menu menu

‘AMIE’ Google membuka jalan bagi pengobatan berbasis AI

Meskipun AMIE telah menunjukkan kemampuan diagnostik yang unggul dibandingkan dengan dokter manusia, masih ada pertanyaan mengenai etika penerapannya.

Di bidang inovasi medis, Google baru-baru ini meluncurkan kemajuan inovatif dengan sistem AI-nya, yaitu Artikulasi Penjelajah Intelijen Medis (AMIE), menandai langkah signifikan dalam integrasi kecerdasan buatan ke dalam layanan kesehatan.

Upaya ambisius ini bertujuan untuk menyederhanakan proses perawatan kesehatan, memberikan lebih banyak waktu bagi para profesional medis untuk menangani kasus-kasus kompleks dan memperluas akses diagnostik ke daerah-daerah yang kurang terlayani.

Dengan perdebatan yang sedang berlangsung mengenai pengintegrasian AI ke dalam praktik medis, masih terdapat pertanyaan mengenai sejauh mana penggunaan sistem tersebut. Hal ini terutama relevan pada tahap penelitian, di mana uji coba pada manusia memainkan peran penting dalam pengembangannya.


Tujuan sistem

AMIE berharap dapat menjembatani kesenjangan antara diagnosis dan pengobatan, untuk menyamai atau melampaui keakuratan dokter manusia di bidang tertentu. Tujuan ini dapat membuat pelayanan kesehatan berjalan lebih lancar, memberikan waktu tambahan bagi dokter untuk menangani kasus-kasus rumit dan memperluas akses terhadap diagnosis di wilayah yang kekurangan layanan medis.

Selain itu, Google berharap sistem barunya dapat mencapai atau bahkan melampaui keakuratan dokter manusia dalam mendiagnosis berbagai penyakit. Hal ini dapat dicapai melalui aksesnya terhadap kumpulan data rekam medis yang sangat besar dan kemampuannya untuk menganalisis pola kompleks dalam data pasien.

AMIE juga dirancang untuk berempati dan pengertian dalam interaksinya dengan pasien. Hal ini dapat membantu menciptakan pengalaman yang lebih positif dan nyaman, terutama bagi mereka yang mungkin merasa cemas untuk menemui dokter.

Selain itu, sistem ini juga berpotensi memberikan materi dan sumber edukasi kepada pasien tentang kondisi spesifik mereka secara instan, sehingga membantu mereka lebih memahami diagnosis dan pilihan pengobatan.

Melihat gambaran yang lebih besar, kemampuan AMIE untuk menganalisis data medis yang jumlahnya tidak terbatas dapat memberikan wawasan baru tentang penyebab dan perkembangan penyakit. Hal ini pada gilirannya dapat mengarah pada pengembangan pengobatan baru dan lebih efektif.

efektivitas Google AMIE

Untuk menguji sistem, peneliti menggunakan 20 peserta sebagai pasien tiruan. Setiap orang menerima konsultasi online dari AMIE dan 20 dokter bersertifikat, namun mereka tidak diberi tahu apakah mereka berinteraksi dengan dokter manusia atau AI. Para pasien menjalani total 149 skenario klinis, setelah itu mereka meninjau pengalaman pribadi mereka.

Berbagai pakar dilibatkan untuk mengevaluasi kinerja sistem Google dan para dokter. Hasilnya menunjukkan bahwa AMIE berfungsi secara signifikan lebih baik ketika sampai pada akurasi diagnostik.

Dalam hal kualitas percakapan seperti kesopanan, klarifikasi kondisi dan pengobatan, kejujuran, serta ekspresi perawatan dan komitmen, sistem juga melampaui kemampuan dokter dalam 24 dari 26 kriteria.

Awalnya, landasan model bahasa besar (LLM) yang digunakan disesuaikan berdasarkan catatan kesehatan elektronik yang ada dan percakapan medis yang telah ditranskrip sebelumnya.

