Rawatan tepat pada masanya: Membendung kanser paru-paru dengan kecerdasan buatan

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam pemeriksaan kesihatan mempunyai potensi untuk menyelamatkan nyawa melalui intervensi awal.

Rumah Sakit Diraja Aberdeen di United Kingdom dilaporkan sedang menjalankan percubaan menggunakan AI untuk membantu ahli radiologi dalam pengesanan kanser payudara.

Program perintis itu telah pun membantu dalam pengesanan awal kanser payudara pada pesakit yang kini akan menjalani pembedahan.

Juga di UK, Kheiron Medical Technologies telah membangunkan model AI, Mia, sebagai pemeriksaan tambahan untuk ulasan imbasan mamogram.

Doktor yang terlibat dalam percubaan itu berkata model AI mampu mengenal pasti kawasan kebimbangan yang kadangkala terlalu kecil untuk dilihat dengan mata kasar.

Ujian AI yang sedang dijalankan juga sedang dijalankan di Hospital Daerah Bacs-Kiskun di Hungary.

Seorang doktor memberitahu New York Times bahawa dia pada mulanya ragu-ragu tentang teknologi itu tetapi berubah fikiran apabila AI melihat tumor kecil dalam X-ray wanita berusia 58 tahun.

Di Malaysia, perunding pakar bedah kardiotoraks Dr Anand Sachithanandan, presiden pengasas pertubuhan bukan kerajaan Lung Cancer Network Malaysia (LCNM), berkata beliau percaya dengan potensi AI untuk membantu dalam pengesanan awal kanser paru-paru.

Di Malaysia, pakar bedah kardiotoraks perunding Dr Anand Sachithanandan dan presiden Rangkaian Kanser Paru-paru Malaysia (LCNM) berkata beliau percaya dengan potensi AI untuk membantu dalam pengesanan awal kanser paru-paru. — DR ANAND SACHITHANANDAN

“Kira-kira tiga tahun lalu, saya menyedari beberapa inisiatif di UK dan tempat lain meneroka penggunaan AI untuk menyaring kanser paru-paru.

“Saya kemudian bertemu dengan pakar industri antarabangsa untuk meneroka potensi penggunaannya di sini,” tambah Dr Anand.

Untuk menilai kebolehlaksanaan menggunakan teknologi untuk menyaring kanser paru-paru dalam komuniti bandar di peringkat penjagaan primer, LCNM memulakan pemeriksaan kanser paru-paru percuma menggunakan X-ray dada yang didayakan AI di klinik kesihatan di Lembah Klang.

Menurut Dr Anand, perisian AI X-ray, qXR, daripada syarikat teknologi yang berpangkalan di India Qure.ai berpotensi untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan radiografi dada dalam saringan untuk kanser paru-paru.

Beliau berkata alat itu menggunakan kuasa algoritma pembelajaran mendalam, membolehkannya mengesan, menentukan dan mengenal pasti kelainan.

“Rangkaian saraf konvolusi yang mendalam (sejenis AI yang biasa digunakan untuk menganalisis imej) telah ditunjukkan untuk meningkatkan prestasi ahli radiologi dalam teknik pengesanan berbantukan komputer yang didayakan AI dan direka bentuk untuk membantu pakar radiologi dan pakar perubatan am dalam mengenali anomali pada dada X- sinaran.

“Ia mengurangkan ralat dan ketinggalan serta membantu ahli radiologi memberi tumpuan lebih kepada sinar-X dada yang ditandakan sebagai ‘tidak normal’,” katanya.

Semput awal

Kanser paru-paru adalah salah satu kanser yang paling biasa di Malaysia, dengan Journal Of Thoracic Oncology mengatakan dalam laporan 2020 bahawa ia menyumbang 10% daripada semua keganasan.

Menurut laporan itu, risiko seumur hidup bagi lelaki di Malaysia adalah kira-kira satu dalam 55, manakala bagi wanita kira-kira satu dalam 135.

Dr Anand berkata bahawa negara dibebani oleh penyakit peringkat akhir kerana kebanyakan pesakit hanya mendapat diagnosis pada fasa penyakit yang lebih kritikal.

Diagnosis lewat adalah disebabkan beberapa faktor, katanya, termasuk kurangnya kesedaran, stigma yang dikaitkan dengan merokok, dan ketakutan untuk mengesahkan bahawa ia adalah kanser.

“Selain itu, selalunya pada peringkat awal penyakit ini, tiada simptom atau tanda, atau ia cenderung kabur dan tidak spesifik, seperti batuk, dan dengan itu diabaikan atau diketepikan.

“Ini adalah tragis kerana ia adalah penyakit yang boleh disembuhkan jika dikesan awal,” katanya.

Dr Anand menjelaskan bahawa saringan adalah percubaan untuk mengesan penyakit pada peringkat awal atau pra-klinikal sebelum seseorang itu sakit atau mengalami gejala.

