Saluran Whatsapp Gratis Tim peneliti dari Inggris, Denmark, Jerman, dan Swiss memperkenalkan sebuah model kecerdasan buatan (AI) baru yang diklaim mampu memproyeksikan risiko lebih dari 1.000 jenis penyakit. Model ini, yang diberi nama Delphi-2M, digadang-gadang sebagai salah satu langkah besar menuju era layanan kesehatan berbasis prediksi.
Model Delphi-2M dilatih menggunakan data UK Biobank, sebuah bank data biomedis Inggris yang berisi hampir satu juta peserta. Tanpa mengubah parameter, model ini kemudian diuji ulang pada 1,9 juta rekam medis warga Denmark, dengan hasil yang dinilai konsisten.
Pakar AI dari German Cancer Research Center, Moritz Gerstung, menjelaskan bahwa cara kerja sistem ini menyerupai pemahaman mesin terhadap bahasa. “AI ini memahami urutan diagnosis mirip mempelajari tata bahasa dalam teks. Ia mempelajari pola kemunculan dan keterkaitan diagnosis sehingga menghasilkan prediksi yang sangat bermakna bagi kesehatan,” ujarnya dikutip dari Science Alert.
Potensi dalam Pencegahan Penyakit
Salah satu keunggulan Delphi-2M adalah kemampuannya menyaring individu dengan risiko serangan jantung yang jauh lebih tinggi atau lebih rendah dibandingkan perhitungan konvensional berbasis usia dan faktor umum lainnya. Meski begitu, para peneliti menegaskan bahwa model ini belum siap dipakai secara luas. “Masih jauh menuju perbaikan layanan kesehatan,” kata tim riset, seraya mengingatkan bahwa basis data yang digunakan masih memiliki bias umur, etnisitas, dan luaran layanan kesehatan.
Peter Bannister, peneliti teknologi kesehatan dari Institution of Engineering and Technology Inggris, menilai keterbatasan tersebut perlu diatasi. Namun ia optimistis sistem seperti Delphi-2M dapat membantu pemantauan dan intervensi dini dalam pengobatan preventif.
Tom Fitzgerald dari European Molecular Biology Laboratory menambahkan, “Pada skala besar, alat semacam ini berpotensi membantu optimasi sumber daya di sistem kesehatan yang kian besar.”
Bukan yang Pertama, Tapi Lebih Maju
Sebelum Delphi-2M, konsep penilaian risiko berbasis komputer sebenarnya sudah dikenal. Klinik umum di Inggris, misalnya, menggunakan QRISK3 untuk mengukur risiko serangan jantung atau stroke. Namun Delphi-2M disebut menawarkan pendekatan generatif yang lebih komprehensif.
Berdasarkan penjelasan dalam jurnal Nature berjudul Learning the natural history of human disease with generative transformers, model ini merepresentasikan perjalanan kesehatan individu melalui rangkaian kode diagnosis ICD-10, usia saat didiagnosis, faktor demografi, hingga gaya hidup seperti indeks massa tubuh, kebiasaan merokok, dan konsumsi alkohol. Dengan metode tersebut, AI dapat menyintesis lintasan kesehatan masa depan hingga 20 tahun ke depan.
Akurasi dan Etika
Dalam uji performa, Delphi-2M terbukti cukup akurat. Tim peneliti juga menambahkan metode explainable AI (SHAP) yang memungkinkan interpretasi terhadap prediksi, termasuk klaster komorbiditas lintas bab ICD-10 dan dampak waktunya pada risiko penyakit.
Profesor Gustavo Sudre, spesialis AI medis dari King’s College London, menilai riset ini sebagai langkah penting. “Ini adalah langkah menuju pemodelan prediktif yang skalabel, dapat ditafsirkan, dan yang terpenting, bertanggung jawab secara etis,” ujarnya.
Para penulis riset menegaskan bahwa fase berikutnya mencakup pengujian lintas populasi, mitigasi bias, serta integrasi biomarker klinis agar prediksi makin relevan di ruang praktik medis.
Masa Depan Kesehatan Prediktif
Jika tantangan tersebut terjawab, Delphi-2M dan sistem serupa berpotensi merevolusi cara layanan kesehatan beroperasi. Teknologi ini dapat menginformasikan kondisi medis individu, mendorong perubahan gaya hidup, memfasilitasi skrining dini, hingga membantu perencana kebijakan memperkirakan beban penyakit di masa depan.
Dengan potensi tersebut, Delphi-2M dipandang sebagai tonggak penting dalam perjalanan integrasi kecerdasan buatan ke dalam dunia medis, meski jalan panjang masih harus ditempuh sebelum benar-benar diimplementasikan secara luas. (***)
