Artificial intelligence (AI) dilaporkan mampu membantu dalam diagnosis kanker yang selama ini masih operator dependant. Salah satu sistem AI yang banyak digunakan dalam dunia kedokteran adalah artificial neural networks (ANN). ANN telah digunakan untuk mendiagnosis spesimen sitologi dan histologi yang membantu klinisi dalam menginterpretasi rontgen, USG, CT scan, MRI, dan scan radioisotop.[2,3]

Studi oleh Janghel et al mencoba membandingkan 4 model neural network dalam diagnosis kanker payudara. Studi ini menemukan bahwa model ANN dengan akurasi paling tinggi untuk diagnosis kanker payudara adalah Learning Vector Quantization. [4]

Sebuah studi lain mencoba menilai peran AI dalam membantu ahli radiologi mendeteksi kelainan pada mammogram untuk skrining kanker payudara. Studi ini menemukan bahwa sistem AI yang digunakan dalam penelitian memiliki sensitivitas 94% dan spesifisitas 92%. [5]

Studi lain juga menunjukkan hasil yang sama, dimana AI dilaporkan memiliki akurasi yang tinggi dalam mendiagnosis kanker payudara berdasarkan sampel jaringan yang diambil dari biopsi jarum halus. Sistem ANN yang digunakan dalam studi ini adalah Artificial metaplasticity multilayer perceptron, yang dilaporkan memiliki akurasi 99%. [6]

Peran AI dalam Penatalaksanaan Kanker

Artificial intelligence (AI) saat ini juga mulai dikembangkan untuk dapat membantu para klinisi dalam memberikan rekomendasi untuk penatalaksanaan kanker.

Studi oleh Somashekhar et al mencoba menilai peran AI dalam merekomendasikan penatalaksanaan pada 362 kasus kanker, terbagi atas 112 kanker paru, 126 kanker kolon, dan 124 kanker rektum. Hasil studi menunjukkan sistem AI dapat memberikan rekomendasi tatalaksana yang sesuai sebesar 96,4% pada kanker paru, 81% pada kanker kolon, dan 92,7% pada kanker rektal.

Pada studi yang dilakukan di India ini, sistem teknologi AI dilatih secara kognitif dengan menggunakan natural language processing dan machine learning. Teknologi ini memproses data struktural dan non-struktural dari literatur medik, panduan terapi, rekam medis, gambaran patologis, laporan laboratorium, dan ekspertise dari ahli untuk memformulasikan rekomendasi terapi. [7]

Studi yang serupa dilakukan oleh Lim dan Lee, dengan mengevaluasi secara retrospektif 370 pasien dengan kanker serviks stadium I atau II. Studi ini melaporkan bahwa sistem AI mampu memberikan terapi yang sesuai dengan rekomendasi General Medical Council Korea sebesar 80,8%. [8]

Peran AI dalam Deteksi Metastasis Kanker

Saat ini, deteksi adanya metastasis dilakukan oleh spesialis patologi dengan cara meninjau banyak sampel jaringan. Cara ini memakan waktu dan tenaga, serta rentan terjadi kesalahan.

Sebuah studi oleh Liu et al menggunakan metode convolutional neural networks (CNN), yaitu metode yang melibatkan komputer untuk memprediksi metastasis kanker berdasarkan pengenalan pola visual pada gambar mikroskopis gigapixel. Kemudian, artificial intelligence (AI) ini diharapkan dapat mengklasifikasi apakah gambar tersebut mengandung tumor dan menentukan letak tumor.

Studi ini menyatakan bahwa AI dapat mengurangi kemungkinan false negative hingga 25% dibandingkan spesialis patologi. Studi ini juga melaporkan bahwa AI memiliki akurasi 92,4%, dimana hasil ini lebih tinggi bila dibandingkan dengan metode AI sebelumnya 82,7%. [9]

Hasil serupa dilaporkan oleh sebuah studi lain yang mencoba menilai peran AI dalam mendeteksi metastasis kanker payudara. Hasil studi menunjukkan penurunan persentase error oleh manusia sebesar 85%. Dengan mengkombinasi sistem AI dan klinisi, didapatkan angka akurasi sebesar 99.5% dalam menentukan metastasis kanker payudara. [10]

Kesimpulan

Artificial Intelligence (AI) dalam bidang kedokteran sudah semakin berkembang pesat. Pada ranah onkologi, AI telah banyak diteliti dan terbukti memiliki akurasi yang baik dalam membantu diagnosis, menentukan tatalaksana, dan mendeteksi metastasis kanker. AI bisa menjadi alat yang penting bagi ahli onkologi untuk mengurangi beban kognitif dan fisik dokter, serta mengurangi kemungkinan human error. Hal ini akan bermanfaat dalam meningkatkan kinerja dokter dan meningkatkan kesintasan pasien.