Kanser adalah penyakit yang digeruni oleh orang ramai. Imej pesakit kanser yang kurus dan lemah sering membelenggu orang ramai apabila perkataan kanser itu disebut. Malah perkataan seperti pembedahan dan kemoterapi juga amat sinonim dengan penyakit tersebut.
Disebabkan stigma masyarakat terhadap kanser yang mendalam, diagnosa pesakit sering dilakukan semasa kanser sudah pada tahap akhir. Ini menyebabkan kesulitan dalam perawatan dan peluang pesakit sembuh adalah tipis.
Kecerdasan buatan (AI) sudah menjadi bualan masyarakat di seluruh dunia termasuk di Malaysia. Ia sudah mula mendapat tempat di pelbagai sektor industri dan ekonomi didunia,termasuklah di sektor kesihatan.
AI merupakan teknologi terkini di mana aplikasi komputer dapat mempelajari, menganalisis data dan seterusnya menyelesaikan permasalahan dengan tepat, dan kreatif.
Disebabkan itu, AI ini amat berpotensi mempertingkatkan peranan doktor di dalam perawatan kesihatan, terutamanya perawatan kanser.
Bagaimana AI memainkan peranan?
Diagnosa penyakit kanser boleh menjadi satu cabaran bagi para doktor, terutamanya kanser tahap awal yang mana gejala kanser tersebut tidak serius dan sering dipandang enteng oleh pesakit.
Sebagai contoh, tanda awal kanser kolon mungkin hanya pada perubahan pola pembuangan air besar yang menjadi tidak normal. Akan tetapi apabila kanser itu membesar dan merebak, gejala yang lebih serius seperti tinja berdarah bakal berlaku.
Di dalam perawatan kanser kolon, amat penting untuk kanser itu dikesani di peringkat awal. Ujian kolonoskopi akan dilakukan untuk melihat sendiri keadaan di dalam usus besar pesakit.
Dengan teknologi terkini AI, ketumbuhan kecil dapat dikesan dengan lebih jelas. Alat kolonoskopi yang canggih boleh mempunyai fungsi kecerdasan buatan yang telah diprogramkan. Semasa ujian kolonoskopi dijalankan, fungsi AI dapat membantu doktor dalam mengesan ketumbuhan berbahaya.
Di dalam bidang radiologi pula, imbasan tomografi sering dilakukan bagi mengetahui tahap kanser. Kaedah-kaedah radiologi lain seperti sinar imbasan X dan pengimejan resonans magnetik (MRI) juga akan dilakukan bagi kes-kes tertentu juga.
Kesemua kaedah radiologi ini memerlukan kepakaran pakar radiologi bagi tujuan tafsiran dan kecerdasan buatan berpotensi membantu mereka.
Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mendalam, AI dapat membantu pakar radiologi di dalam mengesan tanda-tanda awal kanser berdasarkan imej imbasan yang telah dilakukan.
Ini sejurusnya dapat mengurangkan risiko kanser tersebut tidak dikesani dan seterusnya meningkatkan tahap ketepatan diagnosa kanser.
Dengan keupayaan AI juga, kanser berkemungkinan untuk dikesan pada tahap awal lagi dan perawatan seperti pembedahan dapat dilakukan dengan lebih awal dengan risiko yang lebih rendah.
Sebagai contoh, Google HealthTM melalui kolaborasi bersama DeepmindTM; sebuah syarikat pembuatan kecerdasan buatan telah membuktikan tahap ketepatan diagnosa kanser payudara melalui imbasan mammogram. AI mampu mengesan barah payudara pada peringkat awal dengan bantuan pakar perubatan, seterusnya meningkatkan kadar penyembuhan.
Di masa akan datang, AI berpotensi untuk meramal sekiranya kanser berulang selepas rawatan pembedahan dan kemoterapi.
Dengan mengambil kira data-data penting seperti faktor risiko pesakit, tahap kanser, jenis pembedahan yang dilakukan dan gred kanser melalui keputusan patologi -kecerdasan buatan dapat memproses, menganalisis dan seterusnya meramal sekiranya kanser boleh berulang.
Ini dapat mengubah strategi perawatan kanser di mana pakar bedah dan pakar onkologi dapat meramal kanser berulang dengan lebih tepat dan seterusnya mengubah strategi perawatan dengan lebih baik lagi.
BATASAN dan kekangan
Namun, kita seharusnya berwaspada dengan teknologi baru ini, terutamanya ia melibatkan nyawa individu pesakit. AI di dalam perawatan kesihatan mempunyai kekangan tertentu seperti privasi data.
Terdapat banyak data sensitif seperti maklumat kesihatan dan sosial pesakit yang disimpan dan diproses. Kejadian seperti rompakan siber dan penggodaman data sensitif tidak mustahil untuk berlaku dan harus ditangani pihak berwajib bagi memastikan keterjaminan sekuriti.
Selain itu, integrasi AI di dalam perawatan kanser memakan masa. Tahap kesedaran dan penerimaan teknologi baharu oleh pesakit dan doktor perlu ditingkatkan.
Undang-undang yang memastikan perlindungan data beserta keselamatan siber harus ditingkatkan sebelum kecerdasan buatan menjadi norma baru disektor kesihatan.
Bagaimana kita harus bersedia
Generasi baru doktor harus cakna dan bersedia dengan AI kerana ia bakal memainkan peranan penting di sektor kesihatan kelak.
Kurikulum perubatan harus dirombak dan elemen kecerdasan buatan diterapkan semasa proses pembelajaran.
Di Fakulti Perubatan, Universiti Kebangsaan Malaysia (UKM) inisiatif telah pun diambil bagi menerapkan elemen AI di dalam kurikulum perubatan.
Baru-baru ini Persidangan Kecerdasan Buatan di dalam pendidikan perubatan yang pertama seumpamanya telah diadakan bertempat di Fakulti Perubatan, Universiti Kebangsaan Malaysia (UKM) di Cheras, Kuala Lumpur.
Persidangan yang berlangsung selama tiga hari itu telah menampilkan para cendekiawan dari seluruh dunia bagi membincangkan isu-isu kecerdasan buatan, khususnya di sektor kesihatan.
Mahasiswa dan mahasiswi perubatan juga diberi peluang untuk berinteraksi dan berbincang tentang isu ini. Usaha seperti ini diharap dapat melahirkan para graduan doktor perubatan dari UKM yang cakna dan bersedia.
Kecerdasan buatan berpotensi untuk merevolusi perawatan kesihatan terutamanya di dalam perawatan kanser.
Terdapat banyak kebaikan yang dapat diberikan kepada pesakit di masa akan datang. Bagaimanapun, sekiranya teknologi AI tidak digunakan dengan betul, ia dapat memberi kemudaratan berbanding kebaikan.
Oleh itu, pihak pemegang taruh terutamanya graduan doktor yang baru harus dilengkapi dengan ilmu pengetahuan tentang AI.
Dr. Nabil Mohammad Azmi ialah Pakar Bedah Am dan Pensyarah Jabatan Surgeri Hospital Canselor Tuanku Muhriz dan Fakulti Perubatan Universiti Kebangsaan Malaysia (UKM). –
Dr. Nabil Mohammad Azmi ialah Pakar Bedah Am dan Pensyarah Jabatan Surgeri Hospital Canselor Tuanku Muhriz dan Fakulti Perubatan Universiti Kebangsaan Malaysia (UKM).
