Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan (AI) di industri kesehatan, makin marak ditemui. Kekuatan AI dengan big data-nya digadang-gadang dapat memberikan kemampuan prediksi penyakit hingga penegakan diagnosis yang mumpuni. Hal ini pun kerap dijadikan gambaran akan kemajuan industri kesehatan pada masa depan. 

Sebuah perusahaan teknologi yang fokus pada analisis genetik, NalaGenetics, telah merilis produk terbarunya yang disebut MammoReady. CEO dan Co-founder NalaGenetics, Levana Sani, memberikan gambaran tentang bagaimana teknologi ini bekerja dan mengapa menjadi revolusi dalam pengujian genetik untuk kanker payudara.

MammoReady adalah solusi pengujian genetik yang menggabungkan dua komponen utama, yaitu pemprosesan sampel (wet lab) dan analisis data genetik. Pemprosesan sampel dimulai dengan pengambilan sampel dari pipi menggunakan swab bukal.

Sampel tersebut dapat diambil sendiri oleh pasien atau dengan bantuan tim klinik NalaGenetics. Penggunaan sampel dari pipi terbukti memiliki tingkat keberhasilan yang lebih tinggi dibandingkan dengan tempat lain.

Sampel yang diambil itu kemudian dikirimkan ke laboratorium mitra NalaGenetics di Jakarta, di mana dilakukan analisis menggunakan teknik yang disebut micro array. Micro array adalah metode yang mirip dengan PCR, tetapi lebih padat dan reaksinya lebih kecil. Hasil dari analisis ini kemudian diolah oleh mesin dan menghasilkan data genetik.

Inovasi sebenarnya terjadi pada tahap selanjutnya, di mana data genetik diunggah ke perangkat lunak berbasis genetik untuk menghasilkan hasil akhir, MammoReady. “Kami adalah ahli dalam menganalisis kompleksitas genetik, yang berarti data tersebut akan diunggah ke perangkat lunak dengan algoritma genetik yang unik dan menghasilkan MammoReady,” kata Levana dalam acara peluncuran MammoReady di Jakarta Selatan, Sabtu (21/10/2023).

Analisis ini, dia melanjutkan, bersifat propietary dan lebih terjangkau daripada metode sekuensing yang mahal. MammoReady juga memanfaatkan data etnis Indonesia untuk memastikan hasil yang lebih akurat.

Setiap etnis memiliki variasi genetik tertentu, dan dengan menggunakan data populasi Indonesia, NalaGenetics dapat memverifikasi apakah variasi genetik yang ditemukan adalah umum atau abnormal bagi populasi tertentu. Selain analisis genetik, MammoReady juga mempertimbangkan faktor-faktor risiko klinis.

Ini memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk memberikan pemahaman yang lebih komprehensif kepada pasien mereka. Hasilnya, MammoReady menjadi solusi pengujian genetik yang paling komprehensif di Asia Tenggara.

Selama prosesnya, MammoReady juga memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) dalam analisis data genetiknya. NalaGenetics memiliki tim multidisiplin yang mencakup bioinformatik, teknisi perangkat lunak, ahli pengetahuan, dan genetik. Mereka bekerja sama untuk menghasilkan prediksi risiko yang paling relevan bagi pasien.

Dalam hal waktu, MammoReady dapat diselesaikan dalam waktu empat pekan, mulai dari pre-test counseling hingga pengambilan sampel dan post-test counseling. Pengambilan sampel cukup sederhana dan pasien hanya perlu menghindari makan dan minum selama 30 menit sebelumnya.

MammoReady juga memberikan rekomendasi berdasarkan hasil tes, termasuk gaya hidup, pemeriksaan klinis, pengobatan, dan opsi pencegahan yang sesuai dengan profil genetik individu. Ini membantu pasien dalam mengambil tindakan pencegahan yang sesuai dengan risiko mereka.

Produk ini direkomendasikan untuk anggota keluarga yang mungkin memiliki risiko genetik tertentu. NalaGenetics memahami, pengetahuan tentang risiko dapat menjadi hal yang berguna, bukan sesuatu yang menakutkan.

Namun, langkah ini adalah langkah proaktif dalam menjaga kesehatan dan memahami risiko yang mungkin dihadapi seseorang. Levana menambahkan, MammoReady menawarkan rekomendasi yang sesuai dengan panduan medis dan pedoman yang diakui di Indonesia dan tingkat global.

