Dokter Tak Menemukan Kelainan, AI Justru Deteksi Kanker dari CT Scan

Perkembangan kecerdasan buatan (AI) mulai membawa perubahan dalam dunia kedokteran. Teknologi yang sebelumnya banyak dikenal untuk membuat gambar, menjawab pertanyaan, atau membantu pekerjaan manusia kini juga digunakan untuk membaca hasil pemeriksaan medis dan mencari tanda-tanda penyakit yang sulit terlihat.

Salah satu contohnya terjadi di China. Seorang pria bermarga Fang mengetahui dirinya mengidap kanker setelah sistem AI menemukan kelainan yang sebelumnya luput dari pemeriksaan dokter.

Menariknya, temuan tersebut bukan berasal dari pemeriksaan yang secara khusus ditujukan untuk mencari kanker pankreas. Fang awalnya menjalani CT scan karena mengalami batuk berkepanjangan.

Hasil pemeriksaan awal bahkan tidak menunjukkan adanya kelainan yang dianggap serius. Fang kemudian pulang dan kemungkinan tidak akan mengetahui adanya masalah pada pankreasnya jika hasil CT scan tersebut tidak dianalisis kembali menggunakan sistem AI.

Teknologi tersebut akhirnya menemukan bayangan mencurigakan pada pankreas. Pemeriksaan lanjutan kemudian memastikan bahwa bayangan itu merupakan tumor neuroendokrin pankreas, jenis kanker yang tergolong langka.

Berkat temuan tersebut, tumor dapat ditangani ketika masih memungkinkan untuk diangkat melalui operasi minimal invasif.

Berawal dari Batuk Berkepanjangan

Kisah Fang bermula pada awal 2025 ketika ia datang ke rumah sakit di Jiaxing, Provinsi Zhejiang, China timur.

Ia memeriksakan diri karena mengalami batuk yang berlangsung cukup lama. Seperti pasien dengan keluhan pernapasan lainnya, dokter kemudian melakukan pemeriksaan untuk mencari penyebab dari kondisi tersebut.

Salah satu pemeriksaan yang dilakukan adalah CT scan dada.

CT scan merupakan teknologi pencitraan medis yang menggunakan sinar-X dan pemrosesan komputer untuk menghasilkan gambaran bagian dalam tubuh. Pemeriksaan ini memungkinkan dokter melihat struktur organ dan jaringan dengan lebih detail dibandingkan foto rontgen biasa.

Dalam kasus Fang, pemeriksaan awal tidak menunjukkan adanya kelainan yang dianggap perlu mendapatkan perhatian lebih lanjut. Ia pun diperbolehkan pulang.

Namun, beberapa hari kemudian, rumah sakit menghubunginya kembali.

Ternyata, hasil CT scan tersebut ditinjau ulang menggunakan sistem AI. Sistem tersebut menemukan sesuatu yang sebelumnya tidak menjadi perhatian utama dalam pemeriksaan awal.

AI mendeteksi adanya bayangan mencurigakan di bagian pankreas Fang.

Temuan tersebut menjadi penting karena pankreas bukanlah organ yang menjadi fokus utama ketika Fang menjalani pemeriksaan akibat batuk.

AI Menemukan “Jarum di Tumpukan Jerami”

Teknologi yang digunakan dalam kasus tersebut bernama Damo Panda.

AI ini dikembangkan oleh Damo Academy, lembaga penelitian milik Alibaba. Salah satu fokus pengembangannya adalah membantu mendeteksi tanda-tanda kanker pankreas melalui analisis citra medis.

Cara kerja Damo Panda menjadi menarik karena sistem tersebut tidak harus menunggu pasien menjalani pemeriksaan khusus untuk kanker pankreas.

Sebaliknya, AI dapat memanfaatkan hasil CT scan yang sudah tersedia untuk mencari kemungkinan kelainan pada bagian tubuh lain.

Pendekatan semacam ini dikenal sebagai opportunistic screening atau skrining oportunistik.

Sederhananya, pemeriksaan yang awalnya dilakukan untuk satu tujuan dapat dimanfaatkan kembali untuk mencari kemungkinan penyakit lain.

Dalam kasus Fang, CT scan dilakukan karena ia mengalami batuk. Namun, gambar yang sama ternyata menyimpan informasi mengenai kondisi pankreas yang tidak menjadi fokus utama pemeriksaan awal.

Zhang Ling, pakar algoritma senior di Damo Academy, menggambarkan kemampuan tersebut seperti mencari jarum di dalam tumpukan jerami.

Analogi itu cukup menggambarkan tantangannya. Gambar CT scan mengandung begitu banyak informasi visual. Dokter harus menentukan bagian mana yang relevan dengan keluhan pasien, sementara kemungkinan adanya kelainan lain bisa saja berada di luar fokus pemeriksaan.

