Sukses

Komputer Lebih Akurat Deteksi Kanker Kulit daripada Dokter?

Studi terbaru menunjukkan bahwa komputer dapat mendeteksi kanker kulit lebih akurat daripada dokter. Benarkah hal ini?

Klikdokter.com, Jakarta Kemajuan teknologi yang makin mutakhir membuat semua hal begitu mudah dilakukan. Bahkan, untuk deteksi penyakit seperti kanker kulit.

Dilansir Newsweek.com, sebuah penelitian membeberkan teknologi artifisial cerdas komputer yang dapat mendiagnosis kanker kulit lebih akurat daripada dokter. Perangkat yang disebut Convolutional Neural Network (CNN) ini diprogram khusus agar bisa memahami jaringan saraf pada kulit.

Perangkat canggih tersebut dinilai lebih akurat dibandingkan 58 dokter kulit serta spesialis sejenis lainnya dari 17 negara. Sekitar 30 dermatolog yang terlibat dalam penelitian ini dianggap sebagai ahli karena telah memiliki pengalaman lebih dari lima tahun, sementara 11 orang lainnya selama 2-5 tahun dan 17 sisanya kurang dari 2 tahun.

Akurasi perangkat pendeteksi kanker kulit

Tim penelitian dari Jerman, AS dan Prancis mengkaji CNN tersebut dan hasilnya diterbitkan dalam jurnal Annals of Oncology. Sebelum digunakan, mereka mengkalibrasi lebih dari 100.000 gambar kanker kulit ganas dan jinak ke dalam sistem CNN.

Holger Haenssle, peneliti di Departemen Dermatologi, Universitas Heidelberg, Jerman, sekaligus penulis utama studi ini, menjelaskan bahwa CNN bekerja seperti otak seorang anak. Komputer terdiri dari jaringan buatan saraf yang meniru proses otak saat menghitung informasi yang diambil dari mata.

Perangkat ini dapat dengan cepat mengevaluasi informasi yang disajikan peneliti. Dengan begitu, hal tersebut dapat meningkatkan kemampuannya untuk menentukan kanker kulit.

Demi melihat siapa yang akan menang antara dokter dan CNN, para peneliti mempresentasikan masing-masing 100 gambar kanker kulit dan menginstruksikan mereka untuk membuat diagnosis dan merekomendasikan tindakan tindak lanjut.

Setelah itu, pada tes kedua, hanya dokter kulit yang disajikan informasi lebih lanjut seperti usia, jenis kelamin, dan posisi kanker di samping gambar yang sama.

Hasilnya lumayan mencengangkan. Pada tahap pertama, dokter kulit memiliki persentase akurasi 86,6 persen terhadap kanker kulit, dan 71,3 persen pada tumor jinak. Sedangkan CNN 95 persen terhadap kanker kulit. Pada tahap kedua, ahli kulit meningkatkan skor mereka menjadi 88,9 persen pada kanker kulit dan 75,7 persen tumor jinak.

Profesor Haenssle berkomentar bahwa CNN juga dapat digunakan untuk mendiagnosis kanker kulit lebih cepat dan juga memutuskan apakah dokter harus melakukan biopsi.

Dokter  atau komputer, pilih mana?

Meski CNN terlihat berpotensi, peneliti mengakui bahwa pengoperasian sistem tersebut masih terbatas dalam beberapa aspek. Terlebih, pendekatan CNN juga berbeda dengan seorang dokter yang notabenenya manusia.

Penelitian lebih lanjut perlu dilakukan untuk memastikan CNN akurat. Khususnya ketika mendiagnosis daerah kanker kulit yang sulit dijangkau, seperti jari tangan, jari kaki, kulit kepala, dan daerah pada tubuh lainnya.

Berdasarkan penjelasan dr. Dyan Mega Inderawati dari KlikDokter, kanker kulit muncul dari bintik atau bercak kecil pada kulit yang kemudian membesar dan menyebar. Anda dapat mengenalinya dari gejala berikut:

  • Tumbuh makin besar, bisa berwarna keputihan, cokelat, hitam ataupun kemerahan.
  • Terjadi perubahan warna dari sebelumnya.
  • Makin tebal dari waktu ke waktu.
  • Memiliki batas yang tidak tegas.
  • Berukuran lebih dari 6 milimeter.
  • Muncul setelah seseorang berusia 21 tahun.
  • Mudah terluka dan sulit sembuh.
  • Mudah berdarah.

Kelainan kulit tersebut bisa muncul di bagian tubuh mana pun. Bila menemukan salah satu tanda di atas, segera periksakan diri ke dokter.

Sistem komputer seperti CNN dinilai akurat dalam mendeteksi kanker kulit, tetapi masih terbatas dalam melakukan diagnosis secara luas. Para peneliti juga mengatakan bahwa kecerdasan artifisial tidak seharusnya menggantikan posisi dokter. Justru, mesin dapat menjadi alat yang berguna dalam membantu dokter mendiagnosis kanker kulit.

[RS/ RVS]

0 Komentar

Belum ada komentar