Diagnosa Gejala Cacar Monyet pada Pasien dengan AI

Saat ini, penyakit cacar monyet (mpox) telah menyebar luas di beberapa daerah di Indonesia, menimbulkan keprihatinan dalam lingkup kesehatan masyarakat. Upaya-upaya pengawasan dan peningkatan pendidikan mengenai gejala serta tanda-tanda penyebaran cacar monyet telah diperkuat, dengan fokus pada peningkatan kesadaran masyarakat terkait pencegahan dan pengendalian penyakit ini.

Untuk meresponi wabah cacar monyet ini, peran AI turut menjadi sorotan. Artikel ini akan membahas bagaimana AI dapat berkontribusi dalam mendiagnosa gejala cacar monyet pada pasien.

Apa itu Cacar Monyet?

Penyakit cacar monyet merupakan suatu penyakit mirip cacar yang disebabkan oleh virus mpox. Penyakit ini awalnya berasal dari hutan hujan di Afrika Tengah dan Barat. Namun, sejak wabah terbaru pada Mei 2022, penyakit ini telah menyebar ke banyak negara, mengancam menjadi epidemi global. Virus ini ditularkan melalui kontak dengan cairan tubuh dan droplet pernapasan. Orang yang terinfeksi biasanya menunjukkan gejala selama beberapa minggu, termasuk demam, pembengkakan kelenjar getah bening, dan ruam pada tubuh. 

Penyakit ini bersifat otonom pada kebanyakan individu yang terkena dampak dan hanya memerlukan pengelolaan simtomatik. Namun, beberapa pasien dapat mengalami komplikasi medis yang parah, yang dapat menyebabkan kematian pada 3–5% kasus. Saat ini, belum ada obat khusus yang ditargetkan pada virus mpox. Sebaliknya, terapi yang dikembangkan untuk mengobati cacar pada orang dewasa, termasuk antiviral dan vaccinia immune globin, digunakan untuk mengelola infeksi mpox yang parah.

Peran AI dalam Mendiagnosa Gejala Cacar Monyet

AI dapat mendeteksi gejala cacar monyet melalui analisis genetik dan pengenalan gambar. Dalam tahap awal, teknik Polymerase Chain Reaction (PCR) digunakan untuk mengonfirmasi infeksi mpox dengan mengamplifikasi materi genetik dari sampel cairan kulit. Teknik ini memerlukan keahlian khusus dan memakan waktu yang cukup lama. Penggunaan model berbasis AI, seperti model berbasis short-term memory dapat mengotomatisasi dan meningkatkan akurasi dari proses analisis genetik tersebut.

Selain itu, untuk diagnosis klinis tanpa pemeriksaan PCR, para ahli telah menggunakan pengenalan gambar yang dibantu AI untuk mendiagnosis mpox berdasarkan karakteristik lesi kulit yang khas. Bahkan, telah dibagun dataset seperti “Monkeypox2022” yang mencakup gambar-gambar lesi kulit dari infeksi mpox, chickenpox, dan campak. Model AI yang dilatih menggunakan teknik transfer learning pada dataset ini telah mencapai tingkat akurasi yang mengesankan, berkisar antara 78% hingga 97%, dengan penggunaan model-model seperti VGG-16 dan ResNet50.

Peran AI juga terlihat dalam meningkatkan interpretabilitas model diagnostik. Teknik Explainable AI (XAI) digunakan untuk memberikan wawasan tentang perilaku dan kinerja model sehingga memfasilitasi interpretasi klinis yang lebih baik dan memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam terhadap dasar keputusan diagnostik yang dihasilkan oleh model AI.

Limitasi

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) untuk mendiagnosa gejala cacar monyet memiliki sejumlah limitasi yang perlu diperhatikan. Pertama, keterbatasan data merupakan hambatan utama. Kurangnya ketersediaan dataset open-source untuk melatih model AI dapat menghambat kemampuan model untuk memahami variasi gejala mpox secara luas. Dataset yang terbatas dalam ukuran juga dapat membatasi keefektifan algoritma deep learning yang memerlukan volume data tinggi untuk menghindari bias dan overfitting.

Kedua, kendala terkait dengan keakuratan data juga perlu diatasi. Proses pengumpulan dan filtrasi data sangat penting untuk memastikan bahwa informasi yang masuk ke dalam model AI akurat dan dapat diandalkan. Kesalahan dalam data input dapat mengarah pada diagnosis yang tidak tepat, dan oleh karena itu, perlu diterapkan langkah-langkah yang cermat untuk membersihkan data dari informasi yang salah atau tidak akurat.

Selain itu, perhatian khusus harus diberikan pada aspek privasi dan keamanan data. Saat berbagi data, terutama data yang bersifat sensitif, ada potensi untuk melanggar privasi individu. Melindungi informasi yang bersifat pribadi dari akses yang tidak sah atau serangan peretas menjadi imperatif. Oleh karena itu, perlu dikembangkan kebijakan dan teknologi yang memastikan keamanan data dan menjaga privasi individu dalam pengembangan solusi AI untuk mendiagnosa gejala mpox.

Kesimpulan

Wabah mpox saat ini merupakan kekhawatiran global. Dalam beberapa tahun terakhir AI telah mengalami pertumbuhan yang signifikan, terutama dalam bidang penelitian dan kesehatan. Salah satu prestasi yang luar biasa adalah kemampuan

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih jauh mengenai machine learning, serta ingin menjelajahi lebih dalam tentang data science dan penerapannya dalam industri serta ingin mengubahnya menjadi karir yang cemerlang hingga menjadi #JadiTalentaData, maka Anda dapat mendaftar dalam Bootcamp Algoritma Data Science. Bootcamp ini menyajikan serangkaian program yang akan membimbing Anda untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang Anda minati. Tunggu apa lagi, mari bergabung dengan Algoritma sekarang!