China Izinkan AI Buka Klinik Mata, Kemampuannya Naik Tiap Bulan

Para peneliti yang dipimpin oleh tim dari Beijing Visual Science and Translational Eye Research Institute (BERI) di China membiarkan AI menjalankan klinik mata. Meski tetap di bawah pengawasan, klinik yang diberi nama AI-TEC (AI-Agent Augmented Tsinghua Eye Clinic) ini langsung menarik perhatian.

Melansir ScienceAlert, Kamis (24/9/2026), dokter manusia tetap terlibat. Klinik ini dirancang sejak awal untuk memaksimalkan penggunaan AI, alih-alih sekadar menambahkan alat-alat tersebut pada sistem dan praktik yang sudah ada. Itu berarti, AI digunakan dalam segala aspek, mulai tahap pra-konsultasi hingga tindak lanjut pasien. Bahkan termasuk proses pemindaian mata itu sendiri yang sangat krusial.

"Kami menyajikan pelajaran dari penerapan awal ini mengenai upaya membawa AI melampaui sekadar kinerja algoritma menuju transformasi alur kerja klinis dan integrasi tingkat sistem, yang merupakan titik terciptanya nilai klinis sesungguhnya," tulis para peneliti dalam makalah mereka. Laporan dan studi ini telah dipublikasikan dalam jurnal Nature Medicine.

Uji coba AI-TEC menghasilkan beberapa temuan menarik. Awalnya, AI memiliki tingkat keberhasilan yang relatif rendah dalam mengidentifikasi penyakit melalui pemindaian mata seperti glaukoma dan degenerasi makula terkait usia. Namun, tingkat akurasi meningkat secara signifikan ketika dokter spesialis mata memberikan 1.426 citra pemindaian mata berkualitas tinggi kepada AI, yang telah diberi label kondisi medis yang relevan secara akurat.

Data baru ini memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan data pelatihan awal yang mencakup hampir 27.000 citra tetapi memiliki kualitas lebih rendah dan pelabelan yang kurang komprehensif.

Keberhasilan meningkat

Dengan menggunakan metrik diagnostik standar yang disebut AUROC, AI mampu mencapai tingkat akurasi di atas 0,93 menggunakan data pelatihan yang telah diperbarui. Angka ini dikira-kira setara dengan sistem pemindaian canggih lainnya.

Temuan lain dari para peneliti adalah bahwa penggunaan klinis alat AI tersebut sempat tinggi di awal, lalu menurun. Berdasarkan data yang diambil setelah lima bulan berjalan, hanya 41 dari 1.113 pemeriksaan (3,8%) yang dilakukan pada bulan tersebut yang memanfaatkan proses AI-TEC yang tersedia.

Angka ini kembali naik menjadi 259 dari 1.126 pemeriksaan (23%) pada bulan berikutnya, setelah para peneliti membuat sistem tersebut lebih cepat dan mudah digunakan, dengan pengurangan jumlah klik serta berkurangnya kebutuhan input manual dari staf.

"Pengalaman awal kami menunjukkan bahwa penerapan layanan kesehatan berbasis AI secara fundamental merupakan tantangan ekosistem," jabar tim peneliti.

"Efektivitasnya tidak bergantung pada kinerja algoritma individu semata, melainkan pada kualitas data, interaksi alur kerja, keterlibatan klinisi, tata kelola serta pemantauan yang memadai, dan nilai klinis yang terukur," imbuh mereka.

Temuan lain dari para peneliti adalah perlunya umpan balik yang cepat dan rutin dari para klinisi. Tujuannya agar AI dapat berkembang.

Poin penting penentu keberhasilan klinik AI

Dari penelitian ini, ada tiga poin yang diperlukan untuk mewujudkan keberhasilan klinik. Hal tersebut antara lain perlunya data berkualitas, optimalisasi operasional, serta umpan balik yang rutin dan cepat.

"Kami menekankan perlunya keterlibatan dan kolaborasi erat di lokasi antara klinisi dan peneliti AI," ujar para pakar.

Konsep klinik yang mengutamakan AI (AI-first) ini masih berada pada tahap awal. Akan tetapi, hasil uji coba berskala kecil ini menunjukkan bahwa klinik sejenis bisa sukses jika berbagai faktor pendukung yang tepat dipadukan.

Kendati demikian, masih banyak tantangan yang harus dihadapi, termasuk menyelaraskan perbedaan fokus antara AI yang mengutamakan hasil akhir (apakah pasien A menderita penyakit mata atau tidak) dengan dokter yang lebih mengutamakan gejala (pasien A melaporkan penglihatan kabur).

Dengan kata lain, memiliki AI yang akurat dalam menganalisis citra hasil pemindaian tidak serta-merta berarti sistem tersebut akan meningkatkan kualitas perawatan pasien. Studi ini bahkan menyarankan agar pengujian di masa mendatang tidak hanya berfokus pada skor kinerja teknis semata.

"Keberhasilan sistem layanan kesehatan yang berbasis AI pada akhirnya harus diukur dari transformasi alur kerja klinis dan peningkatan hasil kesehatan yang dicapai berkat AI, bukan sekadar dari kemampuan AI dalam mencatatkan kinerja unggul berdasarkan tolok ukur tertentu," tegas peneliti.