Hidupgaya.co – Wanita dengan hasil mammogram abnormal sering kali harus menunggu berminggu-minggu untuk mengetahui apakah mereka mengidap kanker payudara. Menunggu dengan situasi semacam ini tentu meresahkan.

Kini, para peneliti di UC San Francisco dan UC Berkeley telah menemukan cara untuk membantu mengurangi waktu tunggu dan kekhawatiran terkait kanker. Mereka menggunakan AI untuk mengidentifikasi dengan cepat siapa saja yang paling mungkin mengidap penyakit tersebut.

Alur kerja yang dipandu AI membawa wanita dengan hasil pemindaian abnormal melalui proses diagnostik—dari pencitraan hingga evaluasi dan terkadang bahkan biopsi—dalam satu hari.

“Ini benar-benar masa yang menggembirakan,” kata Maggie Chung, MD, penulis pertama studi yang diterbitkan di npj Digital Medicine.

Menurutnya, terobosan ini membawa kita lebih dekat ke perawatan yang dipersonalisasi, di mana tenaga kesehatan dapat menyesuaikan rencana sehingga setiap pasien mendapatkan intervensi yang tepat pada waktu yang tepat.

Para peneliti menggunakan model AI sumber terbuka yang disebut Mirai, yang dikembangkan oleh penulis senior studi tersebut, ilmuwan data UC Berkeley Adam Yala, Ph.D.

Setelah dilatih menggunakan ratusan ribu mamogram yang terkait dengan hasil kanker pasien, model ini dapat mengenali pola halus dalam mamogram skrining dan memprediksi risiko kanker seorang wanita dengan cara yang lebih ampuh daripada dokter yang bekerja sendiri.

Chung dan Yala menerapkan model ini pada lebih dari 4.100 mamogram skrining di Rumah Sakit Umum dan Pusat Trauma Zuckerberg San Francisco. Mirai menentukan bahwa 525 wanita—sekitar 12,7% dari pasien yang menjalani skrining—berisiko tinggi.

Pasien-pasien tersebut dapat memperoleh interpretasi mamogram mereka segera setelah pemeriksaan dan mendapatkan pencitraan diagnostik tambahan untuk area yang mencurigakan pada hari yang sama. Beberapa wanita yang membutuhkan biopsi juga dapat melakukannya pada hari yang sama.

Persingkat waktu tunggu

Mirai mengurangi waktu tunggu untuk evaluasi diagnostik dari beberapa minggu menjadi sekitar satu jam. Bagi mereka yang akhirnya didiagnosis menderita kanker payudara, Mirai mengurangi waktu tunggu rata-rata untuk biopsi dari lebih dari dua bulan menjadi kurang dari 10 hari.

Mirai tidak menggantikan ahli radiologi atau membuat diagnosis sendiri. Sebaliknya, ini adalah alat triase yang membantu dokter mengidentifikasi pasien yang paling diuntungkan dari perawatan yang dipercepat.

“Ini adalah contoh yang ampuh tentang bagaimana AI dapat menjadi mitra kolaboratif bagi dokter,” kata Yala.

Bsama dengan Chung, Yala adalah asisten profesor di Program Gabungan UCSF-UC Berkeley dalam Kesehatan Presisi Komputasi. “Ini menunjukkan bagaimana kita dapat meningkatkan perawatan ketika kita menyatukan dokter dan ilmuwan data untuk merancang sistem ini,” ujarnya.

Para peneliti menganalisis lebih dari 114.000 mamogram arsip sebelum meluncurkan program ini, untuk memastikan model tersebut dapat menangkap cukup banyak pasien berisiko tinggi tanpa membebani klinik dengan terlalu banyak evaluasi yang dipercepat.

Para peneliti berharap bahwa AI akan mendorong pendekatan yang lebih personal untuk skrining kanker payudara yang disesuaikan dengan risiko kanker payudara setiap pasien.

“Saat ini, banyak wanita mengikuti jadwal skrining yang sama tetapi risiko individu mereka bisa sangat berbeda,” kata Chung.

Penilaian risiko AI memberi kesempatan untuk mengidentifikasi wanita yang paling mungkin diuntungkan dari perawatan yang dipercepat dan memberi mereka apa yang mereka butuhkan. (HG)