Peneliti Melakukan Tinjauan tentang Kemampuan AI untuk Mengobati Penyakit Otak

Peneliti Italia telah menyelesaikan tinjauan literatur sistematis yang diterbitkan bulan ini di APL Bioengineering, oleh AIP Publishing. Tujuan tinjauan ini adalah untuk mengembangkan pemahaman yang lebih baik tentang kecerdasan buatan (AI) dan kemampuannya untuk digunakan sebagai pengobatan untuk penyakit otak. Setelah mengumpulkan 2.696 hasil yang berbeda, peneliti memfokuskan pada 154 makalah yang paling banyak dikutip.

AI dapat memproses sejumlah besar data, dan dapat melakukannya dengan sangat cepat. Ini, bersama dengan pendekatan lain seperti pembelajaran mesin, penglihatan komputer, dan jaringan saraf, membantu menciptakan lingkungan di mana teknologi AI menjadi alat yang efektif melawan banyak masalah kesehatan terbesar di dunia.

Namun, ada banyak tantangan yang mengelilingi teknologi dan penggunaannya dalam bidang ini, terutama dalam diagnosis, pengobatan bedah, dan pemantauan penyakit otak. Studi baru ini dapat membantu mengembangkan metode baru, yang terus mendorong bidang ini maju.

Tinjauan

Salah satu poin utama dari tinjauan ini adalah penggunaan jaringan adversarial generatif untuk mengembangkan otak yang sudah tua secara sintetis. Ini memungkinkan para ahli untuk mempelajari perkembangan penyakit dari waktu ke waktu.

Alice Segato adalah penulis makalah yang menjelaskan tinjauan ini.

“Penggunaan teknik buatan secara bertahap membawa solusi teoritis yang efisien untuk sejumlah besar masalah klinis nyata yang terkait dengan otak,” kata Segato. “Terutama dalam beberapa tahun terakhir, berkat akumulasi data yang relevan dan pengembangan algoritma yang semakin efektif, telah memungkinkan untuk meningkatkan pemahaman tentang mekanisme otak yang kompleks.”

Studi ini difokuskan pada beberapa area utama perawatan otak, seperti memeriksa metode AI yang bertanggung jawab untuk memproses informasi tentang struktur dan karakteristik koneksi otak, serta penilaian kandidat bedah. Yang lainnya termasuk data gambar untuk mempelajari penyakit otak, mengidentifikasi masalah dan area masalah, memprediksi penyakit dan hasil, dan bantuan intraoperatif.

Beberapa data gambar yang digunakan untuk mempelajari penyakit otak termasuk data 3D seperti pemindaian resonansi magnetik, pemindaian tensor difusi, pemindaian emisi positron, dan pemindaian tomografi terkomputasi. Teknik penglihatan komputer AI dapat digunakan untuk menganalisis semua jenis data gambar ini.

“Algoritma yang Dapat Dijelaskan”

Dalam studi yang diterbitkan, peneliti mendukung “algoritma yang dapat dijelaskan”. Ini berarti jalur yang jelas dan terperinci menuju solusi, bukan hanya “ kotak hitam” yang sering digunakan.

“Jika manusia harus menerima resep atau diagnosis algoritmik, mereka perlu mempercayainya,” kata Segato. “Upaya peneliti sedang menuju penciptaan algoritma yang semakin canggih dan dapat diinterpretasikan, yang dapat mendukung penggunaan ‘teknologi cerdas’ yang lebih intensif dalam konteks klinis praktis.”

Dukungan ini juga datang pada saat ilmuwan internasional menyerukan lebih banyak transparansi dalam penelitian AI. Kelompok ilmuwan ini termasuk anggota dari lembaga terkemuka seperti Pusat Kanker Princess Margaret, Universitas Toronto, Universitas Stanford, Johns Hopkins, Sekolah Kesehatan Masyarakat Harvard, dan Institut Teknologi Massachusetts (MIT). Menurut ilmuwan, temuan dan metode yang lebih transparan dapat membantu memimpin pengobatan kanker yang lebih baik berdasarkan penelitian.