Orang bisa saja melakukan kesalahan, termasuk dokter. Kecerdasan buatan dimaksudkan untuk mengkompensasi kekurangan obat-obatan – sebuah bidang penting bagi startup teknologi mendalam.
Ketika peneliti masa depan Bart de Witte menjelaskan kecerdasan buatan (AI), dia suka menceritakan kisah tentang merpati yang cerdas. Perumpamaan tentang persepsi manusia yang terbatas. Hal ini juga menunjukkan potensi yang dapat dicapai oleh mesin pembelajaran dan kecerdasan buatan dalam bidang kedokteran.
Merpati memiliki daya ingat visual yang kuat dan dapat membedakan objek dengan baik. Itu sebabnya peneliti memberikan burung Gambar temuan kanker patologis ditampilkan. Jika merpati mematuk gambaran karsinoma, mereka diberi makanan. Ketika mereka mematuk jaringan sehat, tidak ada imbalannya.
“Setelah seminggu pelatihan, seekor merpati mencapai akurasi 86 persen,” kata de Witte. Rata-rata seorang ahli patologi, yaitu seorang spesialis, memiliki akurasi 85 persen dalam mendiagnosis suatu patologi. Jika Anda menggunakan kecerdasan segerombolan burung, hasilnya menjadi lebih signifikan. “Jika Anda membiarkan 16 merpati menganalisis gambar pada saat yang sama, akurasinya mencapai 99 persen,” kata de Witte, merangkum penelitian beberapa peneliti Amerika pada tahun 2015.
“Kecerdasan buatan menawarkan kemungkinan serupa,” kata de Witte. Mesin dapat dilatih dengan data dalam jumlah besar. Dengan cara ini, mereka belajar mengenali pola – mirip dengan merpati dalam percobaan. Mereka mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam pengenalan gambar dan tidak bosan. Teknologi pembelajaran mesin memungkinkan orang melampaui batas persepsi dan daya tahan mereka.
Startup berikut sedang mengerjakan AI untuk pengobatan:
Dua dari tujuh startup di Akselerator Grants4Apps di Bayer AG menangani kecerdasan buatan. Mereka mempresentasikan proyek mereka di Demo Day, di mana Bart de Witte memberikan pidato utama.
Berhubung dgn putaran Menggunakan kecerdasan buatan untuk mempercepat penemuan bahan aktif baru dalam penelitian obat. Startup ini mengembangkan model prediktif tentang bagaimana molekul bereaksi. Tujuannya adalah untuk membedakan hingga 300 reaksi yang diinginkan dan tidak diinginkan dari suatu molekul. AI dapat melakukan ini lebih cepat daripada peneliti di laboratorium, seperti yang dijelaskan oleh CEO Naheed Kurji pada Hari Demo. Perusahaan farmasi Bayer mengumumkan kolaborasi dengan startup tersebut pada akhir November.
Agamon membangun pasar untuk data medis menggunakan kecerdasan buatan. “80 persen data kesehatan tidak terstruktur,” kata CEO Michal Meiri. Perusahaannya pada akhirnya ingin menggunakan harta karun data yang belum terpakai ini, yang belum terpakai di arsip praktik dokter dan rumah sakit, dengan pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin. Laporan yang disusun dan dianonimkan menggunakan metode ini dapat dimasukkan ke dalam database yang memudahkan dokter melakukan diagnosis dengan mengenali pola dan membuat rekomendasi. Perusahaan asuransi kesehatan juga dapat menggunakan data tersebut.
Pengenalan gambar dengan bantuan kecerdasan buatan sudah berhasil digunakan di bidang kedokteran. Misalnya, para peneliti di Universitas Stanford telah melatih komputer untuk melakukannya mendeteksi kanker kulit. Mereka membandingkan foto perubahan kulit dengan pola yang tersimpan dan kemudian membuat diagnosis. Dalam percobaan tersebut, algoritme tersebut cocok dengan kinerja dokter kulit.
Startup Berlin, Merantix, mengambil pendekatan serupa terhadap diagnosis kanker payudara. Merantix dilengkapi sistem kecerdasan buatan dengan 130 terabyte data dari sinar-X, hasil biopsi, dan laporan dokter dari pemeriksaan kanker payudara. “Dalam hal pengenalan gambar, kami sudah berada pada level ahli radiologi normal,” kata salah satu pendiri Adrian Locher. Dia dan timnya ingin membangun platform untuk komersialisasi kecerdasan buatan – dasbor yang membantu dokter membuat diagnosis.
Baca juga
Bart de Witte mengamati berbagai penyakit – seperti diabetes dan penyakit paru-paru. Gambaran yang sama terjadi di mana-mana: diagnosis mesin mengungguli diagnosis manusia atau setidaknya sama baiknya. Prediksinya: “Untuk 80 persen diagnosis yang diklasifikasi saat ini, manusia akan dikalahkan oleh algoritma dalam sepuluh tahun.”
Terlepas dari fakta-fakta yang luar biasa ini, skeptisisme sering kali terdengar dalam perdebatan etika mengenai AI. Ada pembicaraan tentang bahaya AI, robot yang mengendalikan manusia. Sebenarnya, pertanyaannya seharusnya diajukan sebaliknya, kata sang futuris: Apakah adil secara etis untuk tidak menggunakan algoritma jika algoritma tersebut terbukti lebih baik daripada manusia?
Bagi Bart de Witte, salah satu tugas masa depannya adalah menjadikan layanan kesehatan lebih adil dengan bantuan AI. “Penggunaan algoritma pembelajaran dalam kedokteran menjanjikan banyak hal, tetapi juga dapat mengarah pada privatisasi pengetahuan medis,” sang futuris memperingatkan.
Banyak startup AI di bidang kedokteran mencoba menghasilkan nilai jual unik dengan mengumpulkan data dalam jumlah besar. Hal ini menciptakan pengetahuan medis baru yang tidak lagi menjadi barang publik, namun hanya tersedia bagi perusahaan swasta. “Jika kita tidak hati-hati dalam hal ini, risikonya adalah kesenjangan yang ada akan semakin buruk. “Itulah mengapa kita memerlukan pendekatan open source yang kita gunakan sebagai penyeimbang terhadap solusi AI saat ini yang didanai oleh modal ventura,” kata sang futuris.
Untuk tujuan ini, HippoAI Foundation didirikan, yang akan diumumkan pada musim semi 2019. Mereka ingin mempercepat pengembangan AI medis dan mengubahnya menjadi barang publik sehingga dapat memberikan manfaat bagi masyarakat.
Seperti yang dikatakan Bart de Witte, beberapa institusi seperti Universitas Kedokteran dan Rumah Sakit Umum Wina, Inselspital Bern (Swiss), Rumah Sakit Universitas Essen, Schleswig-Holstein dan Mainz serta Pusat Penelitian Kecerdasan Buatan Jerman (DFKI) telah menunjukkan kesediaan mereka untuk bekerja sama dikonfirmasi. Berdasarkan Idul Fitri Hippocrates Pengetahuan tentang seni kedokteran dapat ditransfer secara digital dari satu generasi ke generasi lainnya.