AI Jadi 'Mata Kedua' Medis, Begini Cara Kerjanya

Liputan6.com, Jakarta - Artificial Intelligence (AI) kini bukan lagi sekadar tren teknologi. AI telah menjadi bagian dari transformasi laboratorium klinis modern dengan membantu proses pemeriksaan berjalan lebih efisien, presisi, dan akurat, mengutip Roche Diagnostics, Rabu (15/7/2026).

Seiring perkembangannya, AI berpotensi meningkatkan kualitas pengujian dan analisis laboratorium, sekaligus membantu tenaga kesehatan mengambil keputusan yang lebih cepat dan tepat.

AI dan Machine Learning Jadi "Mata Kedua" Nakes

Integrated Solutions and Diagnostics Director Prodia, Andri Hidayat, mengatakan implementasi AI sudah diterapkan di Prodia, salah satunya untuk pemeriksaan penyakit autoimun.

"Sekarang kita pakai alat, di mana hasilnya itu udah difoto. Kemudian foto-foto ini dibaca oleh AI. Dan dia akan memberikan rekomendasi, misalnya kemungkinan autoimunnya positif. Namun, kesimpulan akhir tetap ada di tangan dokter yang mengeluarkan hasil," ujar Andri dalam diskusi bersama media.

Penerapan AI bukan untuk menggantikan peran tenaga medis, melainkan menjadi asisten cerdas yang mendukung keahlian dokter dan analis laboratorium.

Teknologi ini membantu mengotomatisasi pekerjaan rutin, mendeteksi anomali pada data, serta memberikan analisis prediktif sehingga tenaga kesehatan dapat lebih fokus pada pengambilan keputusan klinis.

Mempercepat Analisis Tanpa Mengorbankan Akurasi

Laboratorium dituntut menghasilkan pemeriksaan dengan cepat tanpa mengurangi tingkat akurasi. AI menjawab kebutuhan tersebut melalui teknologi pengenalan gambar otomatis yang mampu menganalisis pola dan kelainan pada citra medis, mulai dari mikrobiologi, hematopatologi, hingga forensik.

Sebuah studi menunjukkan sistem AI dapat memangkas waktu interpretasi sampel oleh manusia hingga 90 persen. Meski demikian, pengawasan tenaga ahli tetap diperlukan.

Saat AI menganalisis sampel secara mandiri, sistem memiliki sensitivitas tinggi mencapai 97 persen, tetapi spesifisitasnya hanya 13 persen, sehingga masih berisiko menghasilkan false positive atau positif palsu.

Namun, ketika hasil AI dikombinasikan dengan penilaian tenaga medis, tingkat spesifisitas meningkat hingga 89 persen. Temuan ini menegaskan bahwa AI berfungsi sebagai alat pendukung, bukan pengganti dokter.

Dengan kolaborasi antara kecerdasan manusia dan mesin, laboratorium dapat menghemat waktu sehingga tenaga kesehatan dapat lebih fokus pada tugas lain yang membutuhkan penilaian klinis.

Meningkatkan Akurasi Diagnosis

AI dan machine learning juga mentransformasi proses diagnostik melalui analisis yang lebih cepat dan konsisten. Teknologi ini membantu profesional laboratorium mengidentifikasi serta menginterpretasikan data dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

Tidak hanya mengotomatisasi proses pemeriksaan, AI juga mampu menganalisis data pasien, riwayat pemeriksaan, hingga gejala klinis untuk membantu menentukan tes diagnostik yang paling sesuai.

Selain itu, AI dapat menggabungkan berbagai sumber informasi, seperti hasil laboratorium, pencitraan medis, dan rekam medis elektronik, sehingga menghasilkan diagnosis yang lebih komprehensif.

Dalam praktiknya, platform berbasis AI dilaporkan mampu mencapai tingkat akurasi hingga 94 persen dalam mendeteksi kanker payudara melalui preparat histologi, sekaligus memangkas waktu diagnosis sekitar 30 persen.

Mendukung Pemantauan Real-Time

AI juga dimanfaatkan untuk pemantauan laboratorium secara real-time. Sistem ini membantu interpretasi data, pengendalian mutu, serta mendeteksi kesalahan secara otomatis selama proses pemeriksaan berlangsung.

Selain itu, AI mampu mengidentifikasi potensi kesalahan pelabelan sampel maupun memberikan peringatan dini ketika hasil pemeriksaan berada di luar rentang normal, sehingga kualitas layanan laboratorium tetap terjaga.

Analisis Prediktif untuk Antisipasi Risiko

Salah satu keunggulan AI lainnya adalah kemampuan melakukan analisis prediktif. Melalui machine learning, sistem dapat mengolah data laboratorium dalam jumlah besar untuk menemukan pola yang sebelumnya sulit dikenali.

Dari sisi operasional, AI membantu memprediksi lonjakan permintaan pemeriksaan sehingga laboratorium dapat mengatur kebutuhan tenaga kerja dengan efisiensi yang dilaporkan meningkat hingga 30 persen.

Sementara dari sisi klinis, AI mendukung stratifikasi risiko dengan mengidentifikasi hubungan antara biomarker tertentu dan perkembangan penyakit.

Informasi tersebut membantu dokter mengambil keputusan lebih dini, mulai dari memprioritaskan pasien berisiko tinggi hingga mengoptimalkan terapi bagi pasien yang sedang menjalani pengobatan.