatis dengan resolusi gerak dalam radioterapi. npj Ringkasan Onc. 9, 173 (2025). https://doi.org/10.1038/s41698-025-00970-1
2. Sun, C., Zhu, Y., Wang, Q., Zeng, Y., Yu, Y., & Zhang, W. (2025). Model diagnostik berbasis kecerdasan buatan untuk penyakit Parkinson menggunakan senyawa organik volatil dari sekresi liang telinga. Kimia Analisis, 97(23), 8230 – 8237. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5c00908
3. Matsuo, H., Matsumura, T., Inoue, Y., Tanaka, R., Ito, T., & Tatsumi, M. (2024). Kinerja model pembelajaran mendalam berbasis radiografi dada untuk mendeteksi steatosis hati. Radiologi: Pencitraan Kardiotoraks, 6(3), e240402. https://doi.org/10.1148/ryct.240402</sup>