LangsungKlik.id – Kemunculan aplikasi mobile yang mengklaim mampu mendeteksi dini kanker melalui kecerdasan buatan (AI) memicu harapan sekaligus kontroversi. Dengan hanya mengunggah foto bagian tubuh atau hasil pencitraan sederhana, pengguna berharap dapat mendapat sinyal peringatan awal. Namun, observasi terhadap penelitian ilmiah, peringatan badan kesehatan global, dan regulasi di Indonesia menunjukkan jurang yang dalam antara potensi teknologi ini dengan akurasi klinis yang dapat diandalkan untuk diagnosa mandiri.
Perkembangan algoritma deep learning dalam membaca gambar medis memang pesat. AI telah menunjukkan performa menjanjikan dalam membantu radiolog mengidentifikasi potensi kanker payudara pada mamografi atau lesi kulit pada dermatoskopi. Namun, lompatan dari alat bantu profesional ke aplikasi direct-to-consumer (DTC) penuh dengan tantangan dan risiko.
Memetakan Jenis dan Mekanisme Aplikasi AI Deteksi Kanker
Observasi terhadap aplikasi yang beredar di toko aplikasi global mengelompokkannya dalam beberapa kategori:
- Aplikasi Analisis Foto Kulit: Menggunakan kamera ponsel untuk menganalisis foto tahi lalat atau lesi kulit, kemudian memberikan skor risiko melanoma atau kanker kulit lainnya. Ini adalah jenis yang paling umum ditemui.
- Aplikasi Analisis Gejala Berbasis Chatbot: Pengguna menjawab serangkaian pertanyaan tentang gejala (misalnya, batuk kronis, perubahan kebiasaan BAB). AI kemudian memberikan perkiraan risiko dan anjuran untuk ke dokter.
- Aplikasi yang Mengklaim Analisis Citra Medis Sederhana: Misalnya, menganalisis foto hasil USG atau CT-Scan pribadi (yang sangat tidak disarankan karena kualitas foto layar berbeda dengan data DICOM asli).
Membedah Harapan dan Realita Akurasi
Klaim “akurasi tinggi” pada aplikasi ini perlu dikritisi dengan beberapa fakta kunci:
1. Masalah Data Pelatihan dan Bias Algoritma:
- Algoritma AI hanya sebaik data yang melatihnya. Banyak model dilatih dengan database gambar dari populasi kulit terang (Kaukasia). Akurasinya dapat menurun drastis ketika digunakan pada kulit berwarna (melanin lebih tinggi), seperti kulit populasi Indonesia, yang memiliki karakteristik dan presentasi penyakit yang bisa berbeda.
- Aplikasi umumnya dilatih dengan gambar berkualitas tinggi dari alat medis (dermatoskop), bukan foto kamera ponsel dengan pencahayaan, sudut, dan resolusi yang tidak terkontrol.
2. Keterbatasan Diagnosa Berbasis Gambar Tunggal:
- Diagnosa kanker, terutama kulit, tidak hanya bergantung pada satu gambar. Dokter melakukan pemeriksaan ABCDE (Asymmetry, Border, Color, Diameter, Evolution) dan yang terpenting: menanyakan sejarah perubahan lesi dari waktu ke waktu (Evolution). Aplikasi hanya melihat satu momen statis.
- Banyak kondisi kulit jinak (seperti nevus, keratosis) yang secara visual mirip dengan lesi ganas bagi algoritma, berpotensi menyebabkan hasil positif palsu yang memicu kecemasan tidak perlu, atau lebih berbahaya lagi, hasil negatif palsu yang menimbulkan rasa aman palsu (false reassurance).
3. Absnya Konteks Klinis dan Anamnesis:
- AI tidak dapat menanyakan riwayat keluarga, kebiasaan merokok, paparan sinar matahari, atau gejala sistemik yang dialami pengguna. Faktor-faktor ini crucial dalam penilaian risiko klinis yang komprehensif.
Risiko Nyata dari Ketergantungan pada Aplikasi
- Penundaan Berobat yang Berakibat Fatal: Rasa aman palsu dari hasil “rendah risiko” dapat membuat pengguna mengabaikan gejala yang sebenarnya serius dan menunda kunjungan ke dokter. Dalam onkologi, waktu adalah hal yang kritis.
- Meningkatnya Beban Kecemasan (Cyberchondria): Hasil “berisiko tinggi” dari aplikasi yang tidak terpercaya dapat memicu kecemasan ekstrem dan mendorong seseorang menjalani serangkaian pemeriksaan invasif yang sebenarnya tidak diperlukan.
- Privasi Data Medis yang Sensitif: Foto bagian tubuh yang diunggah ke server pihak ketiga adalah data kesehatan yang sangat sensitif. Tidak jelas bagaimana data ini disimpan, digunakan, atau dilindungi oleh pengembang aplikasi.
Panduan Bijak Menyikapi Aplikasi Kesehatan Berbasis AI
- Posisikan sebagai “Alat Kesadaran”, Bukan “Diagnostik”: Gunakan aplikasi ini hanya sebagai pengingat untuk lebih memperhatikan tubuh dan mendorong kesadaran akan perubahan. Hasilnya tidak boleh dianggap sebagai diagnosis akhir.
- Verifikasi Sumber dan Klaim Ilmiah: Cari tahu apakah algoritma aplikasi tersebut telah divalidasi dalam studi klinis peer-reviewed dan diterbitkan di jurnal medis terkemuka. Waspada terhadap klaim yang tidak disertai bukti transparan.
- Utamakan Pemeriksaan Profesional: Deteksi dini kanker yang andal hanya dapat dilakukan oleh tenaga kesehatan melalui kombinasi anamnesis, pemeriksaan fisik, dan alat penunjang diagnosis yang tepat (seperti biopsi, yang merupakan standar emas). Tidak ada aplikasi yang dapat menggantikan konsultasi dokter.
- Cek Regulasi di Indonesia: Hingga saat ini, BPOM RI belum mengeluarkan izin edar untuk aplikasi AI yang diklasifikasikan sebagai alat diagnostik mandiri. Setiap klaim diagnosa dari suatu aplikasi seharusnya telah melalui proses pengawasan ketat yang belum umum ditemui.
Masa Depan: AI sebagai Asisten Dokter, Bukan Penggantinya
Arah pengembangan yang benar dan etis adalah integrasi AI ke dalam alur kerja klinis dokter (AI-as-a-tool). Contohnya, algoritma yang membantu radiolog menyaring ratusan gambar mamografi untuk memprioritaskan kasus yang mencurigakan, atau membantu dermatolog dalam mendokumentasikan dan memantau perubahan lesi kulit pasien dari waktu ke waktu.
Masa depan deteksi dini kanker terletak pada sinergi antara kecerdasan manusia (dokter) dan kecerdasan buatan, bukan pada penggantian salah satunya. Untuk masyarakat, literasi digital kesehatan yang kritis menjadi tameng terbaik—memahami bahwa dalam dunia medis yang kompleks, tidak ada shortcut menuju diagnosis yang valid melalui sebuah aplikasi sederhana. (*)
