REPUBLIKA.CO.ID, BOSTON -- Sebuah sistem kecerdasan buatan (AI) diklaim dapat membantu diagnosis penyebaran kanker secara lebih akurat. Perangkat itu memprediksi asal mula kanker dengan tumor primer yang sebelumnya tidak diketahui.
Menggunakan slide patologi, sistem digagas oleh para peneliti dari Mahmood Lab, Rumah Sakit Perempuan dan Brigham di Boston, Massachusetts, Amerika Serikat. Temuan telah diterbitkan di jurnal Nature.
Dalam satu hingga dua persen kasus kanker, lokasi utama asal tumor tidak dapat ditentukan. Karena banyak terapi kanker modern menargetkan tumor primer, kelangsungan hidup rata-rata pasien hanya 2,7 hingga 16 bulan.
Untuk menerima diagnosis yang lebih spesifik, pasien kerap harus menjalani pemeriksaan diagnostik ekstensif yang dapat mencakup tes laboratorium tambahan, biopsi, dan prosedur endoskopi. Itu semua tentunya menunda pengobatan.
Sistem yang digagas para ilmuwan meningkatkan diagnosis untuk pasien dengan kanker metastasis kompleks. Algoritma berbasis pembelajaran mendalam itu bernama "Tumor Origin Assessment via Deep Learning (TOAD)".
Salah satu penulis studi, Faisal Mahmood, menjelaskan hampir setiap pasien kanker memiliki slide histologi. Asisten profesor Harvard Medical School dan Divisi Patologi Komputasi di Brigham itu menyebutnya standar diagnostik selama lebih dari 100 tahun.
"Temuan kami menyediakan cara untuk memanfaatkan data yang diperoleh secara universal dan kekuatan kecerdasan buatan untuk meningkatkan diagnosis untuk kasus-kasus rumit ini yang biasanya memerlukan pemeriksaan diagnostik yang ekstensif," ujarnya, dikutip dari laman Science Daily, Selasa (11/5).
TOAD secara bersamaan mengidentifikasi tumor sebagai tumor primer atau metastasis, serta memprediksi tempat asalnya. Para peneliti melatih model itu dengan gigapiksel patologi seluruh gambar slide tumor dari lebih dari 22.000 kasus kanker.
Untuk tumor dengan asal-usul primer yang diketahui, model tersebut dengan tepat mengidentifikasi 83 persen kanker sepanjang waktu. Pada sekitar 96 persen dari keseluruhannya, sistem juga mencantumkan tiga prediksi diagnosis teratas.
Para peneliti kemudian menguji model pada 317 kasus kanker primer yang tak diketahui dengan diagnosis banding. Ditemukan bahwa diagnosis TOAD 61 persen sesuai dengan laporan ahli patologi dan laporan tiga teratasnya dalam 82 persen kasus.
Kinerja TOAD umumnya sebanding dengan kinerja yang dilaporkan oleh beberapa penelitian terbaru yang menggunakan data genom untuk memprediksi asal tumor. AI berbasis genom memang menawarkan opsi alternatif untuk membantu diagnosis.
Akan tetapi, pengujian genomik tidak selalu dilakukan untuk pasien, terutama di rangkaian sumber daya rendah. Para peneliti berharap bisa terus melatih model berbasis histologi itu dengan lebih banyak kasus dan uji klinis.
"Prediksi teratas dari model tersebut dapat mempercepat diagnosis dan perawatan selanjutnya dengan mengurangi jumlah tes tambahan, mengurangi pengambilan sampel jaringan tambahan, dan waktu keseluruhan yang diperlukan untuk mendiagnosis pasien, yang lama dan membuat stres," kata Mahmood.
Ikuti Whatsapp Channel Republika