Kecerdasan buatan lebih baik dalam mendeteksi kanker prostat pada MRI dibandingkan ahli radiologi
Terakhir ditinjau: 14.06.2024
![Fact-checked](/sites/default/files/fact-checked.png)
Semua konten iLive ditinjau secara medis atau diperiksa fakta untuk memastikan akurasi faktual sebanyak mungkin.
Kami memiliki panduan sumber yang ketat dan hanya menautkan ke situs media terkemuka, lembaga penelitian akademik, dan, jika mungkin, studi yang ditinjau secara medis oleh rekan sejawat. Perhatikan bahwa angka dalam tanda kurung ([1], [2], dll.) Adalah tautan yang dapat diklik untuk studi ini.
Jika Anda merasa salah satu konten kami tidak akurat, ketinggalan zaman, atau dipertanyakan, pilih dan tekan Ctrl + Enter.
![](https://id.iliveok.com/sites/default/files/styles/term_image/public/news/iskusstvennyy-intellekt-luchshe-obnaruzhivaet-rak-prostaty-na-mrt-chem-radiologi.jpg?itok=i7XYlT_R)
Kecerdasan buatan (AI) lebih mungkin mendeteksi kanker prostat dibandingkan ahli radiologi. Selain itu, kemungkinan AI menyebabkan alarm palsu berkurang setengahnya. Hal ini ditunjukkan oleh penelitian internasional yang dikoordinasikan oleh Radboud University Medical Center dan dipublikasikan di The Lancet Oncology. Ini adalah studi berskala besar pertama di mana tim internasional secara transparan mengevaluasi dan membandingkan AI dengan penilaian ahli radiologi dan hasil klinis.
Ahli radiologi menghadapi peningkatan beban kerja karena pria yang berisiko tinggi terkena kanker prostat kini secara rutin menjalani MRI prostat. Mendiagnosis kanker prostat menggunakan MRI memerlukan keahlian yang signifikan, dan jumlah ahli radiologi yang berpengalaman terbatas. AI dapat membantu mengatasi masalah ini.
Pakar kecerdasan buatan Henkjan Hausman dan ahli radiologi Maarten de Rooy, pemimpin proyek PI-CAI, mengadakan kompetisi besar antara tim AI dan ahli radiologi dengan partisipasi tim internasional. Bersama dengan pusat-pusat lain di Belanda dan Norwegia, mereka menyediakan lebih dari 10.000 pemindaian MRI. Mereka secara transparan mengidentifikasi keberadaan kanker prostat pada setiap pasien. Berbagai kelompok di seluruh dunia telah diizinkan mengembangkan AI untuk menganalisis gambar-gambar tersebut.
Lima aplikasi teratas digabungkan menjadi algoritma super untuk menganalisis pemindaian MRI untuk mengetahui keberadaan kanker prostat. Terakhir, penilaian AI dibandingkan dengan penilaian sekelompok ahli radiologi pada empat ratus pemindaian MRI prostat.
Diagnosis akurat Komunitas PI-CAI menyatukan lebih dari dua ratus tim AI dan 62 ahli radiologi dari dua puluh negara. Mereka membandingkan hasil AI dan ahli radiologi tidak hanya satu sama lain, tetapi juga dengan standar emas, yaitu melacak hasil pria yang melakukan pemindaian. Rata-rata, laki-laki diikuti selama lima tahun.
Studi internasional pertama mengenai penggunaan AI dalam mendiagnosis kanker prostat menunjukkan bahwa AI mendeteksi kanker prostat hampir 7% lebih signifikan dibandingkan sekelompok ahli radiologi. Selain itu, AI mengidentifikasi area mencurigakan yang kemudian berubah menjadi non-kanker dengan kasus 50% lebih sedikit. Artinya, jumlah biopsi dapat dikurangi setengahnya dengan menggunakan AI.
Jika hasil ini dikonfirmasi dalam penelitian selanjutnya, hal ini dapat sangat membantu ahli radiologi dan pasien di masa depan. Hal ini dapat mengurangi beban kerja ahli radiologi, memberikan diagnosis yang lebih akurat, dan meminimalkan biopsi prostat yang tidak perlu. AI yang dikembangkan masih perlu divalidasi dan saat ini belum tersedia untuk pasien di lingkungan klinis.
Sistem Mutu Houseman mencatat bahwa masyarakat tidak mempercayai AI. “Hal ini terjadi karena produsen terkadang menciptakan AI yang kurang bagus,” jelasnya. Dia sedang mengerjakan dua hal. Yang pertama adalah tes publik dan transparan untuk mengevaluasi AI secara adil. Yang kedua adalah sistem manajemen mutu yang serupa dengan yang ada di industri penerbangan.
"Jika pesawat hampir bertabrakan, komite keselamatan akan meneliti cara meningkatkan sistem untuk mencegah hal ini terjadi di masa depan. Saya menginginkan hal yang sama untuk AI. Saya ingin meneliti dan mengembangkan sistem yang belajar dari setiap kesalahan sehingga AI terkendali dan dapat terus ditingkatkan. Dengan cara ini, kita dapat membangun kepercayaan terhadap AI dalam layanan kesehatan. AI yang optimal dan terkontrol dapat membantu menjadikan layanan kesehatan lebih baik dan efisien."