AI dapat berfungsi sebagai sistem tambahan yang membantu menyoroti area yang patut diperiksa lebih lanjut.

Baca juga : Cara Menambah Kapasitas Penyimpanan di Android Tanpa MicroSD, Ini Tipsnya

Bukan Berarti AI Menggantikan Dokter

Meski terdengar seperti AI “mengalahkan” dokter, kasus Fang sebenarnya lebih tepat dipahami sebagai contoh bagaimana AI dapat membantu proses pemeriksaan medis.

AI tidak seharusnya diposisikan sebagai pengganti dokter. Sistem tersebut lebih berguna sebagai alat bantu untuk meningkatkan kemungkinan ditemukannya sesuatu yang mungkin terlewat.

Dalam praktik medis, hasil pencitraan tidak berdiri sendiri. Dokter tetap perlu mempertimbangkan gejala pasien, riwayat kesehatan, hasil pemeriksaan lain, serta melakukan pemeriksaan lanjutan sebelum menentukan diagnosis.

Hal ini juga terlihat pada kasus Fang.

AI menemukan bayangan mencurigakan pada pankreas. Temuan tersebut kemudian membutuhkan pemeriksaan lebih lanjut untuk memastikan apa sebenarnya kelainan tersebut.

Setelah dilakukan pemeriksaan lanjutan, dokter memastikan bahwa bayangan tersebut merupakan tumor neuroendokrin pankreas.

Dengan kata lain, AI berperan sebagai pemicu pemeriksaan lebih lanjut, bukan sebagai satu-satunya pihak yang menetapkan diagnosis.

Kanker Pankreas yang Ditemukan Secara Tidak Sengaja

Tumor neuroendokrin pankreas merupakan jenis tumor yang berasal dari sel neuroendokrin pada pankreas. Kondisi ini termasuk penyakit yang relatif jarang dibandingkan beberapa jenis kanker lainnya.

Kasus Fang menjadi menarik karena penyakit tersebut ditemukan ketika ia sebenarnya sedang diperiksa karena masalah yang berbeda.

Penemuan secara tidak sengaja semacam ini dapat menjadi sangat berarti, terutama ketika penyakit serius ditemukan sebelum menimbulkan gejala yang lebih jelas.

Dalam kasus kanker, waktu penemuan dapat memiliki pengaruh besar terhadap pilihan penanganan. Semakin dini suatu tumor ditemukan, dokter biasanya memiliki lebih banyak pilihan untuk mempertimbangkan tindakan medis berdasarkan kondisi pasien.

Fang akhirnya menjalani operasi minimal invasif pada April 2025 untuk mengangkat tumor tersebut.

Ia sendiri menyadari bahwa temuan AI tersebut datang pada waktu yang sangat penting.

“Tanpa peringatan dari AI tersebut, saya mungkin sudah kehilangan kesempatan,” ujar Fang, sebagaimana dikutip KompasTekno dari HangzhouChina.

Pernyataan tersebut menunjukkan sisi lain dari teknologi AI dalam dunia medis. Sistem ini bukan hanya soal meningkatkan kecepatan analisis, tetapi juga berpotensi memberikan kesempatan kepada pasien untuk mendapatkan penanganan lebih awal.

Bagaimana Opportunistic Screening Bekerja?

Konsep opportunistic screening sebenarnya cukup mudah dipahami.

Bayangkan seorang pasien menjalani CT scan untuk memeriksa paru-paru. Pemeriksaan tersebut menghasilkan banyak gambar yang memperlihatkan berbagai struktur tubuh di sekitar area yang dipindai.

Dokter kemudian memeriksa gambar tersebut sesuai kebutuhan klinis pasien.

AI dapat ditambahkan sebagai lapisan pemeriksaan tambahan. Sistem akan menganalisis citra yang sudah ada dan mencari pola tertentu yang berkaitan dengan penyakit lain.

Jika menemukan sesuatu yang mencurigakan, AI dapat memberikan peringatan kepada tenaga medis.

Pendekatan ini memiliki satu kelebihan penting: pasien tidak selalu harus menjalani pemeriksaan pencitraan baru hanya untuk mencari kemungkinan penyakit tertentu.

Data yang sudah tersedia dapat dimanfaatkan secara maksimal.

Tentu saja, penerapannya bergantung pada jenis pemeriksaan, kualitas gambar, kemampuan algoritma, serta validasi klinis yang digunakan.

AI juga tidak selalu benar. Sistem dapat menghasilkan false positive, yaitu memberikan peringatan ketika sebenarnya tidak terdapat penyakit, atau false negative, ketika kelainan yang sebenarnya ada tidak terdeteksi.

