Nationalgeographic.co.id - Demensia merupakan istilah untuk gangguan pada kemampuan seseorang untuk mengingat, berpikir, dan membuat keputusan yang akan mengganggu kehidupan sehari-hari penderitanya menurut Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit Amerika Serikat atau CDC. Dilaporkan ada sekitar lima juta lansia di Amerika Serikat yang menderita demensia dan diprediksi jumlahnya akan bertambah menjadi hampir 14 juta di tahun 2060.
Baru-baru ini sebuah penelitian yang dipublikasikan di JAMA Network Open yang berjudul Performance of Machine Learning Algorithms for Predicting Progression to Dementia in Memory Clinic Patients menemukan bentuk kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) yang mampu mendeteksi siapa yang mungkin akan menderita demensia secara akurat.
Penelitian yang dilakukan oleh University of Exeter ini menggunakan data lebih dari 15.300 pasien di negeri Paman Sam. Dilansir dari Science Daily, teknik yang diterapkan oleh teknologi ini adalah menemukan pola tersembunyi pada data dan mempelajari siapa yang memiliki peluang terbesar mengidap demensia. Penelitian yang didanai oleh Alzheimer's Research UK juga mengemukakan teknologi sejenis dapat mengurangi jumlah orang yang mungkin salah didiagnosa demensia.
Data dari pasien-pasien yang datang ke 30 klinik memori Pusat Koordinasi Alzheimer Nasional di Amerika Serikat dianalisis oleh para peneliti. Data yang dianalisis merupakan data dari pasien-pasien yang tidak memiliki keluhan demensia pada awal penelitian, meskipun banyak dari mereka ditemukan memiliki masalah dengan memori atau fungsi otak lainnya.
Baca Juga: Tak Bisa Dengar Pembicaraan Saat Bising Bisa Jadi Tanda Demensia
Dengan jangka waktu penelitian dari 2005 hingga 2015, satu dari sepuluh peserta didiagnosa demensia dalam waktu dua tahun setelah mengunjungi klinik. Penelitian tersebut menemukan bahwa model kecerdasan buatan dapat memprediksi kasus demensia dengan akurasi hingga 92 persen. Jauh lebih akurat daripada dua metode penelitian alternatif yang sudah ada.
Untuk pertama kalinya juga para peneliti juga menemukan bahwa sekitar delapan persen dari pasien salah didiagnosa demensia. Ini berarti, kecerdasan buatan tidak hanya mampu mendeteksi siapa yang akan menderita demensia namun, juga mampu mengidentifikasi lebih dari 80 persen diagnosa yang tidak konsisten.
"Kami sekarang dapat mengajarkan komputer untuk secara akurat memprediksi siapa yang akan menderita demensia dalam dua tahun. Kami juga senang untuk mengetahui bahwa metode pendekatan pembelajaran mesin kami mampu mengidentifikasi pasien yang mungkin salah didiagnosis,” kata Profesor David Llewellyn dari Universitas Exeter yang mengawasi penelitian tersebut.
“Hal ini berpotensi mengurangi dugaan dalam praktik klinis dan secara signifikan meningkatkan jalur diagnostik, membantu keluarga mengakses dukungan yang mereka butuhkan secepat dan seakurat mungkin," lanjutnya.
Baca Juga: 10 Gejala Demensia, Kesulitan Menghitung Hingga Salah Meletakan Barang
Rekan peneliti di Universitaly of Exeter, dr. Janice Ranson menambahkan bahwa para peneliti tahu bahwa demensia adalah kondisi yang sangat ditakuti. Menggunakan teknologi ini di klinik dapat membantu diagnosis jauh lebih akurat, mengurangi tekanan yang tidak perlu yang dapat disebabkan oleh diagnosis yang salah.
Studi kali ini telah menghasilkan bahwa metode yang diterapkan bekerja secara efisien dengan menggunakan data pasien yang tersedia secara rutin di klinik seperti memori dan fungsi otak, kinerja pada tes kognitif, dan faktor gaya hidup. Sekarang tim peneliti berencana untuk melakukan studi lanjutan untuk mengevaluasi penggunaan praktis metode kecerdasan buatan di klinik, untuk menilai apakah hal ini dapat diluncurkan untuk meningkatkan diagnosis, pengobatan, dan perawatan demensia.
Kepala Penelitian di Alzheimer's Research UK, dr. Rosa Sancho mengatakan kecerdasan buatan memiliki potensi besar untuk meningkatkan deteksi penyakit yang menyebabkan demensia sedari dini. Tidak hanya itu, teknologi ini dapat merevolusi proses diagnosis untuk orang yang peduli tentang diri mereka sendiri atau orang yang dicintai yang menunjukkan gejala.
“Teknik ini merupakan perkembangan yang signifikan atas pendekatan alternatif yang ada dan dapat memberikan dokter dasar untuk merekomendasikan perubahan gaya hidup dan mengidentifikasi orang-orang yang mungkin mendapat manfaat dari dukungan atau penilaian mendalam," pungkas dr. Rosa Sancho.