Pengantar AI dalam Layanan Kesehatan
Kecerdasan Buatan (AI) menghadirkan peluang besar bagi industri kesehatan dengan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat, seperti dalam diagnosis fibrilasi atrium melalui elektrokardiogram. AI dalam kesehatan terbagi menjadi dua kategori utama:
- AI Persepsi: Memahami penyakit.
- Intervensi AI: Menentukan perawatan yang sesuai untuk pasien berdasarkan penyakit mereka.
Namun, banyak sistem AI dalam kesehatan beroperasi sebagai kotak hitam, yang berarti tidak transparan dan tidak menjelaskan alasan di balik hasil yang dihasilkan. Hal ini menurunkan kepercayaan pengguna terhadap sistem. Untuk mengatasi masalah ini, AI yang Dapat Dijelaskan hadir, memberikan alasan dan menjelaskan kontribusi data dalam setiap prediksi, serta cara kerja model tersebut.
Mengapa AI yang Dapat Dijelaskan Penting dalam Perawatan Kesehatan?
Industri kesehatan memerlukan penjelasan dalam beberapa kasus penggunaannya. Sementara penggunaan sistem AI sebagai kotak hitam bisa diterima di banyak bidang, dalam kesehatan, ketidakjelasan dapat berbahaya bagi dokter dan pasien. Kesalahan diagnosis akibat sistem AI yang tidak dilatih dengan data yang tepat dapat berakibat fatal, sehingga kepercayaan terhadap hasilnya menjadi sulit. Oleh karena itu, penting untuk menerapkan AI yang Dapat Dijelaskan, yang mendukung prinsip transparansi dan keadilan. Sebagai contoh, sistem AI yang mendeteksi kanker kulit mungkin tidak efektif pada orang berkulit gelap karena bias dalam data pelatihan. Kurangnya representasi data tentang kulit gelap menyebabkan hasil yang salah, yang bisa membahayakan kelompok tertentu. Ini menekankan perlunya transparansi dan penjelasan dalam model dan data yang digunakan.
Prinsip AI yang Dapat Dijelaskan dalam Pelayanan Kesehatan
Penerapan AI yang Dapat Dijelaskan dalam layanan kesehatan harus mengikuti empat prinsip berikut:
- Explanation: Penjelasan krusial dalam kesehatan karena dapat memengaruhi nyawa. Sistem harus memberikan alasan di balik setiap keputusan, seperti saat memprediksi kemungkinan pasien dirawat di unit gawat darurat, dengan menjawab pertanyaan tentang algoritma, cara kerja model, dan parameter data yang berpengaruh.
- Meaningful: Penjelasan harus dipahami oleh pengguna sesuai dengan pengetahuan dan pengalaman mereka. Misalnya, penjelasan untuk pengembang bisa lebih teknis, sedangkan untuk pasien harus lebih sederhana.
- Explanation Accuracy: Penjelasan harus akurat untuk menjaga kepercayaan. Kesalahan dalam penjelasan dapat membahayakan pasien dan merusak kepercayaan pengguna terhadap sistem.
- Knowledge Limits: Sistem harus jelas tentang batasan kemampuannya agar tidak memberikan hasil yang keliru. Jika parameter yang diberikan berada di luar konteks yang ditangani, sistem harus mengakui keterbatasan tersebut daripada memberikan hasil yang salah.
Manfaat AI yang Dapat Dijelaskan dalam Kesehatan
AI yang Dapat Dijelaskan semakin diadopsi dalam layanan kesehatan karena sistem ini dapat mengenali pola dan membuat keputusan berdasarkan Big Data. Fitur-fitur yang ditawarkan mencakup:
- Transparansi: Memungkinkan pengguna memahami algoritma dan model dengan cara yang sesuai bagi mereka.
- Fidelitas: Penjelasan yang diberikan harus akurat dan sesuai dengan kinerja model.
- Domain: Penjelasan yang mudah dipahami dan relevan dalam konteks tertentu.
- Konsistensi: Penjelasan harus konsisten untuk semua prediksi, menghindari kebingungan.
- Generalisasi: Memberikan menjelasan yang umum namun tidak terlalu umum.
- Kesederhanaan: Penjelasan yang sederhana dan mudah dipahami.
- Alasan: Menjelaskan alasan di balik setiap hasil sistem.
- Dapat Dilacak: Memungkinkan pengguna untuk melacak logika dan kontribusi data dalam output.
Kesimpulan
Sebagian besar sistem AI tidak bertanggung jawab atas hasil yang dihasilkan, yang dapat merugikan pengguna dengan memberikan informasi yang salah. AI yang dapat dijelaskan bersama prinsip-prinsipnya mengubah fungsi tradisional sistem dengan menjelaskan algoritma, model, dan fitur yang digunakan. Dengan transparansi, sistem AI dapat menjadi lebih adil dan efektif dalam industri kesehatan.