Pada akhir abad ke-20, AI muncul, diprogram oleh para insinyur komputer berdasarkan serangkaian instruksi (aturan) yang dibuat oleh manusia, memungkinkan teknologi ini untuk memecahkan masalah-masalah mendasar.
Catatan Editor: Banyak industri yang terpengaruh oleh teknologi baru di era informasi. Dengan dampak otomatisasi, ilmu komputer, dan kecerdasan buatan (AI), entitas seperti dokter, rumah sakit, perusahaan asuransi, dan industri terkait perawatan kesehatan tidak terkecuali. Namun, khususnya di bidang perawatan kesehatan , AI memiliki dampak yang lebih positif dibandingkan di industri lain.
Generasi pertama
Dapat dibayangkan bahwa pelatihan AI pada tahap ini mirip dengan pendekatan yang diambil oleh mahasiswa kedokteran; sistem AI diajarkan ratusan algoritma untuk menerjemahkan gejala pasien menjadi diagnosis. Ini dianggap sebagai generasi pertama yang mengintegrasikan prinsip-prinsip perawatan kesehatan ke dalam sistem AI.
Algoritma pengambilan keputusan seperti pohon yang tumbuh, dimulai dari batang (masalah pasien) dan bercabang dari sana. Misalnya, jika pasien mengeluh batuk parah, dokter pertama-tama akan memeriksa demam. Akan ada dua rangkaian pertanyaan tergantung pada ada atau tidaknya demam. Dari jawaban awal, akan muncul pertanyaan lebih lanjut tentang kondisi pasien. Hal ini, pada gilirannya, mengarah pada percabangan lebih lanjut. Pada akhirnya, setiap cabang menjadi diagnosis, yang dapat berkisar dari pneumonia bakteri, jamur, atau virus hingga kanker, gagal jantung, atau sejumlah penyakit paru-paru lainnya.
Secara keseluruhan, generasi pertama AI dapat mengenali masalah tetapi belum dapat menganalisis dan mengklasifikasikan rekam medis. Akibatnya, bentuk awal kecerdasan buatan ini tidak dapat seakurat dokter yang menggabungkan ilmu kedokteran dengan intuisi dan pengalaman mereka. Dan karena keterbatasan ini, AI berbasis aturan jarang digunakan dalam praktik klinis di waktu lain.
Otomatisasi penuh
Pada awal abad ke-21, era kedua AI dimulai dengan Artificial Narrow Intelligence (ANI), atau kecerdasan buatan yang memecahkan kelompok tugas spesifik. Munculnya jaringan saraf yang meniru struktur otak manusia membuka jalan bagi teknologi pembelajaran mendalam. ANI beroperasi sangat berbeda dari pendahulunya. Alih-alih memberikan aturan yang telah ditentukan sebelumnya oleh para peneliti, sistem generasi kedua menggunakan kumpulan data besar untuk membedakan pola yang akan membutuhkan waktu sangat lama bagi manusia untuk mengidentifikasinya.
Dalam satu contoh, para peneliti memasukkan ribuan mamogram ke dalam sistem ANI, setengahnya menunjukkan kanker ganas dan setengahnya menunjukkan kanker jinak. Model tersebut dapat langsung mengidentifikasi puluhan perbedaan dalam ukuran, kepadatan, dan bayangan dalam gambar sinar-X, menetapkan setiap perbedaan faktor dampak yang mencerminkan kemungkinan keganasan. Yang penting, jenis AI ini tidak bergantung pada tebakan (beberapa aturan praktis) seperti yang dilakukan manusia, tetapi pada variasi halus antara temuan ganas dan normal yang tidak disadari oleh ahli radiologi maupun perancang perangkat lunak.
Berbeda dengan AI berbasis aturan, alat AI generasi kedua terkadang mengungguli intuisi dokter dalam akurasi diagnostik. Namun, bentuk kecerdasan buatan ini juga menunjukkan keterbatasan serius. Pertama, setiap aplikasi memiliki tugas spesifik. Ini berarti bahwa sistem yang dilatih untuk membaca mammogram tidak dapat menginterpretasikan pemindaian otak atau rontgen dada. Keterbatasan terbesar ANI adalah sistem hanya bekerja dengan baik ketika memiliki data yang telah dilatih. Contoh nyata dari kelemahan ini adalah ketika UnitedHealthcare mengandalkan AI sempit untuk mengidentifikasi pasien yang paling lemah dan memberi mereka layanan medis tambahan. Saat menyaring data, para peneliti kemudian menemukan bahwa AI telah membuat asumsi yang merugikan. Pasien didiagnosis sehat hanya karena catatan medis mereka menunjukkan bahwa mereka menerima sedikit perawatan medis, sementara pasien yang menerima lebih banyak perawatan medis diremehkan dalam hal kesehatan...
Generasi AI berikutnya juga akan memungkinkan orang untuk mendiagnosis penyakit dan merencanakan perawatan seperti halnya dokter. Saat ini, alat yang dihasilkan AI oleh Google (MED-PALM2) telah lulus ujian lisensi dokter dengan skor tingkat ahli. Banyak alat AI medis lainnya sekarang dapat menulis diagnosis yang mirip dengan diagnosis dokter. Namun, model-model ini masih memerlukan pengawasan dokter dan belum mampu menggantikan dokter. Tetapi dengan tingkat pertumbuhan eksponensial saat ini, aplikasi-aplikasi ini diperkirakan akan menjadi setidaknya 30 kali lebih canggih dalam lima tahun ke depan. Diprediksi bahwa generasi alat seperti ChatGPT di masa mendatang akan membawa keahlian medis kepada semua orang, secara fundamental mengubah hubungan antara dokter dan pasien.
Disusun oleh VIET LE
Sumber
