Teknologi AI RETFound dapat mendiagnosis dan memprediksi risiko berbagai kondisi kesehatan hanya dari gambar retina. Inovasi terbaru dalam dunia medis.
Cekricek.id - Dalam era digital saat ini, kecerdasan buatan (AI) semakin mendominasi berbagai aspek kehidupan kita, termasuk dalam bidang kesehatan. Baru-baru ini, para ilmuwan telah menciptakan sebuah alat AI yang diberi nama RETFound.
Alat ini mampu mendiagnosis serta memprediksi risiko dari berbagai penyakit, mulai dari penyakit mata hingga gagal jantung dan Parkinson, semata-mata berdasarkan gambar retina seseorang.
Sebelumnya, alat AI telah dilatih untuk mendeteksi penyakit melalui gambar retina. Namun, RETFound menonjol karena dikembangkan dengan metode yang disebut pembelajaran mandiri (self-supervised learning).
Dengan metode ini, para peneliti tidak perlu menganalisis satu per satu dari 1,6 juta gambar retina yang digunakan untuk pelatihan. Proses seperti ini biasanya memakan waktu dan biaya yang cukup besar.
Metode yang digunakan oleh para ilmuwan ini mirip dengan cara pelatihan model bahasa besar seperti ChatGPT. RETFound memanfaatkan banyaknya foto retina untuk memprediksi bagian gambar yang hilang.
Pearse Keane, seorang dokter spesialis mata dari Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust di London, mengatakan bahwa model ini memahami fitur dan struktur retina manusia setelah melihat jutaan gambar.
Retina manusia memberikan gambaran tentang kesehatan seseorang. Ini adalah satu-satunya bagian tubuh manusia yang memungkinkan kita untuk langsung melihat jaringan kapiler, yang terdiri dari pembuluh darah terkecil. Keane menambahkan bahwa gambar retina juga dapat digunakan untuk menilai jaringan saraf.
Setelah melatih RETFound dengan 1,6 juta gambar retina yang tidak berlabel, Keane dan timnya kemudian memperkenalkan sejumlah kecil gambar berlabel untuk mengajarkan model tentang kondisi khusus.
Dengan pengetahuan yang diperoleh dari gambar tanpa label, model ini mampu dengan mudah memahami fitur retina yang terkait dengan penyakit tertentu.
Xiaoxuan Liu, seorang peneliti klinis di University of Birmingham, UK, mengatakan bahwa penggunaan data tanpa label untuk pelatihan awal membantu mengatasi hambatan besar bagi peneliti.
Curtis Langlotz dari Stanford University menambahkan bahwa label berkualitas tinggi untuk data medis sangat mahal, sehingga efisiensi label menjadi sangat penting.
Dalam pengujian, RETFound menunjukkan kinerja yang baik dalam mendeteksi penyakit mata seperti retinopati diabetik. Saat memprediksi risiko untuk penyakit sistemik, kinerjanya terbatas namun masih lebih baik dibandingkan model AI lainnya.
Liu mengatakan bahwa RETFound adalah salah satu dari sedikit aplikasi sukses dari model dasar untuk pencitraan medis. Peneliti kini berfokus pada jenis pencitraan medis lain yang mungkin dapat dikembangkan dengan teknik yang sama.
Keane berharap bahwa kelompok-kelompok di seluruh dunia dapat mengadaptasi dan melatih model ini sesuai dengan populasi pasien dan pengaturan medis mereka. Namun, Liu memperingatkan bahwa penggunaan RETFound sebagai dasar untuk model lain datang dengan risiko. Keterbatasan yang ada dalam alat ini dapat mempengaruhi model masa depan yang dibuat darinya.
