Semua konten iLive ditinjau secara medis atau diperiksa fakta untuk memastikan akurasi faktual sebanyak mungkin.
Kami memiliki panduan sumber yang ketat dan hanya menautkan ke situs media terkemuka, lembaga penelitian akademik, dan, jika mungkin, studi yang ditinjau secara medis oleh rekan sejawat. Perhatikan bahwa angka dalam tanda kurung ([1], [2], dll.) Adalah tautan yang dapat diklik untuk studi ini.
Jika Anda merasa salah satu konten kami tidak akurat, ketinggalan zaman, atau dipertanyakan, pilih dan tekan Ctrl + Enter.
AI dapat memprediksi prognosis pada kanker payudara triple negatif
Terakhir ditinjau: 02.07.2025
Para peneliti di Institut Karolinska di Swedia telah mempelajari seberapa baik berbagai model kecerdasan buatan dapat memprediksi prognosis kanker payudara triple-negatif dengan menganalisis sel-sel imun tertentu di dalam tumor. Studi yang dipublikasikan dalam jurnal eClinicalMedicine ini merupakan langkah penting menuju penggunaan AI dalam perawatan kanker untuk meningkatkan kesehatan pasien.
Limfosit yang menyusup ke tumor merupakan jenis sel imun yang berperan penting dalam melawan kanker. Jika limfosit ini hadir di dalam tumor, artinya sistem imun sedang mencoba menyerang dan menghancurkan sel kanker.
Sel-sel imun ini mungkin penting untuk memprediksi bagaimana pasien dengan apa yang disebut kanker payudara triple-negatif akan merespons pengobatan dan bagaimana penyakit tersebut akan berkembang. Namun, hasil penilaian sel-sel imun dapat bervariasi ketika dilakukan oleh ahli patologi. Kecerdasan buatan (AI) dapat membantu menstandardisasi dan mengotomatiskan proses ini, tetapi sulit untuk membuktikan bahwa AI berfungsi cukup baik untuk digunakan dalam perawatan kesehatan.
Sepuluh model AI dibandingkan
Para peneliti menguji sepuluh model AI yang berbeda dan membandingkan kemampuannya untuk menganalisis limfosit yang menyusupi tumor dalam sampel jaringan kanker payudara triple-negatif.
Hasilnya menunjukkan bahwa model AI bervariasi dalam kinerja analitisnya. Meskipun ada perbedaan ini, delapan dari sepuluh model menunjukkan kemampuan prediktif yang baik, artinya mereka mampu memprediksi status kesehatan pasien di masa mendatang dengan cara yang sama.
Bahkan model yang dilatih pada jumlah sampel yang lebih kecil menunjukkan kemampuan prediksi yang baik, yang menunjukkan bahwa limfosit yang menyusup ke tumor merupakan biomarker yang dapat diandalkan," kata Balázs Aç, seorang peneliti di Departemen Onkologi dan Patologi di Karolinska Institutet.
Diperlukan penelitian independen
Studi ini menunjukkan bahwa diperlukan kumpulan data besar untuk membandingkan berbagai perangkat AI dan memastikan kualitasnya sebelum diterapkan dalam layanan kesehatan. Meskipun hasilnya menjanjikan, validasi lebih lanjut masih diperlukan.
"Studi kami menyoroti pentingnya studi independen yang meniru praktik klinis di dunia nyata," kata Balazs Aç. "Hanya melalui uji coba seperti itu kami dapat yakin bahwa perangkat AI dapat diandalkan dan efektif untuk penggunaan klinis."