Syifa Puspita Yulia Putri
Dari Piksel ke Diagnosis: Peran AI dalam Dunia Radiologi
Teknologi | 2025-10-17 19:07:27
Di era digital saat ini, dunia kesehatan khususnya radiologi mengalami revolusi besar berkat teknologi Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI). Dari sekadar pengolahan gambar menjadi diagnosis medis yang semakin cepat dan akurat, AI mengubah cara radiologis bekerja serta mempercepat deteksi penyakit yang selama ini memakan waktu.
AI: Mengubah Piksel Jadi Diagnosis Akurat
Radiologi adalah cabang medis yang bergantung pada gambar-gambar seperti X-ray, Computerized Tomography Scan (CT-scan), Magnetic Resonance Imaging (MRI), dan Ultrasonography (USG) untuk mendiagnosis berbagai penyakit. AI dalam radiologi memanfaatkan teknik pembelajaran menggunakan mesin (machine learning) dan jaringan saraf tiruan (neural networks) untuk menganalisis, mengenali pola, dan mendeteksi kelainan secara otomatis dari citra medis. Ini bukan hanya mempercepat waktu interpretasi gambar, tapi juga meningkatkan akurasi diagnosis dengan sensitivitas yang kadang mampu menyaingi bahkan melebihi radiolog berpengalaman
Sejumlah studi terbaru di Indonesia menunjukkan bahwa penerapan AI dalam radiologi mampu mengurangi keterlambatan deteksi penyakit kronis seperti kanker dan penyakit jantung, sekaligus mengurangi beban kerja para radiografer yang jumlahnya masih terbatas (Abdillah, 2024; Mita et al., 2024). Dengan AI, proses diagnosis dapat diselesaikan dalam hitungan menit hingga detik, padahal secara manual bisa memakan waktu lebih lama.
Contoh Aplikasi AI di Radiologi
Beberapa aplikasi AI di bidang radiologi kini sudah memasuki tahap implementasi di rumah sakit dan fasilitas kesehatan modern:
- Lunit Insight Mammography (Lunit Insight MMG): Sistem AI yang digunakan untuk menganalisis mammografi, membantu mendeteksi tanda awal kanker payudara dengan presisi tinggi di atas 90%. Aplikasi ini mempercepat screening dan memberikan peringatan dini sebelum kanker menyebar.
- Brain Intracranial Hemorrhage AI (ICH) : Aplikasi AI yang secara otomatis mengenali perdarahan dalam kepala di pencitraan CT, dan membantu tim medis memberikan penanganan segera untuk stroke hemoragik.
- AI untuk Deteksi Paru-paru (AI Raptor) : Algoritma AI mampu mendeteksi tanda awal kanker paru-paru dari citra X-ray dengan akurasi melebihi 90%, sekaligus mengintegrasikan data hasil dengan sistem rekam medis elektronik untuk analisa komprehensif.
Selain efisiensi diagnosis, AI juga mengurangi kesalahan manusia, mengoptimalkan alur kerja tim radiologi, dan mendukung pengambilan keputusan medis berbasis data besar (big data) dan radiogenomik yang menghubungkan data pencitraan dengan profil genetik pasien.
Inovasi yang Jarang Dibahas: Radiogenomics dan Explainable AI
Salah satu inovasi yang mulai berdampak namun belum banyak diulas media adalah penggunaan AI dalam radiogenomics, dimana teknologi AI tidak hanya membaca gambar medis, tetapi juga menggabungkan data genomik pasien. Integrasi ini memungkinkan dokter kanker menentukan jenis terapi tepat, seperti imunoterapi atau terapi target, berdasarkan pola citra tumor yang terkait dengan karakteristik molekuler. Ini membuka era pengobatan presisi yang lebih efektif dan personal.
Selain itu, tantangan AI yang sering disorot adalah "black box" kenapa AI mengambil keputusan tertentu yang sulit dipahami?. Solusinya adalah Explainable AI (XAI), yakni model AI yang bisa menjelaskan alasan di balik diagnosa secara mudah dipahami dokter dan pasien. Dengan XAI, tingkat kepercayaan dan akuntabilitas meningkat sehingga AI benar-benar bisa diintegrasikan dalam praktik medis sehari-hari.
Tantangan dan Masa Depan AI di Radiologi
Meski menjanjikan, implementasi AI di radiologi menghadapi beberapa tantangan kebutuhan regulasi ketat, kesiapan infrastruktur IT rumah sakit, dan pelatihan SDM medis agar memahami serta memanfaatkan AI dengan optimal. Namun, berbagai pihak di Indonesia dan dunia terus mengembangkan standar teknis dan pedoman etik penggunaan AI untuk memastikan teknologi ini aman dan efektif.
Kedepannya, integrasi AI dengan sistem informasi rumah sakit, rekam medis elektronik, serta teknologi telemedicine akan semakin memudahkan akses pelayanan kesehatan berkualitas, khususnya di daerah terpencil. Peran AI tidak akan menggantikan radiolog, melainkan menjadi mitra yang memaksimalkan potensi diagnosis dan pengobatan berbasis data yang akurat.
Kesimpulan
Dari sekadar piksel dalam citra menjadi diagnosis medis yang akurat dan cepat, AI telah mengukir peran besar dalam dunia radiologi. Dengan aplikasi canggih seperti deteksi kanker payudara, perdarahan otak, dan kanker paru-paru, serta inovasi radio genomics dan explainable AI, masa depan radiologi memberikan peluang diagnosis lebih dini dan terapi yang personal. AI membuka era baru yang menjanjikan revolusi layanan kesehatan, meningkatkan kualitas hidup pasien Indonesia dan dunia.
Sumber Referensi:
- Abdillah, M.K. Caesar (2024). Peran Artificial Intelligence (AI) dalam Diagnostik Radiologi. Jurnal Analisis Medis, Vol. 12.
- Mita, R. et al. (2024). Implementasi AI dalam Radiologi di Indonesia: Peluang dan Tantangan. Jurnal Radiologi Digital Indonesia.
- PACS.co.id (2025). Radiologi Modern 2025: Menuju Era Diagnosis Presisi dan Teknologi AI.
- Ayo Sehat (2025). Radiomics dan Radiogenomics Onkologi Berbasis AI dan Multi-omics.
- Springer Open (2025). Peran AI dalam mitigasi dampak kekurangan ahli radiologi.
Disclaimer
Retizen adalah Blog Republika Netizen untuk menyampaikan gagasan, informasi, dan pemikiran terkait berbagai hal. Semua pengisi Blog Retizen atau Retizener bertanggung jawab penuh atas isi, foto, gambar, video, dan grafik yang dibuat dan dipublished di Blog Retizen. Retizener dalam menulis konten harus memenuhi kaidah dan hukum yang berlaku (UU Pers, UU ITE, dan KUHP). Konten yang ditulis juga harus memenuhi prinsip Jurnalistik meliputi faktual, valid, verifikasi, cek dan ricek serta kredibel.
