Kecerdasan Buatan Dapat Mengatasi Kekurangan Radiolog Dalam Perjuangan Melawan Kanker Payudara, Tapi Belum Siap

Baru-baru ini, tim peneliti dari Imperial College London dan Google (GOOGL ) Health menciptakan model visi komputer yang dimaksudkan untuk mendiagnosa kasus kanker payudara dari X-ray. Seperti yang dilaporkan oleh CNN, model tersebut dilatih pada X-ray lebih dari 29.000 wanita, dan ketika diuji melawan enam radiolog, model tersebut berhasil mengungguli penilaian dokter.

Saat ini, NHS menggunakan keputusan gabungan dari dua dokter untuk mendiagnosa kanker payudara dari X-ray. Jika dua dokter tidak setuju, maka dokter ketiga akan dibawa untuk berkonsultasi pada gambar. Sementara dokter memiliki akses ke catatan medis pasien, perangkat AI hanya memiliki mammogram untuk dasar keputusannya. Meskipun keterbatasan ini, model AI terbukti setidaknya sama baiknya dalam mendiagnosa kanker payudara seperti dua dokter. Bahkan, model tersebut bekerja lebih baik daripada satu dokter dalam mendeteksi kanker payudara. Ketika membandingkan tingkat positif palsu antara AI dan dokter, AI membuat sedikit penurunan pada positif palsu, sekitar 1,2% lebih akurat secara umum. Menurut hasil laporan penelitian, AI juga mengurangi tingkat negatif palsu (di mana kasus positif kanker yang sebenarnya terlewat) sekitar 2,7%.

Salah satu penulis makalah tersebut, Direktur Cancer Research UK Imperial Center, Ara Darzi, menjelaskan bahwa tim peneliti tidak mengharapkan bahwa sistem mereka akan menghasilkan hasil yang sangat baik. Namun, Darzi sangat antusias dengan kemungkinan untuk meningkatkan produktivitas dan akurasi dalam skrining kanker.

Kanker payudara adalah penyebab kematian kedua dari kanker pada wanita, tetapi hasilnya dapat ditingkatkan secara dramatis jika penyakit tersebut didiagnosis lebih awal. Masalahnya adalah bahwa, seperti yang dinyatakan oleh American Cancer Society, bahkan program skrining besar saat ini melewatkan sekitar satu dari lima kasus.

Oleh karena itu, tim peneliti berharap bahwa sistem mereka dapat ditingkatkan dan dapat mengungguli bahkan klinisi terbaik. Tim peneliti juga menyatakan bahwa algoritma mereka dapat berpotensi mengatasi kekurangan radiolog. Salah satu laporan yang dilakukan oleh Royal College of Radiologists menemukan bahwa di Inggris, akan ada kekurangan radiolog sekitar 2.000 pada tahun 2023 jika tidak ada tindakan yang dilakukan untuk memperbaiki situasi tersebut.

Namun, Darzi mengakui bahwa pada tahap ini sistem tersebut belum siap untuk menggantikan manusia dan digunakan sebagai interpreter sekunder. Alat AI di bidang kesehatan sering gagal memenuhi janji awal mereka, berkat faktor-faktor kompleks yang tidak dapat disimulasikan dengan baik dalam pelatihan. Salah satu keterbatasan besar dari studi ini adalah bahwa semua gambar berasal dari satu sistem mammografi dan gambar-gambar tersebut tidak memiliki keragaman. Menurut QZ, tim peneliti tidak memiliki akses ke detail yang dapat digunakan untuk menentukan keragaman gambar-gambar dalam dataset, dan oleh karena itu tidak mungkin untuk mengetahui apakah sistem tersebut masih sangat akurat ketika diminta untuk memeriksa X-ray dari minoritas. Terdapat disparitas rasial dalam diagnosis kanker payudara di Inggris dan AS, dengan wanita kulit hitam yang kurang mungkin untuk mendapatkan skrining kanker payudara di Inggris.

Google berencana untuk menghabiskan waktu untuk memperbaiki disparitas dalam data yang digunakan untuk melatih model sebelum membuatnya tersedia untuk mitra kesehatan, dengan tujuan untuk membuat dataset yang lebih besar dan lebih inklusif. Sistem tersebut juga harus diuji dalam uji coba klinis sebelum dapat digunakan dalam pengaturan kesehatan. Algoritma yang dikembangkan oleh tim peneliti memiliki kekuatan untuk secara nyata meningkatkan hasil kesehatan dan menyelamatkan nyawa, tetapi hanya jika mereka diuji dengan hati-hati dan ketat.