Kecerdasan buatan (AI), teknologi inovatif yang sama yang mendorong model generatif dari raksasa teknologi seperti OpenAI, kini tengah menjadi tren dalam perawatan kesehatan. Dengan menganalisis kumpulan data rekaman audio yang sangat banyak, para peneliti melatih AI untuk mendeteksi tanda-tanda awal tuberkulosis (TB) dan penyakit pernapasan lainnya. Pendekatan ini merupakan bagian dari pergeseran yang lebih luas menuju penggunaan teknologi canggih untuk deteksi penyakit dini, yang akan mengubah industri perawatan kesehatan. Meskipun AI dapat memberikan indikator awal, keahlian manusia tetap penting untuk mengonfirmasi diagnosis dan memberikan perawatan.

Pendekatan Inovatif Google terhadap Akustik Kesehatan

Awal tahun ini, Google meluncurkan model pembelajaran mendalam mutakhirnya, Health Acoustics Representation (HeAR), yang dirancang untuk menganalisis kesehatan pernapasan. Dilatih pada sekitar 300 juta cuplikan audio, HeAR merupakan salah satu kumpulan data terlengkap dari jenisnya. Klip berdurasi dua detik ini mencakup berbagai macam suara seperti batuk, bersin, pilek, dan napas, yang diambil dari data global yang tersedia untuk umum dan tidak dilindungi hak cipta.

Skala besar rangkaian pelatihan ini sungguh luar biasa. Untuk analisis batuk saja, AI dilatih pada 100 juta suara batuk yang berbeda. Tujuannya? Untuk memahami pola yang menentukan sistem pernapasan yang sehat. Dengan mengidentifikasi pola-pola ini, HeAR dapat menganalisis sampel audio baru dan menandai anomali yang mungkin mengindikasikan potensi masalah pernapasan.

Bermitra untuk Aplikasi di Dunia Nyata

Berdasarkan penelitian dasarnya, Google telah bermitra dengan Salcit Technologies, perusahaan rintisan perawatan kesehatan yang berbasis di India, untuk menerapkan inovasi ini dalam mendeteksi TB. Salcit Technologies telah mengembangkan produk bernama Swaasa, yang memungkinkan pengguna merekam batuk mereka menggunakan mikrofon ponsel pintar. Model AI kemudian menganalisis berkas audio, membandingkannya dengan basis data suara batuk yang luas untuk mengidentifikasi indikator TB—penyakit yang, meskipun dapat diobati, tetap menjadi pembunuh global terkemuka.

Melalui kolaborasi dengan model HeAR Google, Swaasa bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan keandalannya. Inovasi ini sangat penting di India, di mana TB menyumbang hampir 25% dari 1,3 juta kematian global yang disebabkan oleh penyakit tersebut pada tahun 2022. Deteksi dini melalui alat yang digerakkan oleh AI tersebut dapat menyelamatkan banyak nyawa dengan memungkinkan intervensi medis yang tepat waktu.

Peran AI yang Semakin Besar dalam Layanan Kesehatan

AI merevolusi cara profesional layanan kesehatan mendeteksi dan mendiagnosis penyakit. Selain tuberkulosis, model AI digunakan untuk menyaring berbagai kondisi kesehatan, termasuk kanker, penyakit kardiovaskular, dan banyak lagi.

Deteksi Kanker: Sistem AI digunakan untuk mengidentifikasi tanda-tanda awal tumor yang mungkin tidak terdeteksi. Model-model ini sangat efektif dalam menganalisis data yang kompleks, seperti pemindaian pencitraan, untuk menyoroti area yang perlu diperhatikan.

Kanker Payudara dan Miopia: Aplikasi AI serupa digunakan untuk deteksi dini kanker payudara dan miopia progresif, yang menawarkan pasien kesempatan untuk mendapatkan perawatan yang lebih awal dan lebih efektif.

Penyakit Jantung: Alat AI membantu ahli jantung menemukan indikator awal penyakit jantung, meningkatkan hasil melalui perawatan pencegahan. Prediksi Autisme: Pada tahun 2022, peneliti dari University of Louisville mengembangkan model AI yang mampu menganalisis pemindaian MRI balita untuk memprediksi diagnosis autisme dengan akurasi 98,5%.

Kemajuan ini menunjukkan potensi AI untuk mengubah layanan kesehatan dengan mengidentifikasi penyakit sebelum penyakit tersebut benar-benar muncul, sehingga memungkinkan intervensi proaktif.

