Studi AS: AI Temukan 55 Aneurisma Otak yang Terlewat dari Mata Radiolog

Sebuah studi prospektif berskala besar di Amerika Serikat mengungkap bahwa algoritma kecerdasan buatan (AI) yang telah disetujui FDA mampu mengidentifikasi 55 aneurisma otak yang luput dari pengamatan radiolog saat membaca hasil CT angiography (CTA). Riset yang dipublikasikan di Journal of the American College of Radiology ini melibatkan 3.856 pemeriksaan di seluruh jaringan Northwell Health, dan menyoroti potensi AI sebagai lapisan pemeriksaan tambahan, bukan pengganti dokter.

Aneurisma otak—pelemahan dinding pembuluh darah yang membentuk kantong—sering tidak bergejala hingga pecah dan menyebabkan perdarahan subaraknoid yang mengancam nyawa. Deteksi dini pada pencitraan CTA sangat krusial karena membuka peluang pemantauan atau intervensi sebelum komplikasi fatal terjadi. Namun, keterbatasan mata manusia dan kompleksitas gambar membuat sebagian lesi kecil terlewat.

Dalam studi tersebut, AI buatan Aidoc (aiOS) menganalisis citra secara paralel dengan alur klinis rutin, tetapi radiolog tidak melihat hasilnya saat pembacaan awal. Hasilnya, AI mencapai sensitivitas 84,6%, lebih tinggi daripada radiolog yang 71,8%. AI menemukan 55 aneurisma yang tidak terdeteksi, sementara radiolog menemukan 30 aneurisma yang tidak terdeteksi AI. Tingkat kesepakatan keduanya melebihi 96%.

Menurut penulis utama studi, Shlomit Stein, MD, FACR, dari Zucker School of Medicine at Hofstra/Northwell, validasi sebelum penerapan klinis sangat penting untuk memahami tidak hanya akurasi alat, tetapi juga utilitas operasionalnya. "Kami menemukan AI mengidentifikasi 55 aneurisma yang tidak terdeteksi radiolog awal, dan metrik operasional alat AI secara keseluruhan menguntungkan," ujarnya. Ia menambahkan bahwa tingkat deteksi tambahan relatif 39% menunjukkan radiolog yang menggunakan AI akan mengungguli mereka yang tidak.

Meskipun AI lebih sensitif, radiolog lebih tepat ketika menyatakan adanya aneurisma, dengan nilai prediksi positif 92,7% berbanding 78,2% untuk AI. Keduanya memiliki kemampuan serupa dalam menyingkirkan aneurisma saat tidak ada lesi. Temuan ini menegaskan bahwa AI dan radiolog memiliki kekuatan yang saling melengkapi: AI unggul dalam menjaring lesi kecil, sementara radiolog lebih baik dalam konfirmasi dan menghindari alarm palsu.

"Aneurisma membawa risiko pecah dan perdarahan otak yang katastrofik. Beberapa aneurisma yang terdeteksi akan memerlukan pengawasan atau intervensi preventif. Langkah pertama adalah deteksi aneurisma, yang telah kami tunjukkan dapat dibantu dengan penggunaan AI," kata Stein.

Manfaat AI ternyata bervariasi menurut latar perawatan. Performa terbaik terlihat pada pasien rawat inap, dengan 18 aneurisma tambahan dan tujuh peringatan positif palsu. Di unit gawat darurat, hasilnya juga positif. Namun, pada layanan rawat jalan, AI hanya menemukan empat aneurisma tambahan tetapi menghasilkan lebih banyak positif palsu daripada temuan benar. Perbedaan ini diduga karena kompleksitas kasus dan populasi pasien yang berbeda.

Studi ini juga menekankan pentingnya pemantauan berkelanjutan setelah AI diadopsi dalam praktik klinis. Algoritma yang tampil baik dalam uji validasi terkontrol bisa berperilaku berbeda di dunia nyata yang penuh variasi pasien, peralatan, dan alur kerja. Karena itu, penilaian AI harus melihat apakah teknologi ini benar-benar meningkatkan kinerja dokter dan perawatan pasien.

Bagi Indonesia, temuan ini relevan mengingat keterbatasan jumlah radiolog dan akses pencitraan di daerah. AI dapat menjadi solusi untuk memperluas jangkauan deteksi dini, terutama di rumah sakit tipe C dan D. Namun, implementasinya memerlukan regulasi yang jelas, pelatihan tenaga kesehatan, dan integrasi dengan sistem rekam medis elektronik. Kementerian Kesehatan perlu menyiapkan kerangka uji klinis dan pengawasan mutu sebelum teknologi semacam ini diadopsi secara luas.

Ke depan, pertanyaan besarnya bukan lagi apakah AI dapat membantu, melainkan seberapa cepat sistem kesehatan—termasuk Indonesia—dapat mengadaptasi teknologi ini tanpa mengorbankan kendali klinis dan keselamatan pasien. Uji coba lanjutan yang mengukur luaran pasien, bukan sekadar deteksi, akan menjadi penentu arah adopsi AI di dunia radiologi.