Badan riset Alibaba telah menyediakan model kecerdasan buatan yang dapat mengidentifikasi hampir 150 kondisi perut – termasuk kanker – dengan membaca pemindaian tomografi komputer (CT), yang merupakan langkah terbaru dalam perluasan program AI medis yang dikembangkan oleh kelompok teknologi Tiongkok tersebut.
Model tersebut, yang disebut Damo Radar, dikembangkan oleh Damo Academy, lembaga penelitian Alibaba, dan dijelaskan dalam sebuah penelitian yang diterbitkan Kamis di jurnal Science, menurut South China Morning Post. Lembaga ini mengumumkan rilis sumber terbuka pada hari Jumat. Tidak seperti sistem komersial tertutup, model sumber terbuka dapat diunduh, diperiksa, dan diadaptasi oleh rumah sakit dan peneliti – model distribusi yang dapat mempercepat penerapan di klinik yang tidak pernah dapat melisensikan alat diagnostik berpemilik. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
Model Generalis untuk Pencitraan Medis
Damo Radar adalah model bahasa penglihatan yang dirancang untuk menganalisis CT scan dengan kontras yang mencakup 18 organ perut dan mengidentifikasi berbagai penyakit dan kelainan lainnya, termasuk tumor ganas, kata lembaga tersebut. Penciptanya menggambarkannya sebagai "model pencitraan medis generalis tingkat ahli pertama di dunia" - sebuah sistem tunggal yang dimaksudkan untuk membaca banyak temuan berbeda, bukan alat sempit yang dilatih untuk mengenali satu penyakit.
Ambisi generalis ini membedakannya dari sebagian besar sistem AI medis yang diterapkan sejauh ini, yang biasanya dibuat dan divalidasi untuk satu tugas, seperti mendeteksi satu jenis tumor. Sebuah model tunggal yang mencakup 146 temuan klinis yang berbeda, jika diterapkan di luar laboratorium, dapat mengubah aspek ekonomi penerapan AI di departemen radiologi, karena menggabungkan selusin alat dengan tujuan tunggal terbukti tidak praktis.
Model ini dilatih menggunakan CT scan yang dipadukan dengan laporan klinis, sebuah pendekatan yang mengajarkan sistem untuk menghubungkan apa yang tampak pada gambar dengan bahasa yang digunakan dokter untuk mendeskripsikannya. Tim peneliti mengatakan metode pelatihan tersebut pada akhirnya dapat diperluas ke jenis pencitraan medis lainnya, menurut Post.
Diuji Terhadap Ahli Radiologi yang Bekerja
Angka-angka utama berasal dari evaluasi hampir 40.000 ujian di dunia nyata. Dari 146 temuan klinis, Damo Radar mencapai rata-rata area di bawah kurva (AUC) sebesar 0,913, sebuah ukuran statistik kinerja diagnostik di mana 1,0 mewakili akurasi sempurna, studi tersebut melaporkan.
Perbandingan dengan pembaca manusia akan paling menarik perhatian. Dalam sebuah penelitian yang melibatkan 26 ahli radiologi dari beberapa rumah sakit, akurasi rata-rata model tersebut melebihi 23 peserta, menurut penelitian tersebut. Dan ketika ahli radiologi bekerja dengan bantuan model tersebut, mereka meningkatkan kemampuan mereka untuk mencegah kesalahan diagnosis sebesar 10 persen sekaligus memangkas waktu yang dibutuhkan per kasus hingga lebih dari 30 persen, kata Damo Academy.
Penelitian ini melibatkan beberapa institusi bersama Alibaba, termasuk rumah sakit yang berafiliasi dengan Universitas Zhejiang. Publikasi di Science, salah satu jurnal ilmiah paling selektif, memberikan hasil pemeriksaan eksternal yang seringkali tidak dimiliki oleh tolok ukur yang disponsori vendor — meskipun kinerja di dunia nyata selalu bergantung pada pemindaian, peralatan, dan populasi pasien yang benar-benar dilihat oleh rumah sakit.
Mengapa Sumber Terbuka Itu Penting
Melepaskan beban secara terbuka adalah pilihan penting untuk teknologi yang sensitif secara medis. Vendor berpemilik biasanya menutup model medis dengan alasan peraturan dan keamanan. Rilis terbuka memungkinkan peneliti independen untuk menyelidiki mode kegagalan, memungkinkan rumah sakit menjalankan model pada infrastruktur mereka sendiri tanpa mengirimkan data pasien ke vendor luar, dan memberikan fasilitas yang lebih kecil akses terhadap kemampuan yang biasanya disediakan untuk sistem rumah sakit besar.
Hal ini juga berarti bahwa Alibaba kurang mempunyai kendali atas bagaimana model tersebut digunakan. Ketersediaan terbuka bukanlah persetujuan klinis: regulator di setiap yurisdiksi masih akan memutuskan apakah dan bagaimana model tersebut dapat diterapkan pada pasien, dan rumah sakit perlu memvalidasi model tersebut pada peralatan dan populasi mereka sendiri.
Satu hal yang perlu diperhatikan: South China Morning Post dimiliki oleh Alibaba, sebuah fakta yang diungkapkan surat kabar tersebut dalam laporannya sendiri. Publikasi penelitian yang mendasarinya di Science memberikan konfirmasi independen atas penelitian itu sendiri, namun kerangka pengumuman pada hari Jumat pasti berasal dari pihak perusahaan.
Dorongan AI Medis Alibaba yang Lebih Luas
Damo Radar bukanlah langkah pertama Alibaba dalam bidang pencitraan diagnostik. Damo Academy telah menghabiskan beberapa tahun terakhir mengembangkan alat skrining AI untuk membantu dokter mengidentifikasi kanker pankreas, lambung dan kolorektal serta diseksi aorta, menurut Post. Pada bulan April, divisi tersebut merilis sebuah model bernama Coca, yang dikembangkan bersama dengan berbagai institusi termasuk Rumah Sakit Umum Guangdong, yang menurut perusahaan tersebut lebih sensitif dibandingkan ahli radiologi dalam mendeteksi kanker kolorektal stadium awal melalui CT scan.
Kemajuan dari pemeriksaan penyakit tunggal menuju model generalis mencerminkan taruhan yang lebih luas: bahwa model bahasa penglihatan besar yang dilatih pada gambar dan laporan berpasangan dapat menyerap pekerjaan pengenalan pola yang saat ini memerlukan waktu khusus yang terbatas. Kekurangan ahli radiologi sangat parah di banyak sistem kesehatan, dan program skrining menghasilkan lebih banyak pemindaian daripada yang dapat dibaca oleh spesialis dengan perhatian yang sama.
Apa yang Terjadi Selanjutnya
Rilis sumber terbuka adalah permulaan, bukan penerapan. Rumah sakit yang mempertimbangkan model ini memerlukan validasi lokal pada hasil pemindaian mereka sendiri, dan penggunaan klinis akan bergantung pada tinjauan peraturan di setiap negara. Namun bukti yang diterbitkan minggu ini – hampir 40.000 pemeriksaan di dunia nyata, perbandingan langsung dengan ahli radiologi yang bekerja, dan laporan pengurangan waktu membaca sebesar 30 persen dengan bantuan AI – memberi Damo Radar landasan yang lebih kuat daripada kebanyakan model yang diluncurkan dalam siaran pers. Apakah model pencitraan medis generalis menjadi alat standar rumah sakit atau tetap menjadi tonggak penelitian akan bergantung pada kinerjanya dalam lingkungan praktik klinis sehari-hari yang lebih berantakan.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
