TEMPO.CO, Jakarta - Penilaian klinis yang cepat dan akurat dari perkembangan penyakit dan kematian sangat penting untuk penanganan pasien Covid-19. Meskipun beberapa alat untuk memprediksi perkembangan Covid-19 telah diusulkan, tapi terbatas pada penilaian subjektif, skema semi-otomatis, atau pendekatan pembelajaran mendalam yang diawasi.

Prediktor semacam itu bersifat subjektif atau memerlukan anotasi yang melelahkan. Namun, berbeda dengan studi yang dilakukan oleh Hiroyuki Yoshida, Dirrektur 3D Imaging Research Massachusetts General Hospital (MGH), Amerika Serikat, yang menunjukkan pembelajaran mendalam tanpa pengawasan berdasarkan tomografi terkomputasi atau kecerdasan buatan (AI) dapat memberikan kinerja prognostik—prediksi dokter mengenai kondisi pasien.

“Akurasinya jauh lebih tinggi daripada tes laboratorium yang ada dan prediktor kelangsungan hidup visual dan kuantitatif berbasis gambar yang ada,” ujar dia, seperti dikutip Medical Xpress, Selasa, 31 Agustus 2021.

Model dalam studinya dapat memprediksi untuk setiap pasien, mulai dari perkembangan Covid-19, saat pasien dirawat di unit perawatan intensif, hingga saat pasien sakit. Informasi waktu yang dihitung oleh model juga memungkinkan stratifikasi pasien ke dalam kelompok berisiko rendah dan tinggi dengan margin yang lebih luas daripada yang mungkin dilakukan prediktor lain.

Menurut Yoshida, hasil penelitiannya menunjukkan bahwa kinerja prediksi model AI tanpa pengawasan secara signifikan lebih tinggi dan kesalahan prediksi secara signifikan lebih rendah daripada prediktor referensi yang ditetapkan sebelumnya. Penggunaan AI tanpa pengawasan sebagai bagian integral dari model prediksi kelangsungan hidup memungkinkan melakukan prediksi prognostik langsung dari gambar CT asli pasien.

“Tentu dengan akurasi yang lebih tinggi daripada yang sebelumnya dimungkinkan dalam pencitraan kuantitatif,” kata Yoshida yang studinya sudah diterbitkan dalam jurnal Medical Image Analysis itu.

Dalam studi pendamping yang diterbitkan baru-baru ini di Nature, tim menunjukkan bahwa AI yang diawasi dapat digunakan untuk memprediksi kelangsungan hidup pasien Covid-19 dari gambar CT dada mereka.

Namun, model AI baru yang tidak diawasi membuat terobosan baru dengan menghindari batasan teknis dan upaya anotasi yang melelahkan dari prediktor sebelumnya karena penggunaan jaringan yang memungkinkan untuk melatih model analisis kelangsungan hidup end-to-end yang lengkap langsung dari gambar. "Ini adalah teknologi AI yang jauh lebih presisi dan sangat canggih," tutur Yoshida.

Meskipun penelitian ini terbatas pada pasien Covid-19, tim percaya bahwa model tersebut dapat digeneralisasi untuk penyakit lain juga. “Masalah seperti Long Covid, varian Delta, atau generalisasi model untuk penyakit lain yang dimanifestasikan dalam gambar medis adalah aplikasi yang menjanjikan dari model AI tanpa pengawasan ini," ujar Yoshida.

MEDICAL XPRESS | MEDICAL IMAGE ANALYSIS | NATURE

Baca:
Jumlah Kasus Covid-19 Turun Drastis, Guru Besar UI Ingatkan Tiga Hal