AI Diagnosis Mata dan Radiologi: India Buktikan Teknologi Bukan Sekadar Gimmick

Di tengah keterbatasan jumlah dokter spesialis yang hanya satu per 100.000 penduduk, India mulai mengandalkan kecerdasan buatan (AI) untuk memperluas akses layanan kesehatan. Rumah sakit di Mumbai dan Bengaluru telah mengintegrasikan AI ke dalam skrining penyakit mata dan interpretasi hasil radiologi, sebuah langkah yang dinilai mampu memangkas waktu diagnosis dan menjangkau komunitas miskin kota.

Shantilal Shanghvi Eye Institute di Mumbai menjadi salah satu pionir. Melalui program jangkauan komunitas, institut ini menggunakan perangkat pencitraan retina berbasis smartphone yang dikembangkan oleh Remidio, perusahaan alat medis asal Bengaluru. Dalam hitungan detik, sistem AI menganalisis gambar retina dan mendeteksi tanda awal glaukoma serta retinopati diabetik—dua penyebab utama kebutaan yang dapat dicegah. "Kami bisa mengalihkan tugas skrining ke tenaga kesehatan yang tidak terlalu terlatih, sehingga lebih banyak orang bisa diperiksa secara rutin," ujar Radhika Krishnan, kepala kesehatan masyarakat institut tersebut.

Bagi buruh seperti Mohammad Javed Shaikh, teknologi ini mengubah pengalaman berobat. "Dulu saya harus menghabiskan seharian di rumah sakit pemerintah. Sekarang cukup beberapa menit," katanya. Remidio membanderol perangkat skrining sekitar US$3.700 per unit, dengan langganan perangkat lunak tahunan US$1.500 untuk pemindaian tak terbatas—angka yang dianggap jauh lebih murah ketimbang biaya operasional skrining manual.

Di luar skrining mata, AI juga merambah radiologi. TrueCheck Diagnostics di Mumbai telah menggunakan platform dari 5C Network selama lebih dari setahun untuk membantu interpretasi MRI, X-ray, dan citra medis lainnya. Sistem ini menghasilkan draf laporan yang kemudian diperiksa dan ditandatangani radiolog. Menurut 5C Network, AI mereka dilatih dengan miliaran gambar medis. Namun, Roopesh Deshmukh, direktur dan konsultan radiolog TrueCheck, mengingatkan bahwa AI tidak sempurna. "Saya harus memeriksa setiap kata sebelum menandatangani, karena AI bisa sangat akurat tapi kadang melenceng," katanya.

Bagi Indonesia, pengalaman India menawarkan pelajaran berharga. Dengan jumlah dokter spesialis yang juga timpang—terutama di daerah terpencil—adopsi AI serupa bisa menjadi solusi. Namun, tantangan terbesar bukanlah biaya, melainkan kepercayaan. Krishnan menekankan pentingnya validasi dan publikasi ilmiah sebelum teknologi digunakan luas. "Awalnya, penyedia layanan harus percaya bahwa AI ini bagus dan memberikan hasil yang baik," ujarnya.

Ke depan, pertanyaan kuncinya bukan lagi apakah AI bisa menggantikan dokter, melainkan seberapa cepat sistem kesehatan di negara berkembang—termasuk Indonesia—berani membangun kepercayaan dan infrastruktur untuk mengadopsi teknologi ini secara massal.