Karena itu, hasil AI tetap membutuhkan penilaian profesional medis.

Mengapa AI Cocok untuk Membaca Citra Medis?

Salah satu alasan AI banyak diteliti untuk bidang radiologi adalah kemampuannya menganalisis gambar dalam jumlah besar.

Citra medis memiliki pola yang sangat kompleks. Perbedaan antara jaringan normal dan kelainan tertentu terkadang sangat kecil sehingga membutuhkan ketelitian tinggi.

Model AI dapat dilatih menggunakan kumpulan data medis untuk mengenali pola tertentu. Setelah dilatih dan divalidasi, sistem dapat digunakan sebagai alat bantu untuk menandai area yang membutuhkan perhatian.

Keunggulan lainnya adalah konsistensi.

AI tidak mengalami kelelahan seperti manusia ketika harus menganalisis data dalam jumlah besar. Dalam konteks rumah sakit yang memiliki banyak pemeriksaan, kemampuan tersebut dapat membantu memperluas proses penyaringan.

Namun, kemampuan tersebut bukan berarti AI selalu lebih pintar daripada dokter.

Dokter memiliki konteks klinis yang jauh lebih luas. Mereka tidak hanya melihat gambar, tetapi juga mendengarkan keluhan pasien, mempertimbangkan riwayat kesehatan, memeriksa kondisi fisik, serta menggabungkan berbagai hasil pemeriksaan.

Karena itu, kombinasi antara AI dan tenaga medis justru menjadi pendekatan yang lebih masuk akal.

Tantangan di Balik Penggunaan AI Medis

Meski menawarkan banyak manfaat, penggunaan AI untuk diagnosis juga memiliki tantangan.

Pertama adalah akurasi.

Sebuah sistem AI harus diuji secara ketat sebelum digunakan dalam lingkungan medis. Kesalahan dalam mendeteksi kelainan dapat menimbulkan konsekuensi serius.

Kedua adalah kualitas data.

AI belajar dari data yang digunakan untuk melatihnya. Jika data tersebut tidak cukup beragam, kemampuan sistem mungkin tidak sama baiknya ketika digunakan pada pasien dari kelompok atau kondisi yang berbeda.

Ketiga adalah masalah privasi.

Citra medis dan informasi kesehatan merupakan data yang sangat sensitif. Penggunaan teknologi AI harus memperhatikan keamanan data pasien serta aturan yang berlaku.

Selain itu, dokter juga perlu memahami bagaimana sistem menghasilkan rekomendasinya. Ketika AI memberikan peringatan, tenaga medis harus dapat menilai apakah temuan tersebut masuk akal dan perlu ditindaklanjuti.

Masa Depan Deteksi Penyakit dengan AI

Kasus Fang menunjukkan kemungkinan menarik dari perkembangan AI di bidang kesehatan.

Selama ini, pemeriksaan medis biasanya dilakukan dengan tujuan tertentu. Pasien mengalami batuk, misalnya, lalu dokter mencari penyebab yang berhubungan dengan sistem pernapasan.

Dengan bantuan AI, pemeriksaan tersebut berpotensi memberikan informasi tambahan mengenai kondisi lain yang mungkin tidak terlihat secara kasatmata.

Inilah daya tarik opportunistic screening.

Satu pemeriksaan dapat dimanfaatkan lebih maksimal tanpa selalu mengharuskan pasien menjalani prosedur tambahan.

Namun, teknologi tersebut tetap perlu ditempatkan sebagai bagian dari sistem pelayanan kesehatan, bukan sebagai pengganti tenaga medis.

Pada akhirnya, kisah Fang bukan sekadar cerita tentang AI yang menemukan kanker ketika dokter tidak menemukannya. Kasus tersebut lebih tepat dilihat sebagai contoh bagaimana manusia dan teknologi dapat saling melengkapi.

Dokter memiliki pengalaman klinis dan kemampuan mengambil keputusan berdasarkan kondisi pasien secara menyeluruh. Sementara itu, AI dapat membantu menyaring informasi dalam jumlah besar dan menyoroti pola yang mungkin membutuhkan perhatian.

Jika teknologi seperti Damo Panda terus dikembangkan dan divalidasi secara ketat, bukan tidak mungkin pemeriksaan medis di masa depan akan semakin memanfaatkan data yang sudah tersedia untuk menemukan penyakit lebih dini.

Dan bagi pasien seperti Fang, satu peringatan kecil dari sebuah sistem AI ternyata bisa memiliki arti yang sangat besar: kesempatan untuk mengetahui penyakit lebih awal dan mendapatkan penanganan sebelum kesempatan itu terlambat.