Kanker payudara bisa lebih cepat terdeteksi AI

Berdasarkan data Global Cancer Observatory (2018), ada 58.256 kasus kanker payudara yang semuanya didiagnosis pada perempuan Indonesia. Kurangnya pemahaman tentang penyakit ini telah menyebabkan keterlambatan diagnosa yang mengarah pada kematian. Menurut Departemen Kesehatan di Indonesia, 70% dari semua kasus kanker di Indonesia didiagnosis pada stadium lanjut.

Banyak kanker dimulai dengan perubahan yang sangat kecil sehingga tidak ada orang yang menyadari gejala-gejalanya. Dari sisi organisasi kesehatan, dengan anggaran terbatas, mereka harus menemukan cara baru untuk meningkatkan efisiensi operasional sambil memenuhi atau melampaui standar tertinggi perawatan pasien. Oleh karena itu, teknologi diharapkan dapat memberikan layanan yang lebih baik bagi pasiennya.

Mengembangkan program artificial intelligence (AI) yang dapat dilatih dengan deep learning untuk melihat perubahan paling awal dalam struktur sel yang biasanya berkembang menjadi sel kanker adalah salah satu langkah yang bisa diambil. Program-program ini dapat memperingatkan para ahli onkologi, yang kemudian dapat memandu protokol perawatan pasien dengan akurasi dan efektivitas yang lebih besar. Penilaian risiko kanker payudara yang menggunakan teknologi AI ini terbukti dapat mengurangi biaya hingga 5% dibandingkan dengan tes genomik yang umum dilakukan saat ini.

Dengan fokus untuk melakukan intervensi awal, perawatan kesehatan preventif, dan transformasi digital, organisasi kesehatan kini semakin meningkatkan adopsi mereka terhadap teknologi medical imaging. Kemajuan dalam teknologi ini, termasuk kemampuan 3D dan 4D, real-time analytics, dan pemrosesan yang dipercepat oleh unit pemrosesan grafis (GPUs), memberi alat yang kuat bagi ahli radiologi untuk membuat diagnosis yang lebih cepat dan lebih akurat serta membantu mencegah ahli radiologi mengalami kelelahan.

Aplikasi AI khusus dapat mendukung ahli radiologi dan mencegah kesulitan dengan "menyusun" tumpukan gambar. Caranya, teknologi AI akan dengan cepat memilah gambar normal dan melakukan flagging bagi gambar-gambar pengecualian. Hasilnya, ahli radiologi dapat menemukan gambar yang menunjukkan anomali atau indikator penyakit lebih cepat dan kemudian fokus untuk mendiagnosa dan memberi saran pengobatan, tanpa harus berlama-lama menyaring gambar. Sebagai contoh, AI memungkinkan hasil MRI untuk mempercepat rekonstruksi gambar hingga 100 kali, dan dengan akurasi 5 kali lebih besar. Berdasarkan data NVIDIA, dengan AI, para ahli onkologi akan dapat mengurangi kesalahan diagnosa dalam mendeteksi kanker payudara hingga 85%.