Kanker paru-paru merupakan salah satu jenis kanker yang paling mematikan di dunia, dengan tingkat kematian yang sangat tinggi. Deteksi dini dan diagnosis yang akurat menjadi kunci utama dalam meningkatkan peluang kesembuhan pasien. Teknologi pencitraan, khususnya tomografi terkomputasi (CT), telah memainkan peran penting dalam mendeteksi kanker paru-paru. Namun, tantangan dalam interpretasi gambar CT secara manual masih menjadi hambatan yang signifikan. Dalam upaya untuk meningkatkan akurasi diagnosis, tim peneliti dari Universitas Airlangga mengembangkan sistem klasifikasi kanker paru-paru berbasis CT yang memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin.
Pentingnya Diagnosis Dini Kanker Paru-Paru
Kanker paru-paru sering kali tidak menunjukkan gejala pada tahap awal, yang menyebabkan banyak kasus baru terdeteksi pada stadium lanjut. Diagnosis dini sangat penting karena semakin awal kanker dideteksi, semakin besar kemungkinan untuk mendapatkan hasil pengobatan yang lebih baik. Pencitraan CT adalah salah satu alat utama yang digunakan dalam mendeteksi nodul paru-paru, yang bisa menjadi indikator adanya kanker. Namun, mengidentifikasi kanker paru-paru melalui gambar CT merupakan tantangan besar karena kemiripan visual antara nodul ganas dan jinak.
Klasifikasi Kanker Paru-Paru dengan Pembelajaran Mesin
Penelitian dari Universitas Airlangga berfokus pada pengembangan sistem yang mampu mengklasifikasikan nodul paru-paru secara otomatis sebagai ganas atau jinak dengan akurasi tinggi. Dengan memanfaatkan teknik pembelajaran mesin, sistem ini dirancang untuk menganalisis gambar CT dan memberikan diagnosis yang lebih cepat dan lebih akurat dibandingkan dengan metode manual.
Bagaimana Sistem Ini Bekerja?
- Preprocessing Data: Gambar CT yang dihasilkan diolah melalui serangkaian proses awal untuk meningkatkan kualitas dan meminimalkan noise. Ini termasuk normalisasi gambar dan segmentasi untuk menyoroti area yang relevan dalam gambar.
- Ekstraksi Fitur: Fitur penting dari gambar CT, seperti tekstur, bentuk, dan intensitas, diekstraksi dan digunakan sebagai input untuk model pembelajaran mesin. Fitur-fitur ini memainkan peran kunci dalam membedakan antara nodul yang ganas dan yang jinak.
- Klasifikasi: Model pembelajaran mesin yang digunakan dilatih dengan data dari ribuan gambar CT yang telah dilabeli secara manual oleh ahli radiologi. Setelah dilatih, model ini mampu mengklasifikasikan nodul baru berdasarkan pola yang telah dipelajari, memberikan diagnosis yang cepat dan andal.
- Evaluasi dan Validasi: Sistem ini kemudian dievaluasi menggunakan data uji untuk memastikan akurasi dan keandalannya. Hasil awal menunjukkan bahwa sistem ini memiliki tingkat akurasi yang signifikan, membuatnya menjadi alat yang berharga dalam mendukung keputusan medis.
Keunggulan Sistem Klasifikasi Berbasis CT
- Akurasi Diagnostik yang Lebih Tinggi: Dengan menggunakan pembelajaran mesin, sistem ini mampu mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam membedakan nodul ganas dan jinak dibandingkan dengan analisis manual.
- Pengurangan Beban Kerja Tenaga Medis: Sistem ini membantu mengurangi beban kerja ahli radiologi dengan menyaring dan mengidentifikasi nodul yang mencurigakan secara otomatis, memungkinkan mereka untuk fokus pada kasus yang paling kritis.
- Diagnostik yang Lebih Cepat: Dengan otomatisasi proses analisis gambar, diagnosis dapat dilakukan lebih cepat, yang sangat penting dalam kasus kanker yang memerlukan penanganan segera.
- Potensi untuk Diterapkan Secara Luas: Sistem ini dapat diintegrasikan ke dalam alat pencitraan medis yang ada di rumah sakit, memungkinkan penerapan yang luas di berbagai fasilitas kesehatan.
Masa Depan Diagnostik Kanker Paru-Paru
Pengembangan sistem klasifikasi kanker paru-paru berbasis CT ini merupakan langkah maju yang signifikan dalam upaya meningkatkan diagnosis dan pengobatan kanker paru-paru. Dengan teknologi ini, rumah sakit dan klinik dapat memberikan diagnosis yang lebih akurat dan lebih cepat, meningkatkan peluang pasien untuk mendapatkan pengobatan yang tepat waktu. Selain itu, teknologi ini dapat terus disempurnakan dengan data baru dan model yang lebih canggih, membuka peluang lebih lanjut dalam diagnosa kanker yang lebih presisi.
Kesimpulan
Sistem klasifikasi kanker paru-paru yang dikembangkan oleh tim peneliti Universitas Airlangga menandai kemajuan penting dalam dunia medis. Dengan memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin dan pencitraan CT, sistem ini menawarkan solusi yang lebih cepat, akurat, dan efisien dalam mendeteksi kanker paru-paru. Di masa depan, inovasi ini berpotensi menyelamatkan lebih banyak nyawa dengan mendukung diagnosa dini dan pengobatan yang lebih tepat.
Link Journal : https://scholar.unair.ac.id/en/publications/development-of-lung-cancer-classification-system-for-computed-tom