Jakarta, CNN Indonesia —

Sekelompok dokter berhasil mengembangkan teknologi kecerdasan buatan (AI) yang dapat digunakan untuk memprediksi peluang hidup pasien kanker hanya dari satu swafoto alias selfie.

Sistem AI ini dikembangkan oleh para dokter dari Mass General di Mass General Brigham, sebuah sistem layanan kesehatan terintegrasi nirlaba di Massachusetts, Amerika Serikat. Sistem ini dirancang untuk memperkirakan usia biologis, serta memprediksi kemungkinan kelangsungan hidup pasien yang didiagnosis menderita kanker secara langsung.

Penelitian ini menjadi salah satu demonstrasi paling komprehensif hingga saat ini terkait bagaimana analisis AI terhadap swafoto dapat membantu menilai kesehatan pasien dan berpotensi menjadi panduan dalam penanganan medis mereka.

ADVERTISEMENT

SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT

Dalam jurnal The Lancet Digital Health, sistem AI ini dilatih menggunakan data dari lebih dari 40 juta foto wajah yang mencakup beragam kelompok etnis dan rentang usia.

Berdasarkan hasil penelitian yang menguji model tersebut, sistem ini dapat memperkirakan usia biologis seseorang, yaitu usia berdasarkan penampilan wajah, bukan usia sebenarnya berdasarkan tanggal lahir.

Hasil penelitian turut membuktikan sistem ini dapat memprediksi peluang hidup pasien kanker hanya dari foto wajah biasa.

Para dokter menggunakan teknologi ini untuk mengembangkan dua alat, yaitu FAHR-FaceAge untuk memperkirakan usia biologis pasien serta memprediksi kelangsungan hidup pasien kanker serta FAHR-FaceSurvival untuk memprediksi kelangsungan hidup langsung dari foto wajah, bukan dengan menyimpulkan kelangsungan hidup melalui usia biologis.

Kedua alat ini dikembangkan berdasarkan model AI yang sama, namun informasi yang ditangkap berbeda dan disebut dapat saling melengkapi terkait kesehatan pasien.

Di samping itu, algoritma yang digunakan pada kedua alat ini juga berbeda dalam memprediksi usia dan risiko kematian masing-masing pasien.

Sebagai contoh, FAHR-FaceAge berfokus pada lipatan wajah yang membentang dari sisi hidung hingga sudut mulut, area dahi tepat di atas rongga mata dan pelipis.

Sementara itu, FAHR-FaceSurvival disebut dapat mengevaluasi area di bawah mata dan di sekitar pangkal hidung.

“FAHR-FaceSurvival memajukan bidang AI pengenalan kesehatan wajah selangkah lebih maju dengan mempelajari risiko kelangsungan hidup secara langsung dari foto wajah pasien kanker,” kata Hugo Aerts, salah satu penulis senior studi tersebut, dikutip dari The Guardian, Senin (19/10).

Berdasarkan prediksi FAHR-FaceAge, di antara pasien kanker yang menjalani radioterapi di AS, orang-orang yang tampak lima tahun atau lebih tua dari usianya sebenarnya memiliki risiko kematian 21 persen lebih tinggi selama masa tindak lanjut rata-rata empat tahun, jika dibandingkan dengan kelompok lainnya.

Di sisi lain, pasien yang tampak lima tahun atau lebih muda diprediksi memiliki risiko 17 persen lebih rendah.

“Kemajuan teknis utama adalah bahwa FAHR-Face mempelajari representasi umum wajah dari lebih dari 40 juta gambar, yang kemudian dapat diadaptasi ke hasil kesehatan yang berbeda seperti usia biologis dan kelangsungan hidup,” tutur Aeres.

“Pendekatan model dasar ini memberi kita cara yang terukur untuk mengembangkan berbagai biomarker kesehatan wajah daripada melatih setiap model dari awal,” imbuhnya.

Lebih lanjut, penelitian turut menunjukkan bahwa perkiraan usia biologis seseorang berkaitan erat dengan kesehatan fisik mereka. Hal ini dapat mencerminkan kemampuan mereka untuk bertahan hidup dari perawatan tertentu.

Terobosan ini berpotensi membuka jalan bagi penggunaan analisis wajah berbasis AI untuk membantu dokter mengambil keputusan sulit mengenai pilihan perawatan terbaik bagi pasien.

Alat ini juga dapat membantu memprediksi risiko kematian atau komplikasi dengan lebih baik setelah pasien menjalani operasi besar atau perawatan kanker lainnya.

Ahli onkologi radiasi di Mass General Brigham, Raymond Mak, menyebut seiring bertambahnya usia populasi, dokter membutuhkan cara yang lebih baik dalam memperkirakan daya tahan fisik dan tingkat kerentanan tubuh pasien.

Menurut Mak, hal ini sangat penting dilakukan sebelum dokter menyarankan pengobatan yang berat atau intensif seperti radiasi, operasi atau kemoterapi untuk memastikan tubuh pasien benar-benar kuat dalam menjalaninya.

“Tujuan kami adalah membuat penilaian kesehatan berbasis foto wajah menjadi lebih kuantitatif, konsisten dan terukur sehingga dapat mendukung keputusan perawatan yang dipersonalisasi, bukan menggantikan pertimbangan dokter,” tegas Mak.

Para dokter mengingatkan bahwa meski satu foto wajah dapat menjadi cara yang mudah dan berbiaya rendah untuk mendukung pengambilan keputusan perawatan yang dipersonalisasi, penelitian lebih lanjut tetap diperlukan sebelum alat ini dapat digunakan secara luas.

(nad/dmi)