MANADOPOST.ID – Para peneliti kini tengah mengembangkan teknologi “kembaran digital” berbasis AI yang berfungsi sebagai versi virtual pasien untuk memprediksi kondisi kesehatan mereka di masa depan.
Digital twin adalah replika digital dari tubuh pasien yang dibuat menggunakan data medis nyata agar bisa mensimulasikan bagaimana penyakit berkembang.
Dengan teknologi ini, sistem AI bisa menjalankan analisis “bagaimana jika” (what-if) untuk mengevaluasi efek skenario pengobatan atau perubahan gaya hidup.
Menurut laporan ANTARA News, penelitian ini bertujuan meningkatkan kualitas prediksi kesehatan pada pasien agar bisa dilakukan intervensi lebih cepat.
AI digital twin menggabungkan data rekam medis, hasil tes laboratorium, dan catatan riwayat pasien dalam satu model komputasi.
Teknologi semacam ini sangat membantu dokter dalam membuat keputusan klinis yang lebih informatif dan personal.
Misalnya, jika pasien memiliki risiko penyakit jantung, digital twin bisa memproyeksikan seberapa cepat kondisi bisa memburuk tanpa intervensi.
Baca Juga: WPP dan Google Perluas Kemitraan AI untuk Transformasi Digital Global
Sementara itu, jika diberikan obat tertentu, digital twin bisa mensimulasikan efek samping atau manfaatnya dengan lebih presisi.
Penelitian ini termasuk dalam tren besar “healthcare digitalisasi”, di mana AI dan data besar (big data) semakin digunakan dalam perawatan kesehatan.
Menurut pernyataan dari peneliti, digital twin berbasis AI juga bisa mengurangi jumlah kunjungan fisik pasien ke rumah sakit karena banyak prediksi bisa dilakukan secara virtual.
Hal ini tentu bisa menghemat waktu dan biaya, terutama bagi pasien kronis atau dengan mobilitas terbatas.
Dalam dunia medis, prediksi risiko adalah salah satu tantangan besar, dan digital twin menawarkan solusi inovatif untuk mengatasi tantangan tersebut.
Teknologi ini juga memungkinkan pengujian virtual intervensi medis sebelum benar-benar diterapkan dalam dunia nyata, yang meningkatkan keamanan pasien.
Model digital twin umumnya menggunakan arsitektur AI berupa neural network khusus yang bisa menangani data medis beragam.
Salah satu pendekatan yang digunakan adalah knowledge graph agar relasi kompleks antar data medis bisa dipetakan dengan baik.
Ada juga penelitian yang menggabungkan AI dengan model jaringan saraf liquid neural network untuk digital twin agar analisis berjalan di waktu nyata.
Digital twin AI juga bisa diaplikasikan pada simulasi krisis medis atau manajemen pasien ICU agar prediksi kondisi pasien lebih cepat dan tepat.
Salah satu aplikasi potensialnya adalah dalam proses personalisasi obat, karena efek obat bisa diuji secara virtual terlebih dahulu.
Meski sangat menjanjikan, penggunaan kembaran digital juga menimbulkan tantangan etis dan privasi data karena data pasien harus sangat akurat dan aman.
Beberapa praktisi medis menyatakan perlu kerangka regulasi yang jelas agar penggunaan digital twin AI bisa diterima secara luas di dunia klinis.
Selain itu, skala komputasi untuk menjalankan digital twin cukup besar, sehingga butuh infrastruktur data dan komputasi yang kuat.
Tetapi jika tantangan tersebut bisa diatasi, digital twin AI berpotensi mengubah cara kerja dokter dari reaktif menjadi prediktif.
Ke depannya, mungkin semua pasien bisa memiliki versi digital mereka sendiri yang membantu memantau kesehatan secara terus-menerus.
Dengan teknologi ini, perawatan kesehatan bisa menjadi lebih personal, preventif, dan efisien dibanding sebelumnya. (aak)
Editor : Richard Lawongan