Guru Besar ITS Kuak Potensi Machine Learning untuk Masa Depan Medis

Surabaya, SJP - Dalam beberapa dekade terakhir, kemajuan teknologi telah membawa perubahan signifikan di berbagai bidang, terutama karena peran dari kecerdasan buatan (AI) yang penggunaannya semakin populer.

Dan dalam dunia medis, diagnosis penyakit yang cepat dan tepat menjadi salah satu hal yang sangat krusial, sektor ini dirasa bisa dibantu oleh peran kemajuan teknologi itu.

Menanggapi hal tersebut, guru besar Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Prof. Dr. techn Drs. Mohammad Isa Irawan M.T., membagikan pandangannya mengenai penerapan machine learning (ML) dalam dunia medis.

Dirinya menjelaskan bahwa Machine Learning merupakan salah satu cabang Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan sebuah sistem belajar dari data untuk mengenali suatu pola.

"Pola tersebut dapat dianalisis untuk dimanfaatkan dalam berbagai macam keperluan, salah satunya keperluan medis,” jelas Guru besar bidang machine learning dan bioinformatika itu, Minggu (23/6).

Isa menyebut bahwa pemanfaatan machine learning bisa membantu dunia medis dalam melakukan beberapa hal lebih cepat dan akurat, meliputi identifikasi penyakit, mengenali varian virus baru, dan penemuan obat. 

Berbagai pemanfaatan tersebut diperoleh dari beberapa metode mulai dari analisis pengolahan gambar Magnetic Resonance Imaging (MRI), CT-Scan, X-Ray, hingga data sekuens DNA, RNA, atau protein. 

Isa yang juga merupakan seorang Kepala Laboratorium Pembelajaran Mesin dan Big Data ini menyebut bahwa machine learning dibagi menjadi 2 kelompok sesuai basisnya, yaitu statistika dan algoritma.

Sistem dari machine learning juga perlu untuk dilatih agar fungsinya bisa dimaksimalkan, melalui penggunaan data yang cukup banyak agar dapat membentuk model yang bisa mengenali pola data secara akurat. 

Sebagai contoh, dalam upaya mendiagnosis penyakit perlu adanya pengumpulan data pasien yang relevan, untuk nantinya diproses dan ditentukan model machine learning yang tepat.

“Beragam model yang dapat dipilih mulai dari K-Means Clustering, Naive Bayes, Convolutional Neural Network (CNN), hingga jaringan Transformer,” beber Dosen Departemen Matematika ITS tersebut.

Dengan model itu, sistem akan dilatih menggunakan data-data yang telah ada agar dapat mengetahui polanya, kemudian machine learning akan mempelajarinya untuk mengukur keakuratan hasil pemodelan.

Berikutnya, akan dilakukan pengoptimalan model dan evaluasi kerja terhadap sistem tersebut hingga akhirnya machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi penyakit.

Selain untuk mengidentifikasi penyakit, machine learning juga dapat mengidentifikasi varian virus baru jika sistemnya dilatih untuk menganalisis sekuens DNA atau RNA virus yang menjangkiti pasien. 

“Apabila dalam tubuh pasien terdapat sekuens RNA atau DNA yang berbeda, maka dapat dinyatakan sebagai virus varian baru,” terang Isa. 

Sedangkan untuk pembuatan obat, machine learning dapat digunakan untuk memprediksi interaksi antara senyawa kimia dengan target biologis tertentu untuk memprediksi efek sampingnya.

Melihat besarnya manfaat dari machine learning, Isa meyakini bahwa machine learning dapat berkembang pesat dan penggunaannya semakin masif. 

“Saya harap mahasiswa banyak belajar mengenai bidang ini dan terus mengembangkannya,” pungkasnya. (*)

Editor: Rizqi Ardian