News

Program AI Ini Bisa Bantu Dokter Identifikasi Kanker dan Kelainan Medis Lain

[Gambar: Behold.ai]
[Gambar: Behold.ai]
Behold.ai, sebuah startup yang bermarkas di New York, menggunakan artificial intelligence (A.I.) untuk membantu ahli radiologi dalam membaca dan menginterpretasikan hasil scan medis.

Pengembangan ini dipicu oleh sebuah kejadian yang dialami oleh pendiri startup ini, Jeet Samarth Raut. Sepuluh tahun lalu, ibunda Raut diberitahu oleh dokternya bahwa ia sudah bebas kanker. Tapi rupanya, diagnosa tersebut salah.

Raut percaya, kesalahan itu terjadi karena berbagai faktor. Pertama, kala itu mereka tinggal di sebuah kota kecil di daerah pedesaan Illinois, sehingga ahli radiologi di sana pun bukanlah seorang spesialis. Kedua, jenis kanker yang diderita ibunya adalah jenis kanker payudara yang langka. Faktor terakhir adalah karena memang hasil scan medis seringkali sulit untuk dibaca.

Berawal dari kejadian itu, dia dan rekannya Peter Wakahiu Njenga mendirikan Behold.ai untuk mempercepat proses diagnosa kanker dan meminimalisir kemungkinan human error.

“Tujuan Behold.ai adalah untuk meningkatkan efisiensi,” ujar Raut saat ajang TechCrunch Disrupt NY 2016 Startup Battlefield.

Sebuah laporan baru dari BMJ menempatkan kesalahan medis sebagai penyebab utama ketiga yang menyebabkan kematian di Amerika Serikat. Ditambah lagi, kini ahli radiologi menghadapi peningkatan dalam jumlah scan tubuh setiap tahun—jumlahnya meningkat sebanyak tiga kali lipat menjadi 149 CT scan per 1.000 pasien sejak 2012.

Memang, saat ini dokter memiliki data yang lebih lengkap dari sebelumnya. Namun jika ahli-ahli radiologi tersebut harus memeriksanya satu-persatu, tidak mungkin mereka bisa menyelesaikannya dan memeriksanya secara akurat.

Untungnya, dengan adanya kemajuan dalam teknologi AI, Raut dan Njenga bisa menemukan cara untuk mengajarkan sebuah program untuk melakukan hal yang sama, dengan hasil yang lebih baik dan lebih cepat. Tentu saja, Behold.ai tidak mencoba untuk menggantikan pekerjaan seorang ahli radiologi. Program ini diharapkan bisa membuat proses membaca sebuah citra lebih cepat dan akurat dari sebelumnya. “Hal ini sama ketika kamu menulis sebuah esai dan ada spell check yang bisa mendeteksi kesalahan yang dibuat dalam penulisan.” Ungkap Raut.

Seberapa akuratkah program ini dibandingkan dengan manusia? Raut mengakui keakuratan algoritmanya belum mencapai 100 persen. Dia memperkirakan, tingkat keakuratannya kurang lebih 85%. Pada awalnya, mereka menciptakan program ini semata-mata untuk meningkatkan efisiensi dokter dan menjaga keakuratan diagnosa mereka.Tapi, untuk ke depannya mereka ingin mengembangkan program ini agar lebih akurat dari sebelumya.

Jangan lupa ikuti kami di Twitter untuk mendapatkan update terbaru dari @LabanaID