Peneliti di King's College London telah mengembangkan model AI baru yang canggih yang dapat memprediksi risiko seseorang terkena retinopati diabetik (DR) yang mengancam penglihatan hingga tiga tahun sebelumnya.

Dengan menggunakan lebih dari 1,2 juta gambar retina dari pasien NHS yang menderita diabetes, model ini dirancang untuk membantu dokter mengidentifikasi siapa yang memerlukan pemantauan mendesak dan siapa yang mungkin dapat dengan aman melewatkan beberapa pemeriksaan—yang berpotensi menghemat penglihatan, waktu, dan uang.

Studi yang baru-baru ini diterbitkan dalam jurnal Communications Medicine ini menandai langkah maju yang besar dalam penggunaan kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan.

Studi ini juga menawarkan cara baru untuk meningkatkan efisiensi Program Pemeriksaan Mata Diabetik (DESP) NHS, yang saat ini memeriksa lebih dari 3,2 juta orang setiap tahun di Inggris, dengan biaya lebih dari £85 juta.

Apa itu Retinopati Diabetik?

Retinopati diabetik adalah komplikasi diabetes yang merusak retina—jaringan peka cahaya di bagian belakang mata.

Kondisi ini memengaruhi sekitar 1 dari 3 penderita diabetes dan merupakan salah satu penyebab utama hilangnya penglihatan pada orang dewasa usia kerja.

Berdasarkan sistem yang berlaku saat ini di Inggris, setiap orang berusia 12 tahun ke atas yang menderita diabetes diundang untuk melakukan pemeriksaan mata tahunan, terlepas dari tingkat risiko pribadi mereka.

Meskipun hal ini telah membantu mencegah banyak kasus kebutaan, hal ini juga berarti bahwa jutaan orang dengan risiko rendah harus menjalani pemeriksaan setiap tahun, yang dapat menjadi beban berat bagi sistem perawatan kesehatan dan pasien.

Cara Kerja Model AI

Tim King's College melatih AI mereka menggunakan data anonim dari lebih dari 100.000 penderita diabetes di London Tenggara. Ini termasuk 1,2 juta gambar mata yang diambil selama pemeriksaan mata rutin penderita diabetes.

Mereka kemudian menguji model tersebut menggunakan kumpulan data terpisah yang terdiri dari sekitar 70.000 gambar dari INSIGHT Health Data Research Hub, untuk memastikan model tersebut berfungsi dengan baik pada berbagai macam orang dan gambar.

AI mencari tanda-tanda halus pada gambar retina yang mungkin tidak terlihat selama pemeriksaan mata normal tetapi menunjukkan seseorang berisiko mengalami retinopati diabetik yang mengancam penglihatan dalam satu, dua, atau tiga tahun.

Prediksi awal semacam ini tidak mungkin dilakukan dengan alat skrining NHS saat ini.

Apa Artinya bagi NHS dan Pasien

Jika diadopsi dalam praktik, alat AI ini dapat memungkinkan NHS untuk mempersonalisasi jadwal skrining. Misalnya:

• Orang dengan risiko rendah kehilangan penglihatan mungkin lebih jarang diskrining (misalnya, setiap 2–3 tahun).

• Mereka yang berisiko tinggi dapat diperiksa lebih cepat atau dirujuk untuk perawatan dini.

Pendekatan yang ditargetkan ini dapat membantu:

• Mengurangi janji temu yang tidak perlu, menghemat waktu bagi pasien dan dokter.

• Menurunkan biaya NHS dengan mengurangi skrining berlebihan.

• Mencegah kehilangan penglihatan dengan mendeteksi kasus berisiko tinggi lebih awal.

Profesor Timothy Jackson, salah satu penulis senior studi tersebut, mengatakan bahwa proyek tersebut menunjukkan nilai nyata dari penggunaan data kesehatan NHS rutin untuk pengembangan AI.

"Ini juga menunjukkan jalan ke depan, dalam hal bagaimana AI dapat beralih dari sekadar sensasi menjadi manfaat nyata bagi pasien," katanya.

Profesor Christos Bergeles menambahkan bahwa AI berpotensi memodernisasi program pemeriksaan mata penderita diabetes tanpa mengorbankan kemampuannya untuk mencegah kebutaan.

"Ini memiliki prospek sosial dan ekonomi yang luar biasa," katanya.

Studi ini merupakan contoh yang menjanjikan tentang bagaimana AI dapat mendukung—bukan menggantikan—dokter, dengan membantu mereka memberikan perawatan yang lebih personal dan efisien.

Model tersebut tidak mendiagnosis penyakit dengan sendirinya, tetapi dapat menandai pasien yang mungkin memerlukan perhatian lebih, sehingga penyedia layanan kesehatan memiliki lebih banyak waktu untuk fokus pada mereka yang berisiko paling tinggi.

Dengan menggunakan data yang telah dikumpulkan sebagai bagian dari perawatan rutin, para peneliti menghindari biaya atau beban tambahan bagi pasien.

Mereka juga berhati-hati dalam memvalidasi model mereka pada kumpulan data terpisah, sehingga meningkatkan keandalannya.

Namun, pengujian di dunia nyata masih diperlukan sebelum alat ini dapat diluncurkan di seluruh NHS.

Uji klinis dan tinjauan etika akan sangat penting untuk memastikan sistem ini aman, adil, dan berfungsi untuk semua orang—terutama dalam populasi yang beragam dengan berbagai faktor risiko.

Jika berhasil, model penyaringan berbasis AI semacam ini dapat menetapkan standar baru untuk cara mengelola penyakit kronis seperti diabetes—tidak hanya di Inggris, tetapi di seluruh dunia.

Hasil penelitian dapat ditemukan di Communications Medicine.