Deteksi dini tuberkulosis (TBC) penting untuk mempercepat penanganan dan mencegah penularan penyakit. Tahukah Anda, Indonesia sudah mampu melakukan skrining TBC menggunakan artificial intelligence (AI). Salah satunya memakai CAD4TB® (Computer-Aided Detection for Tuberculosis).
Global Tuberculosis Report 2024, World Health Organization (WHO) mencatat Indonesia termasuk dalam delapan negara penyumbang dua pertiga kasus TBC global pada 2024. Pada 2025, menurut WHO, lebih dari satu juta orang diperkirakan mengalami TBC di Indonesia, dengan sekitar 134.000 kematian setiap tahunnya.
Sementara itu, Kementerian Kesehatan RI menyampaikan bahwa setiap menit dua orang terinfeksi TBC dan setiap empat menit satu orang meninggal akibat penyakit ini di Indonesia.
Fakta tersebut menegaskan pentingnya deteksi dan diagnosis dini. Keterlambatan penemuan kasus akan meningkatkan risiko penularan sekaligus menghambat pasien memperoleh pengobatan tepat waktu.
Perluasan skrining penting untuk menjangkau lebih banyak orang yang berisiko TBC dan menghubungkan mereka dengan layanan kesehatan yang dibutuhkan.
Prof. Dr. dr. Erlina Burhan, MSc, SpP(K), Guru Besar dan Dokter Spesialis Pulmonologi dan Kedokteran Respirasi Konsultan Infeksi Paru, mengatakan, masih banyak orang belum menyadari gejalanya, atau mengalami keterbatasan akses terhadap layanan kesehatan. Padahal, keterlambatan diagnosis dapat meningkatkan risiko penularan.
“Karena itu, skrining aktif penting untuk menemukan kasus lebih dini, terutama pada kelompok berisiko, seperti orang yang tinggal serumah atau melakukan kontak erat dengan pasien TBC, orang dengan HIV, serta bayi, anak- anak, lansia, dan orang dengan kondisi yang melemahkan sistem kekebalan tubuh,” ujarnya.
Skrining menggunakan AI
Skrining TBC menggunakan artificial intelligence (kecerdasan buatan), seperti pada CAD4TB, berpotensi memperkuat upaya penemuan kasus TBC secara lebih luas dan efisien.
Teknologi ini menganalisis citra rontgen dada untuk mengidentifikasi kelainan yang mengindikasikan kemungkinan TBC, sehingga membantu tenaga kesehatan menentukan individu yang memerlukan pemeriksaan lanjutan.
“Artificial intelligence juga berpotensi mendukung skrining di wilayah dengan keterbatasan tenaga ahli radiologi. Prof. Erlina menambahkan, ”Namun, hasil analisis AI tetap perlu dikonfirmasi melalui pemeriksaan lanjutan dan penilaian tenaga kesehatan sebelum diagnosis dapat ditegakkan. Karena itu, penerapan teknologi ini perlu diimbangi dengan akurasi yang terjaga, infrastruktur yang memadai, serta kapasitas tenaga kesehatan dalam menggunakannya.”
Teknologi CAD4TB, dari Delft Imaging, telah mendukung skrining TBC terhadap lebih dari dua juta orang di Indonesia, membantu penyedia layanan kesehatan mengidentifikasi individu yang berisiko TBC dan memerlukan pemeriksaan lebih lanjut.
Kepada OTC Digest, Guido Geerts, CEO / Founder Delft Imaging, mengatakan, “Indonesia telah menunjukkan komitmen yang kuat dalam upaya mengatasi TBC, dan kami merasa terhormat dapat menjadi mitra dalam perjalanan ini. Komitmen kami tidak terbatas pada penyediaan teknologi, tetapi juga mencakup dukungan terhadap transfer pengetahuan, penguatan kapasitas lokal, serta pengembangan solusi kesehatan yang berkelanjutan dan memberikan dampak jangka panjang.”
Pemeriksaan lanjutan
Prof. Erlina menekankan bahwa keberhasilan penanggulangan TBC tidak cukup diukur dari jumlah orang yang menjalani skrining, tetapi juga dari tindak lanjut yang mereka terima.
“Setiap orang yang terindikasi TBC perlu mendapatkan akses terhadap pemeriksaan lanjutan, diagnosis yang tepat, dan pengobatan sesuai anjuran,” tambahnya.
Perluasan skrining perlu dibarengi dengan penguatan layanan diagnostik, akses pengobatan, pendampingan pasien, serta kolaborasi antara pemerintah, fasilitas kesehatan, dan masyarakat.
“Pendekatan yang berkesinambungan ini penting agar lebih banyak kasus dapat ditemukan dan ditangani, sekaligus mendukung upaya Indonesia menuju eliminasi TBC,” Prof. Erlina menekankan. (jie)
Tinggalkan Balasan