“Dalam konteks kanser paru-paru, jika kita dapat menyaring dan mengesan penyakit itu pada peringkat awal dengan berkesan, ia boleh dirawat dengan lebih berkesan dan kerap sembuh.

“Ia juga kurang toksik dan lebih murah untuk merawat kanser paru-paru peringkat awal berbanding penyakit peringkat lanjut.

“Pesakit akan mempunyai prognosis (hasil) yang lebih baik dari segi kelangsungan hidup dan kualiti hidup jika kanser dikesan lebih awal,” katanya.

Beliau menambah bahawa piawaian emas semasa untuk pemeriksaan kanser paru-paru ialah tomografi pengiraan dos rendah atau LDCT.

“Ia adalah imbasan yang tidak invasif, tidak menyakitkan, selalunya memerlukan hanya satu nafas, dengan sinaran minimum kerana tiada pewarna kontras disuntik,” katanya. Oleh itu, tiada titisan atau jarum diperlukan, dan begitu juga, tiada puasa atau ujian darah sebelum ini diperlukan.

“Data percubaan yang diterbitkan, termasuk dua kajian utama dalam 10 tahun yang lalu, sangat menyokong penggunaan pemeriksaan LDCT untuk pengesanan kanser paru-paru dalam kumpulan ‘berisiko’ seperti bekas atau perokok tegar semasa,” katanya.

Beliau menambah bahawa terdapat bukti yang muncul bahawa mereka yang mempunyai sejarah keluarga penyakit itu juga boleh mendapat manfaat daripada pemeriksaan.

Bagaimanapun, menurut Dr Anand, imbasan LDCT biasa di hospital swasta mungkin menelan kos antara RM500 dan RM1,000, menjadikan kos sebagai salah satu halangan utama bagi pesakit untuk menjalani ujian tambahan.

Imbasan itu mungkin disubsidi dengan ketara di kemudahan kerajaan, tetapi beliau berkata pesakit menghadapi masa menunggu yang lama untuk imbasan diagnostik dan pementasan kerana beban kes yang sangat banyak.

Beliau menyokong penggunaan AI dalam pemeriksaan kanser paru-paru di negara ini, menonjolkan potensinya untuk meringankan beban kewangan dan meluaskan akses.

“Saya fikir AI mempunyai potensi besar untuk menjadi penukar permainan sebenar dalam pemeriksaan untuk kanser paru-paru.

“Penggunaan AI boleh meningkatkan ketepatan diagnostik, mengurangkan masa pusing ganti, mengurangkan masa menunggu, dan mempercepatkan rujukan kes yang disyaki kepada pakar yang berkaitan untuk siasatan lanjut,” katanya, sambil menambah bahawa alat itu boleh digunakan di peringkat komuniti, termasuk di Klinik Kesihatan.

Dr Anand melaporkan bahawa lebih 10,000 individu mengambil bahagian dalam program saringan LCNM, yang menjangkau tempoh 20 bulan bermula pada Mei 2021.

Kanser paru-paru adalah salah satu kanser yang paling biasa di Malaysia, dengan Journal Of Thoracic Oncology mengatakan dalam laporan 2020 bahawa ia menyumbang 10% daripada semua keganasan. — 123rf.com

Nodul pulmonari tak tentu (IPN), iaitu ketumbuhan atau bintik yang berlaku pada paru-paru tetapi sifat atau potensi bahayanya tidak diketahui, dikesan dalam 2.5% kes.

“Mereka adalah orang yang berjumpa GP atas sebab apa pun dan menerima penyiasatan X-ray dada jika GP mereka menganggapnya perlu.

“Sudah tentu, tidak semua IPN mewakili kanser paru-paru. Individu yang mempunyai IPN kemudiannya perlu dinilai dengan imbasan LDCT,” katanya.

Sambutan doktor terhadap perisian X-ray AI adalah positif, katanya.

“Pesakit menerima X-ray dada konvensional, dan imej itu kemudiannya dimuat naik ke perisian AI berasaskan awan, yang menganalisisnya dan menjana laporan terperinci yang menonjolkan kawasan kebimbangan pada imej X-ray,” tambahnya.

Penjanaan laporan mengambil masa kira-kira dua minit, membolehkan doktor penjagaan primer menentukan tindakan seterusnya.

“Jadi ia memendekkan masa pusing ganti dan memudahkan membuat keputusan klinikal yang cekap, yang penting apabila berhadapan dengan kanser paru-paru yang disyaki.

“Doktor mendapati teknologi AI mudah digunakan dan berpatutan, dan oleh itu, saya fikir, ia boleh berskala.

“Seperti yang saya faham, tiada latihan khusus diperlukan selain daripada membiasakan diri dengan perisian,” katanya.

