AI dapat membuat skrining kanker payudara lebih terjangkau. Begini caranya

  • Tingkat kematian yang tinggi untuk pasien kanker payudara sering kali disebabkan oleh deteksi yang terlambat, terutama di daerah pedesaan di mana mengakses skrining yang andal dan terjangkau dapat menjadi tantangan.
  • Dalam rangkaian terbatas sumber daya, solusi bantuan teknologi inovatif untuk mendeteksi kanker bisa menjadi jalan ke depan.
  • Menganalisis gambar termal menggunakan algoritme berbasis AI, misalnya, memberikan cara tanpa sentuhan, tanpa radiasi, dan berbiaya rendah untuk menyaring kanker payudara secara akurat di area tersebut.

Kanker payudara adalah kanker paling umum kedua secara global, dan merupakan kanker yang paling sering didiagnosis pada wanita India. Dari 685.000 wanita yang meninggal di seluruh dunia setiap tahun karena kanker payudara, lebih dari 90.000 berada di India, di mana kanker payudara adalah penyebab paling umum kematian terkait kanker di India. Salah satu alasan utama tingginya angka kematian di India adalah sebagian besar pasien India datang pada stadium lanjut penyakit.

Skrining skala populasi dengan metode deteksi dini, dan upaya untuk meningkatkan kesadaran akan kanker payudara, dapat membantu mengatasi penyakit, meningkatkan tingkat kelangsungan hidup, dan mengurangi biaya pengobatan. Skrining mamografi adalah metode yang banyak digunakan, tetapi penggunaannya di negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah (LMICs) terbatas karena biaya peralatan dan keterampilan ahli yang diperlukan untuk interpretasi mammogram.

Juga, mamografi memiliki sensitivitas sekitar 62% hingga 68% pada wanita dengan jaringan payudara yang padat. Ultrasonografi payudara (USG) telah menunjukkan sensitivitas yang lebih besar daripada mamografi pada wanita yang lebih muda dengan jaringan payudara yang padat. Namun, USG sangat tergantung pada keterampilan dan pengalaman dokter. Selain itu, karena Undang-Undang Teknik Diagnostik Pra-Konsepsi dan Pra-Natal India, yang bertujuan untuk mencegah pembunuhan janin perempuan, mesin USG tidak dapat diangkut untuk digunakan sebagai alat skrining kanker payudara berbasis komunitas.

Akibatnya, pemeriksaan payudara klinis (CBE) yang lebih terjangkau adalah metode yang paling umum untuk skrining wanita di India karena tidak memerlukan peralatan apa pun. Namun, ini lebih tergantung pada petugas kesehatan yang melakukan tes. Kekurangan lebih dari 25.000 pekerja kesehatan berarti staf sudah kelebihan beban dengan kesehatan ibu dan anak, keluarga berencana dan kegiatan yang berhubungan dengan imunisasi. Tanpa adanya tenaga kesehatan yang berdedikasi, terlatih baik dan kontrol kualitas, CBE dapat menghasilkan hasil yang tidak konsisten.

Skrining skala populasi dengan metode deteksi dini, dan meningkatkan kesadaran akan kanker payudara, dapat membantu mengatasi penyakit dan meningkatkan tingkat kelangsungan hidup, mengurangi biaya pengobatan.

—Dr. Anita Borges, Masyarakat Kanker India dan Dr. Lakshmi Krishnan, Analisis Kesehatan Niramai

Dalam pengaturan sumber daya yang terbatas seperti India, di mana pekerja kesehatan tingkat akar rumput yang kekurangan tenaga terlalu terbebani dan rasio ahli radiologi terhadap populasi serendah 1:100.000, solusi bantuan teknologi yang inovatif dapat menjadi jalan ke depan.

Menemukan solusi yang terjangkau dan andal

Mengintegrasikan teknologi seperti pencitraan medis dengan kecerdasan buatan (AI) telah menunjukkan hasil yang menjanjikan di berbagai domain perawatan kesehatan, termasuk onkologi. Dari meningkatkan akurasi dan kecepatan diagnosis kanker hingga optimalisasi pengobatan kanker, aplikasi klinis AI dalam onkologi sangat banyak.

Grafik menunjukkan tantangan saat ini dalam deteksi dini kanker payudara.

Isu utama yang saat ini mencegah deteksi dini kanker payudara.

Gambar: Analisis Kesehatan Niramai

Beberapa algoritma deteksi berbantuan komputer (CAD) berbasis AI untuk skrining mamografi telah mengurangi variabilitas di antara ahli radiologi dan meningkatkan tingkat deteksi kanker payudara. Sistem AI Google menafsirkan pemindaian computed tomography (CT) untuk memprediksi kemungkinan terkena kanker paru-paru.