Cara Kerja Teknologi

Model AI seperti HeAR dibangun menggunakan pembelajaran mandiri, sebuah metode di mana sistem menganalisis sejumlah besar data yang tidak berlabel untuk memahami pola dan hubungan. Dalam kasus HeAR, AI memeriksa pola audio yang terkait dengan fungsi pernapasan yang sehat. Saat disajikan dengan sampel audio baru, model membandingkannya dengan pola yang dipelajarinya untuk mengidentifikasi penyimpangan yang mungkin mengindikasikan penyakit.

Kolaborasi antara Salcit Technologies dan Google menyempurnakan proses ini dengan mengintegrasikan kemampuan HeAR ke Swaasa. Sinergi ini memastikan sistem yang kuat yang dapat mendeteksi TB secara akurat di dunia nyata, khususnya di wilayah dengan akses terbatas ke fasilitas kesehatan.

Menjembatani Kesenjangan dalam Akses Layanan Kesehatan
Alat bertenaga AI seperti Swaasa menjawab kebutuhan penting untuk deteksi dini di wilayah yang kurang terlayani. Di banyak negara berpenghasilan rendah dan menengah, akses ke tenaga kesehatan dan peralatan diagnostik terbatas. Dengan memungkinkan individu untuk melakukan pemeriksaan awal hanya menggunakan telepon pintar, alat ini menjembatani kesenjangan signifikan dalam akses layanan kesehatan.

Selain itu, keterjangkauan dan kesederhanaan solusi tersebut membuatnya ideal untuk diadopsi secara luas. Deteksi dini tidak hanya meningkatkan hasil pasien tetapi juga mengurangi beban pada sistem layanan kesehatan dengan menangani kondisi sebelum meningkat menjadi komplikasi yang parah.

Artikel Lainnya : Google Harus Waspada!

Pertimbangan Etis dan Praktis

Terlepas dari janji AI dalam layanan kesehatan, ada pertimbangan etika dan praktis yang penting.

Privasi Data: Dengan pengumpulan data audio skala besar, memastikan privasi dan keamanan informasi pasien adalah yang terpenting. Bias dalam Data Pelatihan: Model AI hanya sebaik data yang digunakan untuk melatihnya. Kurangnya keragaman dalam set data pelatihan dapat menyebabkan hasil yang bias, yang berpotensi membatasi efektivitas teknologi untuk populasi tertentu.

Ketergantungan pada Teknologi: Meskipun AI dapat membantu deteksi dini, AI tidak dapat menggantikan keahlian klinis. Ketergantungan yang berlebihan pada alat AI dapat menyebabkan kesenjangan dalam perawatan komprehensif.

Masa Depan AI dalam Deteksi Penyakit

Seiring AI terus berkembang, perannya dalam perawatan kesehatan akan meluas. Dari menganalisis sampel audio hingga menafsirkan pemindaian pencitraan dan bahkan memprediksi perkembangan penyakit, aplikasi AI tidak terbatas. Namun, mengintegrasikan teknologi ini ke dalam sistem perawatan kesehatan memerlukan perencanaan yang cermat untuk memastikan akses yang adil, penggunaan yang etis, dan kolaborasi yang lancar antara alat AI dan profesional medis.

Dalam kasus penyakit pernapasan seperti TB, alat AI seperti Swaasa merupakan langkah maju yang signifikan. Dengan memberikan peringatan dini, teknologi ini memberdayakan pasien untuk mencari perawatan tepat waktu, yang pada akhirnya menyelamatkan nyawa dan mengurangi beban penyakit global.

Kesimpulan

Penggunaan AI untuk menganalisis batuk dan suara pernapasan lainnya merupakan perkembangan yang inovatif dalam perawatan kesehatan. Alat seperti HeAR milik Google dan Swaasa milik Salcit Technologies membuka jalan bagi deteksi penyakit yang lebih mudah diakses, akurat, dan tepat waktu. Meskipun tantangan masih ada, manfaat potensial dari inovasi ini jauh lebih besar daripada risikonya, sehingga menawarkan harapan untuk masa depan di mana penyakit seperti TB dapat dideteksi dan diobati sebelum menjadi mengancam jiwa.

Dengan AI yang mengubah lanskap deteksi penyakit dini, industri perawatan kesehatan siap menghadapi era baru perawatan pencegahan—era di mana teknologi dan keahlian manusia bekerja sama untuk meningkatkan hasil bagi pasien di seluruh dunia.

Baca Juga : Hotel Indigo Bangkok Wireless Road