Menghadapi cabaran

Dr Anand mengulangi bahawa adalah sukar untuk meyakinkan pesakit untuk menjalani imbasan LDCT yang disyorkan selepas keputusan X-ray AI kerana halangan seperti kos dan, akhirnya, ketakutan terhadap kemungkinan diagnosis kanser.

Beliau berkata “navigator pesakit” telah diperkenalkan untuk membantu membimbing individu melalui proses dan menangani kebimbangan mereka.

Dr Anand menambah bahawa rakan kongsi program termasuk hospital swasta yang menyediakan pemeriksaan LDCT percuma, walaupun caj tambahan akan dikenakan jika siasatan lanjut atau rawatan diperlukan.

“Ramai daripada mereka bagaimanapun tidak mengangkat panggilan telefon atau membalas SMS kami. Pada masa ini, semakan semula ke atas semua kes IPN sedang dijalankan dengan teliti.

“Kita perlu tahu berapa banyak IPN yang sememangnya kanser paru-paru awal.

“Cabaran tambahan yang kami hadapi adalah disebabkan oleh fakta bahawa banyak pemeriksaan dilakukan semasa wabak,” katanya.

Peringkat seterusnya, katanya, adalah untuk menunjukkan secara tempatan keberkesanan teknologi, dengan matlamat pemeriksaan LDCT sehenti dan hari yang sama untuk pesakit dengan IPN yang dikesan oleh alat X-ray AI.

“Ini akan meningkatkan pematuhan dan mengurangkan kadar keciciran atau keciciran. Jika ini berjaya, ia boleh dipertingkatkan seiring dengan kempen kesedaran dan sokongan untuk berhenti merokok,” tambahnya.

Di tempat lain di Malaysia, hospital menggunakan AI dengan cara lain. Pusat Perubatan Sunway, misalnya, telah mengumumkan kerjasama dengan syarikat teknologi untuk mengoptimumkan protokol pengimejan molekul menggunakan pembinaan semula model AI untuk diagnosis kanser.

Dalam laporan pada Mei, Ketua Pegawai Eksekutif Hospital Gleneagles Kuala Lumpur Hoo Ling Lee berkata terdapat nilai dalam menerima teknologi AI untuk penjagaan kesihatan, sambil menambah bahawa ia boleh diterjemahkan kepada hasil pesakit yang lebih baik dan kecekapan yang lebih baik.

Hospital itu telah menggunakan Analisis Imej Retina AI, yang mampu menyaring dan mendiagnosis sehingga 35 penyakit retina, termasuk degenerasi makula dan lesi optik, serta menyediakan penilaian risiko kesihatan untuk penyakit kronik yang lain.

Dr Anand menegaskan bahawa penggunaan AI tidak dapat dielakkan, dengan mengatakan bahawa “ia perlu dimanfaatkan dan digabungkan dengan teliti dan teliti dengan peraturan yang sesuai. Kita tidak boleh menukar keselamatan dan privasi untuk kelajuan atau kemudahan”.

Beliau menambah bahawa adalah penting untuk mengenali batasan dan potensi perangkap teknologi. Sebagai contoh, beliau memetik penyelidik MIT di Amerika Syarikat yang telah membangunkan alat berkuasa AI yang dipanggil Sybil untuk mengesan risiko kanser paru-paru pada masa hadapan.

Menurut laporan MIT pada bulan Januari, Sybil boleh menganalisis data imej LDCT tanpa bantuan pakar radiologi untuk meramalkan risiko pesakit menghidap kanser paru-paru dalam tempoh enam tahun.

Dia merasakan teknologi harus melengkapi dan tidak bersaing dengan ahli radiologi.

“Ini juga boleh menimbulkan kebimbangan pesakit dan menjejaskan perlindungan insurans perubatan.

“Sebaliknya, ia membolehkan pengawasan yang lebih teliti terhadap individu berisiko tinggi sedemikian supaya campur tangan yang sesuai boleh dilakukan pada tanda pertama tumor,” katanya.

Dr Anand menekankan bahawa jumlah keseluruhan kes kanser dijangka meningkat sebanyak 30% menjelang 2030, seperti yang diunjurkan oleh Kementerian Kesihatan, menekankan kepentingan menangani kebimbangan yang semakin meningkat ini.

Penyakit peringkat akhir ditambah dengan kekurangan pakar yang berkaitan di hospital kerajaan boleh bermakna lebih banyak diagnosis dan rawatan yang tertangguh, katanya, sambil menambah bahawa pemeriksaan awal adalah cara terbaik ke hadapan.

“Perkembangan penyakit, dari awal hingga lewat, adalah kebimbangan yang nyata dan serius; oleh itu, kelewatan harus diminimumkan.

“Jika teknologi AI berfungsi dengan cukup baik, ia boleh berskala dan digunakan secara meluas, menyediakan penyaringan yang lebih murah, lebih cekap dan lebih saksama.”