Deteksi Dini Tubuh Anda dari Kanker Paru: Cara Konvensional hingga ala Industri 4.0

Deteksi dini kanker: Upayakan mulai dari cara konvensional

Kanker paru sering ditandai dengan sesak napas, nyeri dada, dan batuk berkelanjutan. Gejala tersebut penting untuk dikenali supaya kita dapat meningkatkan keberhasilan proses pencegahan dan pengobatan. Menteri Kesehatan RI mengingatkan pentingnya mengoptimalkan upaya pencegahan dan pengendalian kanker di Indonesia. Perlu ada upaya masif yang dilakukan semua pihak, baik pemerintah maupun masyarakat dalam pencegahan dan pengendalian kanker.

Kementerian Kesehatan RI menyusun satu akronim sederhana yang mudah diingat, tapi jika dijalankan dengan baik dapat mengurangi risiko diri terkena kanker, yaitu CERDIK. Kata ini merupakan singkatan dari (C)ek kesehatan secara berkala, (E)nyahkan asap rokok, (R)ajin aktivitas fisik, (D)iet sehat dengan kalori seimbang, (I)stirahat cukup, dan (K)elola stres. CERDIK memang menjadi cara paling sederhana yang dapat kita lakukan untuk mengendalikan faktor risiko kanker, meski pada kenyataannya cukup sulit untuk mempraktikkannya secara konsisten.

Senada dengan Menteri Kesehatan, Elisna Syahruddin dari Departemen Pulmonologi dan Ilmu Respiratori Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia mengatakan salah satu cara untuk mendeteksi kanker paru-paru adalah rutin melakukan medical check up. Menurutnya, individu yang berisiko rendah mengidap kanker paru-paru wajib memeriksakan diri ke dokter paru-paru minimal setahun sekali. Sementara yang berisiko tinggi, konsultasi ke dokter paru-paru setiap enam bulan sekali.

Reskia Dwi Lestari selaku Marketing Communication PT Prodia Widyahusada menjelaskan bahwa ada satu pemeriksaan non-lab yang direkomendasikan untuk skrining kanker paru secara internasional, yaitu Low Dose Computed Tomography (LDCT). “Ini merupakan pembaruan dari CT Scan yang dikenal dengan Low Dose Spiral,” ungkapnya kepada Kompas.com. LDCT merupakan teknologi yang bisa menghasilkan gambar tiga dimensi dengan resolusi tinggi. Teknologi LDCT dapat memperlihatkan detail yang lebih jelas dibandingkan x-ray dada konvensional.

Sayangnya, Kementerian Kesehatan dalam website resminya menyatakan pemeriksaan LDCT tidak direkomendasikan untuk pasien yang tidak memenuhi kriteria  kelompok risiko tinggi, yaitu pasien usia > 40 tahun dengan riwayat merokok ≥30 tahun dan berhenti merokok dalam kurun waktu 15 tahun sebelum pemeriksaan, atau pasien ≥50 tahun dengan riwayat merokok ≥20 tahun. Hal ini disebabkan belum ada metode skrining yang benar-benar sesuai dan tepat untuk kanker paru, apalagi jika pasien dianggap belum memiliki faktor risiko kanker yang mendukung kecurigaan adanya keganasan pada paru-paru.

Lantas, apakah seseorang baru bisa didiagnosis menderita kanker paru dan ditangani hanya ketika sudah berada di stadium lanjut?

Artificial Intelligence bantu dokter hasilkan diagnosis yang akurat

Era industri 4.0 mulai mencoba menjawab keresahaan atas keakuratan mendeteksi kanker paru. Seperti diwartakan BGR.com, sebuah algoritma Artificial Intelligence (AI) telah dikembangkan Google lewat kolaborasinya dengan para pekerja medis profesional dan memperlihatkan akurasi luar biasa dalam mendeteksi kanker paru. Hal ini tertuang dalam sebuah hasil studi baru yang dipublikasikan dalam Nature Medicine. Disebutkan pula bahwa dalam beberapa hal AI tersebut malah bisa lebih akurat ketimbang pakar radiologi untuk menemukan gejala kanker dalam sebuah pindaian medis.

Seperti sejumlah algoritma deep learning lain yang diujicobakan dalam ranah medis, otak komputer dalam studi ini dilatih dengan menggunakan beberapa hasil pindaian kanker paru-paru. Di tes pertama, AI ditugaskan menilai lebih dari 6.700 hasil pindaian kanker untuk melihat seberapa keakuratan dalam mengenali gejala kanker yang sudah lebih dulu diketahui dokter. Ternyata, akurasi AI ini mencapai 94,4 persen.

Algoritma ini kemudian diadu lagi dengan otak manusia lewat kehadiran enam pakar radiologi. Tujannya adalah melihat kemampuan komputer dan manusia dalam mendeteksi kanker melalui slide gambar yang belum pernah mereka lihat. Menariknya, komputer mampu mengalahkan para manusia dalam skenario data tomografi tambahan tak tersedia.

Hasil studi ini ditegaskan Google bukan ingin menggantikan manusia dengan kecerdasan buatan. Penekanannya lebih kepada kombinasi pengalaman dokter manusia dan otak dari algoritma deep learning yang diharapkan bisa meminimalisir kemungkinan salah diagnosis, hingga akhirnya berimbas ke kualitas kehidupan manusia yang lebih baik.