Kecerdasan buatan oleh tim ilmuan Harvard membuat sebuah terobosan besar dalam bidang medis, Khusunya dalam deteksi dan pengobatan kanker serta mampu memprediksi keberlangsungan hidup pasien penderita kanker tersebut. Kecerdasan buatan oleh Tim Kun-hsing Yu ini dinamakan Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation (CHIEF). CHIEF dirancang untuk melakukan evaluasi sel kanker secara fleksibel dan tepat.
CHIEF secara umum dilatih untuk melakukan tugas spesifik seperti deteksi kanker atau mempredisi profil genetic tumor. Model terbaru dari CHIEF mampu mendeteksi 19 jenis kanker. Yu berpendapat bahwa CHIEF adalah kecerdasan buatan pertama yang mampu meprediksi keberlangsungan hidup pasien dan memvalidasinya. Yu dan Tim memiliki ambisi untuk membuat platform kecerdasan buatan seperti Chat GPT dalam hal mengevaluasi kanker
Gambar 1 Kun-hsing Yu Sebagai Team Leader CHIEF (https://yulab.hms.harvard.edu/yu/)
CHIEF dilatih pada 15 juta gambar tanpa label yang dipotong menjadi bagian-bagian yang menarik. Alat ini kemudian dilatih lebih lanjut pada 60.000 gambar seluruh slide jaringan termasuk paru-paru, payudara, prostat, kolorektal, perut, esofagus, ginjal, otak, hati, tiroid, pankreas, serviks, uterus, ovarium, testis, kulit, jaringan lunak, kelenjar adrenal, dan kandung kemih. CHIEF juga dilatih untuk melihat bagian-bagian tertentu dari sebuah gambar dan keseluruhan gambar memungkinkannya untuk menghubungkan perubahan-perubahan tertentu di satu wilayah dengan konteks keseluruhan. Pendekatan ini, kata para peneliti, memungkinkan CHIEF untuk menginterpretasikan sebuah gambar secara lebih holistik dengan mempertimbangkan konteks yang lebih luas, alih-alih hanya berfokus pada wilayah tertentu.
Gambar 2 Tabulasi hasil akurasi CHIEF dalam mendeteksi awal tumor (https://www.researchgate.net/publication/383753379/figure/fig1/AS:11431281284393678@1729220437666/CHIEF-accurately-identified-the-origins-of-tumors-with-results-validated-in-independent.jpg)
Dari hasil latihan tersebut, CHIEF kemudian diuji dan divalidasi mampu melewati performa kecerdasan buatan lainnya dalam memprediksi variasi genomik pada tumor dengan melihat slide mikroskopis. Dilansir dari https://news.harvard.edu/ CHIEF memiliki beberapa keunggulan diantara lain :
- Deteksi Kanker
CHIEF mencapai akurasi hampir 94% dalam deteksi kanker dan secara signifikan mengungguli pendekatan AI saat ini di 15 set data yang berisi 11 jenis kanker. Dalam lima set data biopsi yang dikumpulkan dari kelompok independen, CHIEF mencapai akurasi 96% di berbagai jenis kanker termasuk esofagus, lambung, usus besar, dan prostat. Ketika para peneliti menguji CHIEF pada slide yang sebelumnya tidak terlihat dari tumor usus besar, paru-paru, payudara, endometrium, dan serviks yang diangkat melalui pembedahan, model tersebut bekerja dengan akurasi lebih dari 90%
- Prediksi Profil Molekul Tumor
CHIEF mencapai akurasi tinggi dalam berbagai jenis kanker, termasuk 96% dalam mendeteksi mutasi pada gen yang disebut EZH2 yang umum dalam kanker darah yang disebut limfoma sel B besar yang menyebar. CHIEF mencapai 89% untuk mutasi gen BRAF pada kanker tiroid, dan 91% untuk mutasi gen NTRK1 pada kanker kepala dan leher.
- Prediksi Keberlangsungan Hidup Pasien
CHIEF berhasil memprediksi kelangsungan hidup pasien berdasarkan gambar histopatologi tumor yang diperoleh pada saat diagnosis awal. CHIEF mengungguli model lain sebesar 8%, bahkan mencapai 10% pada pasien kanker tingkat tinggi. Secara keseluruhan, kemampuan CHIEF untuk memprediksi risiko kematian tinggi versus rendah diuji dan dikonfirmasi di seluruh sampel pasien dari 17 institusi yang berbeda.
Keberhasilan CHIEF dalam deteksi kanker, identifikasi asal tumor, prediksi profil molecular, dan validasi hasil prediksi menambahkan bukti kuat bahwa revolusi-teknologi AI sedang datang menuju dunia Farmasi. Jika divalidasi lebih lanjut dan diterapkan luas, teknologi ini mungkin dapat mengidentifikasi pasien-pasien yang mungkin manfaatkan terapi-experimental sasaran variasi-molecular tertentu, sebuah kemampuan yang tidak tersedia secara uniform di seluruh dunia, Diharapkan dengan terus berkmbangnya CHIEF era baru dalam evaluasi patologi dapat menjadi lebih efisien sehingga diagnosa dan biaya pengobatan kanker dapat lebih akurat dan dipersonalisasi untuk setiap pasien kanker.
Referensi
- Wang X. et al. A pathology foundation model for cancer diagnosis and prognosis prediction. Nature. 2024 Sep 4. doi: 10.1038/s41586-024-07894-z. Epub ahead of print. PMID: 39232164.
- https://news.harvard.edu/gazette/story/2024/09/new-ai-tool-can-diagnose-cancer-guide-treatment-predict-patient-survival/ diakses pada 22 Oktober 2024
- https://yulab.hms.harvard.edu/yu/ diakses pada 22 Oktober 2024
(https://www.researchgate.net/publication/383753379/figure/fig1/AS:11431281284393678@1729220437666/CHIEF-accurately-identified-the-origins-of-tumors-with-results-validated-in-independent.jpg) diakses pada 22 Oktober 2024
Penulis : Ardyan Johanka – FM22E – Farmasi UBP
