KECERDASAN buatan (AI) bukan sekadar membantu melancarkan urusan harian atau memudahkan carian maklumat tetapi turut berpotensi dalam meramal tahap kesihatan seseorang untuk tempoh sehingga 10 tahun akan datang.
Perkembangan baharu tersebut dilihat sebagai satu anjakan besar dalam dunia perubatan apabila teknologi AI mampu mengesan risiko penyakit lebih awal sebelum simptom serius muncul.
Dalam usaha untuk merealisasikan impian itu, sekumpulan saintis membangunkan model AI yang mampu menganalisis rekod perubatan individu dan meramalkan kebarangkalian seseorang menghidap lebih 1,000 jenis penyakit.
Model digelarkan sebagai Delphi-2M berfungsi hampir sama seperti ramalan cuaca yang boleh meramal kebarangkalian hujan kira-kira 70 peratus.
Justeru, para penyelidik melihat AI turut memberikan manfaat sama apabila berkebolehan menganggarkan risiko penyakit seseorang dalam tempoh tertentu.
Menurut Pengarah Eksekutif Interim Makmal Biologi Molekul Eropah, Profesor Ewan Birney, teknologi berkenaan membuka ruang baharu dalam memahami kesihatan manusia secara menyeluruh.
Memetik BBC, Birney menjelaskan bahawa buat pertama kalinya risiko pelbagai penyakit dapat diramalkan serentak dan bukan hanya tertumpu kepada satu penyakit sahaja seperti yang diamalkan sebelum ini.
“Delphi-2M dibangunkan menggunakan teknologi sama seperti chatbot AI popular termasuk ChatGPT. Namun, jika chatbot dilatih untuk memahami corak bahasa, model ini pula dilatih untuk mengenal pasti corak dalam rekod perubatan tanpa nama.
“Tidak meramal tarikh tepat seseorang jatuh sakit, sebaliknya mengira kebarangkalian penyakit seperti diabetes jenis dua, serangan jantung atau sebarang penyakit kronik lain berdasarkan data sedia ada,” katanya.
Masih dalam peringkat awal, model tersebut dilatih menggunakan data daripada lebih 400,000 individu di United Kingdom (UK) menerusi projek penyelidikan UK Biobank.
Data yang ada termasuk maklumat kemasukan hospital, rekod doktor dan tabiat gaya hidup seperti merokok serta pengambilan alkohol.
“Ketepatan model ini kemudian diuji menggunakan data tambahan daripada UK dan hampir dua juta rekod perubatan di Denmark dengan keputusan yang sangat memberangsangkan.
“Walaupun teknologi ini belum digunakan secara klinikal, kami percaya ini berpotensi besar untuk membantu individu mencegah penyakit lebih awal.
“Individu berisiko tinggi boleh dikenal pasti lebih awal dan diberikan rawatan perubatan atau nasihat gaya hidup khusus lebih awal seperti mengurangkan pengambilan alkohol atau mengubah corak pemakanan,” terangnya.
Model tersebut mampu membantu sistem kesihatan awam dalam merancang keperluan masa depan kesihatan yang lebih baik
Kemampuan menganalisis data kesihatan sesebuah kawasan membantu hospital untuk menjangkakan jenis rawatan mengikut data keperluan pesakit mengikut jenis penyakit pada masa hadapan.
Meskipun masyarakat berpeluang menikmati kehidupan lebih sihat, terancang dan berkualiti pada masa hadapan, namun para penyelidik menegaskan penggunaan teknologi itu perlu melalui proses ujian dan kawal selia yang ketat.
Kebimbangan muncul apabila data asal ujian awal lebih tertumpu kepada golongan berusia 40 hingga 70 tahun dan tidak meliputi secara menyeluruh peringkat umur.
Disebabkan itu difahamkan model tersebut sedang dalam fasa dipertingkatkan dalam penambahan data genetik, imej perubatan dan analisis darah.
