Jurnal ini memberikan tinjauan komprehensif mengenai penerapan Kecerdasan Buatan (AI), khususnya Pembelajaran Mendalam (Deep Learning), dalam berbagai aspek radiologi klinis dan manajemen alur kerja (workflow).

1. Tujuan Utama AI dalam Radiologi

Penerapan AI dalam radiologi bertujuan untuk meningkatkan kualitas, efisiensi, dan nilai dari diagnosis pencitraan medis. Tiga bidang aplikasi utama meliputi:

• Peningkatan Efisiensi Alur Kerja: Mengotomatiskan tugas-tugas rutin untuk mengurangi beban kerja ahli radiologi.
• Peningkatan Kualitas Diagnosis: Membantu mendeteksi penyakit dan memprediksi hasil klinis dengan akurasi yang lebih tinggi.
• Pengurangan Dosis dan Waktu Pemindaian: Mengoptimalkan proses akuisisi gambar.

---

2. Aplikasi AI di Berbagai Tahap Radiologi

A. Akuisisi Gambar

• Optimalisasi Parameter: AI dapat digunakan untuk memprediksi parameter pemindaian terbaik (misalnya, dosis radiasi minimal pada CT atau waktu pemindaian minimal pada MRI) untuk mempertahankan kualitas gambar yang dapat diterima.
• Peningkatan Kualitas Gambar: Menggunakan Deep Learning untuk mengurangi noise dan artefak, sehingga memungkinkan pemindaian berkecepatan tinggi atau dosis rendah.

B. Interpretasi Gambar (Diagnosis)

Ini adalah area penerapan AI yang paling aktif, terutama menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Konvolusional (CNN):

• Deteksi dan Klasifikasi Lesi: AI dapat digunakan untuk mendeteksi nodul paru-paru, fraktur tulang, pendarahan otak, atau lesi hati secara otomatis.
• Segmentasi: Mengidentifikasi dan mengukur volume organ atau tumor secara akurat, yang sangat penting untuk perencanaan terapi radiasi atau pemantauan respons pengobatan.
• Kuantifikasi Lanjut (Radiomics): Mengekstrak fitur-fitur kuantitatif dari gambar yang tidak dapat dilihat oleh mata manusia. Fitur radiomic ini dapat digunakan untuk membangun model prediktif mengenai prognosis pasien atau respons terhadap pengobatan (misalnya, memprediksi jenis genetik tumor).

C. Alur Kerja dan Prioritas Kerja

• Penyortiran Cerdas (Smart Triage): AI dapat memprioritaskan studi yang membutuhkan perhatian segera (misalnya, pasien dengan tanda-tanda stroke atau emboli paru) untuk memastikan intervensi tepat waktu.
• Pelaporan Otomatis: Membantu dalam otomatisasi pengukuran rutin dan penyusunan draf laporan awal.

---

3. Tantangan dan Langkah Berikutnya

Meskipun potensi AI sangat besar, jurnal ini juga menyoroti beberapa tantangan penting yang harus diatasi:

1. Kebutuhan Data: Model AI membutuhkan set data besar, terlatih dengan baik, dan teranotasi dengan cermat. Keterbatasan pada variasi data dapat menyebabkan model gagal bekerja di lingkungan klinis yang berbeda (lack of generalizability).
2. Validasi Klinis: Model harus divalidasi secara ketat dalam pengaturan klinis dunia nyata sebelum dapat diimplementasikan.
3. Masalah Regulasi dan Etika: Pertimbangan seputar kepemilikan data, privasi pasien, dan tanggung jawab hukum jika terjadi kesalahan diagnosis yang melibatkan AI.
4. Integrasi ke PACS: Diperlukan integrasi yang mulus antara software AI dengan Sistem Pengarsipan dan Komunikasi Gambar (PACS) dan Sistem Informasi Radiologi (RIS) di rumah sakit.

Secara keseluruhan, artikel menyimpulkan bahwa AI bukanlah pengganti ahli radiologi, melainkan alat bantu yang kuat yang akan mengubah peran ahli radiologi menjadi lebih fokus pada kasus yang kompleks dan perencanaan pengobatan, sambil meningkatkan kecepatan dan kualitas diagnosis.