Untuk meningkatkan pelatihan model, para peneliti mengarahkan LLM untuk mensimulasikan perspektif individu dengan kondisi medis pasien dan perspektif dokter yang penuh kasih yang berupaya memahami riwayat kesehatan orang tersebut dan merumuskan diagnosis potensial.


Pertimbangan etis untuk melakukan uji coba pada manusia

Tim di Google telah mulai mendalami persyaratan etika untuk melakukan uji coba pada manusia pada pasien dengan kondisi medis sebenarnya.

Saat mempelajari pengobatan medis baru, melibatkan mereka yang berjuang melawan penyakit menimbulkan tanggung jawab yang besar. Sambil berpegang pada harapan akan adanya kesembuhan, orang-orang ini mempercayakan kesejahteraan mereka kepada para peneliti. Mencapai keseimbangan yang tepat antara kemajuan ilmu pengetahuan dan kewajiban etika sangatlah penting.

Kekhawatiran lainnya adalah bahwa AMIE mungkin mengabaikan gejala atau pola pada kelompok yang kurang terwakili karena kurangnya paparan terhadap kasus serupa dalam data pelatihannya, sehingga berpotensi menunda atau menghilangkan diagnosis. Sistem ini mungkin mengandung bias berdasarkan faktor-faktor seperti ras, jenis kelamin, atau status sosial ekonomi, sehingga menyebabkan diagnosis yang tidak akurat untuk kelompok tertentu.

Selain itu, pasien, terutama mereka yang memiliki kondisi serius atau langka, mungkin merasa tertekan untuk berpartisipasi dalam uji coba karena putus asa akan diagnosis atau pengobatan. Langkah-langkah harus diambil untuk memastikan persetujuan berdasarkan informasi (informed consent) dan melindungi populasi rentan untuk mencegah peneliti memanfaatkan mereka hanya untuk penelitian.


Perdebatan tentang pengobatan berbasis AI

Wacana yang sedang berlangsung seputar integrasi AI dalam layanan kesehatan ditandai dengan mempertimbangkan potensi manfaatnya dilema etika.

Para pendukungnya menyoroti bahwa hal itu bisa dilakukan sangat meningkat layanan kesehatan dengan membuat diagnosis lebih akurat, mengoptimalkan rencana perawatan, dan menyederhanakan tugas administratif. Algoritme AI, yang dapat menganalisis data dalam jumlah besar, membantu menemukan pola kompleks dalam informasi pasien sehingga memberi kita wawasan yang dapat menjadikan layanan kesehatan lebih tepat dan personal.

Namun, kritikus khawatir tentang aspek etika dalam mengintegrasikan AI ke dalam pengobatan. Ada kekhawatiran tentang menjaga keamanan informasi pasien dari akses tidak sah dan penyalahgunaan, sehingga menekankan perlunya banyak tindakan privasi data.

Ada juga kekhawatiran bahwa terlalu mengandalkan AI dapat mengakibatkan hilangnya unsur kasih sayang dan empati dalam perawatan pasien, sehingga berpotensi merendahkan martabat sektor ini.

Perdebatan meluas ke akuntabilitas AI ketika digunakan dalam konteks medis. Itu kurang kejelasan dalam proses pengambilan keputusan teknologi menimbulkan keraguan tentang transparansi hasil, yang berpotensi mempengaruhi kepercayaan pasien.

Mengatasi akuntabilitas atas kesalahan apa pun dalam keputusan medis yang didorong oleh AI juga sangat penting, sehingga memerlukan kerangka kerja yang menentukan tanggung jawab dan memastikan ratifikasi berkelanjutan oleh para profesional layanan kesehatan.

Pada akhirnya, sangat penting untuk mencapai keseimbangan antara memanfaatkan keunggulan pengobatan berbasis AI dan mengatasi tantangan yang ditimbulkannya.

Pendekatan ini diharapkan dapat memastikan bahwa kemajuan teknologi memberikan kontribusi positif terhadap layanan kesehatan, dengan fokus utama pada kesejahteraan pasien dan pertimbangan etika.

Aksesibilitas