Organisasi Kesehatan Dunia memperkirakan lebih dari 250.000 kematian yang sebenarnya dapat dicegah terjadi setiap tahun di seluruh dunia akibat komplikasi terkait kehamilan. Ultrasonografi prenatal dapat meningkatkan hasil kehamilan dan menurunkan angka kematian janin serta ibu, namun dua pertiga penduduk dunia tidak memiliki akses ke pencitraan diagnostik seperti ultrasonografi. Metode saat ini sangat bergantung pada pelatihan klinis khusus, sehingga jutaan orang di wilayah berpenghasilan rendah tidak pernah menjalani satu pun ultrasonografi selama kehamilan mereka.
Untuk menjembatani kesenjangan ini, para peneliti mengembangkan sistem pembelajaran mesin yang menginterpretasikan ultrasonografi "blind sweep". Metode pemindaian ini memungkinkan tenaga kesehatan garda depan tanpa pelatihan sonografi untuk melakukan pemeriksaan dengan menggeser probe portabel berbiaya rendah di perut dengan pola yang terstandar. Karena banyak wilayah menghadapi kekurangan tenaga ahli yang kritis dan pelatihan sonografer tradisional mahal serta memakan waktu bertahun-tahun, pelatihan minimal yang dikombinasikan dengan interpretasi AI berpotensi memperluas cakupan skrining prenatal secara signifikan.
Dalam studi yang diterbitkan di JAMA Network Open, para peneliti mengevaluasi seberapa baik model AI untuk penilaian usia kehamilan dapat digeneralisasi di berbagai lingkungan klinis dan perangkat keras. Usia kehamilan, yaitu seberapa jauh kehamilan telah berlangsung, menjadi dasar sebagian besar perawatan prenatal, termasuk keputusan terkait skrining, pengobatan, dan persalinan. Penelitian sebelumnya memvalidasi model tersebut pada pasien yang belum pernah dilihat dari kohort yang sama dengan tempat model itu belajar. Studi prospektif ini menguji apakah sistem tetap andal ketika berjalan secara langsung pada perangkat seluler di klinik sungguhan, dengan operator pemula dan peralatan yang tidak familiar.
Model ini diuji di Northwestern Medicine di Chicago, sebuah pusat akademik perkotaan dengan sumber daya tinggi, dan di **
Sumber: Google AI Blog · Diringkas oleh HeadlinesBriefing