Ikhbar.com: Sejumlah ilmuwan telah mengembangkan perangkat lunak artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan yang mampu memprediksi waktu terjadinya stroke dengan tingkat akurasi dua kali lipat dibandingkan metode konvensional. Teknologi tersebut diharapkan dapat membantu dokter memberikan pengobatan lebih cepat dan tepat kepada pasien.
Perangkat lunak ini dikembangkan melalui kolaborasi antara peneliti dari Imperial College London di Inggris, Technical University of Munich di Jerman dan University of Edinburgh di Skotlandia. Model AI tersebut dilatih menggunakan data pemindaian otak dari 800 pasien stroke dengan waktu kejadian yang diketahui.
Pengujian lebih lanjut dilakukan pada sekitar 2.000 pasien lainnya. Hasilnya menunjukkan bahwa perangkat lunak ini mampu mengidentifikasi waktu terjadinya stroke dengan akurasi dua kali lebih tinggi dibandingkan metode visual standar. 
Baca: Mengapa AI Terlihat Sangat Cerdas? Ternyata Ini Rahasianya
Salah satu peneliti, Dr. Paul Bentley menjelaskan bahwa sebagian besar stroke yang disebabkan oleh gumpalan darah hanya dapat diobati secara efektif dalam waktu 4,5 jam sejak gejala pertama muncul.
“Pengobatan konvensional hanya efektif pada tahap awal stroke. Jika diterapkan terlalu lambat, pengobatan bisa menyebabkan kerusakan sekunder,” jelasnya, sebagaimana dikutip dari Anadolu Agency, pada Senin, 23 Desember 2024.
Ia menambahkan, informasi yang akurat dari perangkat lunak ini dapat membantu dokter membuat keputusan penting terkait jenis pengobatan yang akan diberikan kepada pasien stroke.
Baca: Google: AI Biang Kerok Kesesatan di Internet
Teknologi tersebut bekerja dengan cara menganalisis hasil pemindaian otak secara otomatis untuk menentukan area yang relevan serta mengidentifikasi lesi yang menunjukkan waktu terjadinya stroke. Kemampuan perangkat lunak ini untuk mempertimbangkan karakteristik jaringan otak dan variasi lesi menjadi faktor kunci keunggulannya.
Penelitian dilakukan dengan tujuan mempercepat diagnosis dan meningkatkan akurasi pengobatan stroke. Hasil lengkapnya telah dipublikasikan di Jurnal Nature Digital Medicine.