Hal ini menunjukkan komitmen NalaGenetics untuk menjalankan praktik medis yang sesuai dan terpercaya. MammoReady menjadi langkah maju dalam pengujian genetik yang lebih mudah diakses, terjangkau, dan lebih informatif.

Diagnosis Diabetes

Pemanfaatan teknologi AI kini juga mulai digunakan untuk mendiagnosis diabetes tipe dua. Peneliti medis di Kanada telah berhasil melatih kecerdasan buatan (AI) untuk mendiagnosis diabetes tipe-2 hanya dalam waktu 10 detik berdasarkan suara lisan pasien.

Temuan ini merupakan terobosan signifikan yang memiliki potensi untuk mengubah cara diagnosis kondisi ini dilakukan. Dalam studi ini, AI terlatih untuk mengidentifikasi 14 fitur akustik yang membedakan individu yang menderita diabetes tipe-2 dan yang tidak.

Fokus utama AI pada perubahan-perubahan subtil dalam nada dan intensitas vokal yang sulit didengar oleh telinga manusia. Selain itu, AI juga memadukan data suara dengan informasi dasar, seperti usia pasien, jenis kelamin, tinggi badan, dan berat badan.

Hasil studi menunjukkan, jenis kelamin memiliki peran penting dalam diagnosis, dengan tingkat keberhasilan AI mencapai 89 persen pada wanita dan 86 persen pada pria. Ini menunjukkan, AI memiliki kemampuan yang menjanjikan untuk diagnosis diabetes tipe 2.

Keberhasilan AI ini berpotensi membawa pengurangan biaya signifikan bagi masyarakat yang menderita kondisi kesehatan kronis, seperti diabetes tipe-2. Diagnosis jarak jauh dan otomatis juga dapat membantu jutaan orang yang mungkin tidak menyadari bahwa mereka menderita penyakit ini.

Menurut Federasi Diabetes Internasional, hampir separuh orang dewasa yang menderita diabetes, atau sekitar 240 juta orang, tidak mengetahui kondisinya. “Penelitian kami menyoroti variasi vokal yang signifikan antara individu dengan dan tanpa diabetes tipe-2,” kata penulis utama studi ini dan ilmuwan riset di Klick Labs, Jaycee Kaufman, dilansir Daily Mail, Jumat (20/10/2023).

Kaufman berharap, AI yang mereka kembangkan dapat mengubah cara komunitas medis melakukan skrining diabetes. Pada masa lalu, diagnosis diabetes tipe-2 memerlukan tes darah dan perjalanan fisik ke penyedia layanan kesehatan, yang seringkali memakan waktu dan biaya.

Metode deteksi berdasarkan suara ini diharapkan dapat menghilangkan hambatan-hambatan tersebut. Selama penelitian, AI dilatih menggunakan rekaman suara dari 267 subjek uji yang memiliki sejarah diabetes tipe-2.

Hasilnya menunjukkan, AI mampu mengidentifikasi perbedaan antara kelompok dengan dan tanpa diabetes tipe-2 dengan tingkat akurasi yang mengesankan. Fitur akustik seperti 'Pitch' dan 'standar deviasi dari pitch' terbukti berguna dalam mendiagnosis penyakit pada pria dan wanita.

  ​

AI juga semakin akurat ketika usia dan indeks massa tubuh (BMI) dimasukkan dalam model prediksi mereka. Penelitian ini menyoroti potensi besar teknologi suara dalam mengidentifikasi diabetes tipe-2 dan kondisi kesehatan lainnya.

Upaya selanjutnya akan mencakup perluasan penelitian ini ke bidang medis lainnya, seperti pradiabetes, kesehatan wanita, dan hipertensi. “Penelitian kami menggarisbawahi potensi luar biasa dari teknologi suara dalam mengidentifikasi diabetes tipe-2 dan kondisi kesehatan lainnya,” ujar wakil presiden Klick Labs dan peneliti utama studi baru tersebut, Yan Fossat.

Dengan teknologi suara yang mudah diakses dan terjangkau, diharapkan bahwa miliaran orang yang tidak terdiagnosis akan dapat mendapatkan bantuan yang mereka butuhkan. Menurutnya, teknologi suara dapat merevolusi praktik layanan kesehatan sebagai alat skrining digital yang mudah diakses dan terjangkau. 

Gerakan “Literasi Umat” merupakan ikhtiar untuk memudahkan masyarakat mengakses informasi. Gerakan bersama untuk menebarkan informasi yang sehat ke masyarakat luas. Oleh karena informasi yang sehat akan membentuk masyarakat yang sehat.

Donasi Literasi Umat