Namun, dalam rangkaian terbatas sumber daya, solusi yang memerlukan peralatan mahal seperti mamografi, CT scan, atau magnetic resonance imaging (MRI) tidak tersedia. Misalnya, di India, hanya ada 55 mesin mamografi di rumah sakit pemerintah kabupaten untuk melayani 763 kabupaten. Oleh karena itu, ada kebutuhan akan teknologi penyaringan berbasis AI portabel yang tidak bergantung pada infrastruktur yang luas dan mahal. Ini tidak hanya membuat skrining preventif dapat diakses dan layak, tetapi juga terjangkau.

Dalam rangkaian terbatas sumber daya, solusi yang memerlukan peralatan mahal seperti mamografi, CT scan, atau magnetic resonance imaging (MRI) tidak tersedia.

—Dr. Anita Borges, Masyarakat Kanker India dan Dr. Lakshmi Krishnan, Analisis Kesehatan Niramai

Menggunakan teknologi berbasis AI untuk mendeteksi kanker

Inovasi teknologi onkologi berbiaya rendah berbasis AI untuk LMIC sudah ada. Sistem Eva MobileODT menggunakan algoritma AI yang dipatenkan untuk menilai gambar keberadaan kanker serviks. Gambar diambil dengan colposcope digital mobile yang terbuat dari smartphone yang dilengkapi dengan sumber cahaya.

Solusi Thermalytix Niramai didasarkan pada prinsip bahwa sel kanker yang sangat aktif menciptakan area dengan suhu yang lebih tinggi karena pembesaran pembuluh darah yang ada dan pembentukan lesi pembuluh darah baru. Dengan kamera inframerah saat ini – yang portabel dan dapat diperoleh dengan sepersepuluh dari biaya peralatan mamografi 2D – dimungkinkan untuk mengukur variasi suhu ini dengan presisi tinggi dan mengidentifikasi serta mengkarakterisasi pola panas yang dihasilkan karena kelainan payudara.

Tes non-radiasi ini membuat gambar peta panas, yang kemudian dianalisis oleh algoritma Thermalytix AI untuk variasi suhu. Tes kuantitatif otomatis semacam ini memberikan interpretasi yang konsisten dan pelaporan waktu nyata. Ini dapat dilakukan oleh teknisi terlatih non-klinis yang memiliki pengetahuan dasar tentang cara mengoperasikan laptop dan smartphone. Ini mengurangi beban ahli radiologi, yang sekarang dapat fokus hanya pada pasien yang memerlukan pemeriksaan tambahan.

Selanjutnya, tes Thermalytix melibatkan menjaga jarak antara teknisi dan pasien, membuat pengalaman pribadi. Jarak inheren ini merupakan keuntungan tambahan selama pandemi COVID-19 saat ini atau situasi masa depan yang melibatkan penyakit menular.

Menjelajahi kembali pencitraan termal

Meskipun termografi sebagai alat skrining diperkenalkan pada tahun 1956,itu belum diterima secara luas sampai saat ini. Hal ini sebagian besar disebabkan oleh sensitivitas dan spesifisitas yang rendah yang ditunjukkan dalam penelitian sebelumnya.Namun, dengan kemajuan terbaru dalam kamera inframerah, kualitas gambar termal telah meningkat dalam 50 tahun terakhir. Sekarang, sangat bermanfaat untuk mengeksplorasi kembali pencitraan termal, dikombinasikan dengan AI, untuk memberikan tes tanpa sentuhan, tanpa rasa sakit, non-invasif untuk pengalaman penyaringan yang efisien, cepat dan nyaman.

Pusat Revolusi Industri Keempat Forum Ekonomi Dunia, dalam kemitraan dengan pemerintah Inggris, telah mengembangkan pedoman untuk pengadaan teknologi kecerdasan buatan (AI) pemerintah yang lebih etis dan efisien. Pemerintah di seluruh Eropa, Amerika Latin, dan Timur Tengah sedang menguji coba panduan ini untuk meningkatkan proses pengadaan AI mereka.

Pedoman kami tidak hanya berfungsi sebagai alat referensi praktis bagi pemerintah yang ingin mengadopsi teknologi AI, tetapi juga menetapkan standar dasar untuk pengadaan publik yang efektif dan bertanggung jawab serta penerapan AI – standar yang pada akhirnya dapat diadopsi oleh industri.

Contoh proses pengadaan berbasis tantangan yang disebutkan dalam pedoman

Contoh proses pengadaan berbasis tantangan yang disebutkan dalam pedoman

Kami mengundang organisasi yang tertarik dengan masa depan AI dan pembelajaran mesin untuk terlibat dalam inisiatif ini. Baca lebih lanjut tentang dampak kami.

Tes berbasis AI yang portabel dan terjangkau seperti ini dapat menjadi solusi untuk mengakses skrining kanker payudara yang andal di daerah pedesaan, yang sering memiliki pusat medis tetapi kekurangan peralatan pencitraan dan/atau ahli radiologi. Tes skrining berbasis AI tersebut dapat berdampak positif pada skalabilitas program skrining di LMICs dan membantu mengurangi ketidaksetaraan kesehatan yang ada.