Kecerdasan buatan mungkin penyelamat pandemi suatu hari nanti

Washington (AFP) - Pada 30 Desember, para peneliti yang menggunakan sistem kecerdasan buatan menyisir media dan platform-platform sosial guna mendeteksi penyebaran penyakit mirip flu yang tidak biasa di Wuhan, China.

Ini terjadi beberapa hari sebelum Organisasi Kesehatan Dunia merilis penilaian risiko dan sebulan penuh sebelum badan PBB mendeklarasikan darurat kesehatan masyarakat global untuk virus corona baru ini.

Bisakah sistem AI (kecerdasan buatan) mempercepat proses dan membatasi, atau bahkan menghambat, tingkat pandemi COVID-19?

Clark Freifeld, ilmuwan komputer pada Universitas Northeastern yang bekerja dengan platform pengawasan penyakit global HealthMap yang menjadi salah satu sistem pendeteksi wabah, menyebut hal itu masih menjadi pertanyaan.

"Kami mengidentifikasi sinyal-sinyal awal, namun kenyataannya sulit untuk mengatakan kapan Anda mengidap penyakit pernapasan yang tidak teridentifikasi jika ternyata situasinya benar-benar serius," kata Freifeld.

Dataminr, sebuah perusahaan teknologi deteksi risiko seketika, mengatakan pihaknya sudah mengeluarkan peringatan dini COVID-19 pada 30 Desember berdasarkan akun saksi mata dari dalam rumah sakit-rumah sakit di Wuhan, gambar desinfeksi pasar makanan laut Wuhan di mana virus berasal dan peringatan seorang dokter China yang kemudian meninggal dunia karena virus itu sendiri.

"Salah satu tantangan terbesar kita adalah kita cenderung reaktif menanggapi situasi ini, itu sifat manusia," kata Kamran Khan, pendiri dan kepala eksekutif perusahaan pelacakan penyakit BlueDot yang berbasis di Toronto, salah satu dari sistem awal yang memasang bendera peringatan epidemi itu pada Desember.

"Setiap kali Anda berurusan dengan kemunculan penyakit baru, Anda tak punya jawaban yang lengkap. Waktu adalah sumber daya Anda yang paling berharga; Anda tidak bisa mendapatkannya kembali."

Khan, yang juga profesor kedokteran dan kesehatan masyarakat pada Universitas Toronto, mengatakan kepada AFP melalui telepon bahwa data menunjukkan "gema wabah SARS 17 tahun sebelumnya, tetapi kita tidak menyangka seberapa menularnya penyakit ini."

Namun demikian, sistem AI telah terbukti berharga dalam melacak epidemi dengan menjelajahi beragam sumber, mulai dari pemesanan penerbangan, Twitter dan pesan Weibo hingga laporan berita dan sensor pada perangkat-perangkat terhubung.

Meski begitu, Freifeld menyebut sistem AI memiliki kekurangan, dan keputusan-keputusan besar masih harus dibuat oleh manusia.

"Kita menggunakan sistem AI sebagai pengganda kekuatan, tetapi kita berkomitmen kepada konsep bahwa manusialah yang utama," kata dia.

AI dan sistem pembelajaran mesin cenderung membantu pertempuran dalam beberapa cara, dari melacak wabah itu sendiri sampai mempercepat pengujian obat.

"Kita bisa saja menjalankan simulasi yang belum pernah kita tempuh sebelumnya, kita memahami jalur biologis yang tidak pernah kita pahami sebelumnya, dan itu semua karena kekuatan AI," kata Michael Greeley dari firma ekuitas Flare Capital Partners, yang telah berinvestasi pada beberapa startup medis AI.

Tetapi Greeley mengatakan masih sulit menerapkan teknologi ini pada sektor-sektor seperti pengiriman obat di mana waktu pengujian normal bisa memakan waktu bertahun-tahun.

"Ada tekanan luar biasa pada industri ini untuk mulai menggunakan alat-alat ini meskipun mungkin tidak siap pada waktunya," kata dia.

Menurut Khan, AI membantu fase pembendungan dengan sistem yang menggunakan anomisasi data lokasi ponsel cerdas "anonim" untuk melacak perkembangan penyakit ini dan menemukan hotspot, serta dalam menentukan apakah orang mengikuti pedoman "jarak sosial".

Andrew Kress, CEO perusahaan teknologi kesehatan HealthVerity, mengatakan masih sulit mengumpulkan data medis wabah penyakit ketika saat bersamaan harus mematuhi privasi pasien.

Mungkin saja gun mendeteksi kencenderungan-kecenderungan dengan sinyal-sinyal seperti kunjungan farmasi dan penjualan obat-obatan tertentu atau bahkan pencarian online, kata Kress, namun mengagregasi yang berimplikasi privasi.

"Kita perlu mengadakan diskusi nyata mengenai keseimbangan dan utilitas seputar kasus penggunaan khusus dan kemungkinan jenis penelitian yang tepat untuk terus mencari cara baru memanfaatkan beberapa dari sumber-sumber data nontradisional ini," kata Kress.

Sistem AI juga dipakai untuk ribuan studi penelitian guna mendapatkan petunjuk-petunjuk mengenai perawatan seperti apa yang efektif.

Pekan lalu, para peneliti bergabung dengan Gedung Putih dalam upaya menyediakan 29.000 artikel penelitian virus corona yang dapat dipindai untuk penambangan data.

Upaya ini menyatukan Allen Institute for AI, Chan Zuckerberg Initiative, Microsoft, Georgetown University dan lainnya.

Melalui Kaggle, sebuah komunitas pembelajaran mesin dan ilmu data yang dimiliki Google, alat-alat ini akan gampang tersedia untuk para peneliti di seluruh dunia.

"Sangat sulit bagi orang untuk secara manual membaca lebih dari 20.000 artikel dan mensintesiskan temuan mereka," kata CEO dan co-founder Kaggle, Anthony Goldbloom.

"Kemajuan-kemajuan teknologi belakangan ini dapat membantu di sini. Kami menempatkan versi yang terbaca mesin dari artikel-artikel ini di depan komunitas kami yang terdiri dari lebih dari empat juta ilmuwan data. Harapan kami adalah AI bisa digunakan untuk membantu menemukan jawaban atas serangkaian besar masalah-masalah seputar COVID-19."

rl/ke