Guru Besar ITS Kembangkan Kecerdasan Artifisial Metode Deep Learning untuk Bidang Kesehatan

Eng Chastine Fatichah Guru Besar Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) bidang Kecerdasan Artifisial atau Artificial Intelligence (AI) mengembangkan teknik deep learning model generative pada bidang kesehatan.

Ia mengatakan, deep learning merupakan salah satu teknik kecerdasan artifisial yang mengajarkan komputer untuk memproses data seperti struktur otak manusia.

“Melalui teknik tersebut, kita dapat membangkitkan beberapa data sintesis menjadi bentuk citra, teks, sinyal, dan lain sebagainya,” ucapnya dalam keterangan yang diterima, Minggu (21/5/2023).

Dalam metode yang dikembangkan itu, ia menyebut terdapat beberapa teknik generative AI, salah satunya Generative Adversarial Network (GAN) yang mendukung penelitiannya untuk proses inpainting citra wajah.

Teknik tersebut, kata Chanstine, memiliki tujuan untuk memodifikasi piksel pada citra wajah yang hilang atau tertutupi, sehingga dapat dilakukan restorasi terhadap foto lama yang telah rusak.

“Hal ini tentu sangat diperlukan untuk menyelesaikan permasalahan pada bidang kesehatan, tidak menutup kemungkinan juga pada bidang kebudayaan serta keamanan,” ujarnya.

Selain itu, ia juga mengembangkan metode pembangkitan citra sintesis ultrasound dengan menggunakan metode yang sama. Yang mana penambahan variasi data latih pada metode tersebut, bermanfaat untuk meningkatkan kinerja model prediksi.

Dalam hal ini, Chastine melakukan penelitian tentang model klasifikasi tingkat keparahan penyakit kanker payudara dari sebuah citra medis. Untuk menghasilkan model prediksi yang lebih akurat, digunakan penambahan jumlah data latih pada setiap kategori citra ultrasound payudara hingga mendekati hasil yang seimbang.

Lebih lanjut, pihaknya juga menghadirkan kebermanfaatan lain dari keilmuannya tersebut, yakni dalam bentuk medical image captioning. Penelitian yang menggunakan teknik Generative Pre-trained Transformer (GPT) tersebut ditujukan untuk dapat membuat laporan medis dari citra sinar X paru-paru.

“Teknik ini diperlukan metode pengolahan data menggunakan proses encoder-decoder. Dalam prosesnya, data yang sebelumnya berbentuk citra akan diolah sedemikian rupa sehingga menghasilkan deskripsi teks yang akurat, sehingga dapat membantu dokter dalam melakukan penulisan laporan medis dengan tingkat kekeliruan yang rendah. Selain itu, teknik ini dapat menjadi alternatif pada situasi kekurangan ahli profesional,” jelasnya.

Di samping adanya manfaat teknik generative AI bagi kehidupan, Chastine mengungkapkan bahwa terdapat juga beberapa tantangan atas keilmuan tersebut, yakni soal isu keamanan dan etika. Karena menurutnya, hasil pembangkitan citra atau teks sintesis yang mendekati realitas akan menyulitkan manusia dalam membedakan data yang asli dan tiruan.

Terkait dengan hal itu, Chastine berpesan agar dapat memanfaatkan teknologi kecerdasan artifisial hanya untuk hal-hal yang positif.

“Semoga melalui ilmu kecerdasan artifisial yang saya miliki dapat bermanfaat dan membantu menaikkan kualitas tridharma perguruan tinggi,” pungkasnya.(ris/iss)