Pentingnya dataset citra medis untuk pengembangan sistem diagnosis berbasis AI

Pada tanggal 10-13 November 2021 diselenggarakan Artificial Intelligence Innovation Summit 2021. Pada acara tersebut Pokja 6 Pusat Inovasi Kecerdasan Artifisial (PIKA) mengusung tema “Tantangan dalam mengumpulkan dataset medis, misalnya citra CT-Scan dan X-Ray, untuk diagnosis Covid-19 memakai Kecerdasan Artifisial (Pengolahan Citra dan Pengenalan Pola)” dengan pembicara, penanggap dan moderator sebagai berikut

Pembicara       :    Prof. Bambang Riyanto Trilaksono (Ketua TFRIC 2020 sub Kecerdasan Artifisial) 
Penanggap      :    Dr. dr Aziza Ghanie Icksan, Sp.Rad (K), Ketua Koligium Radiology Indonesia sekaligus Ketua Perhimpunan Radiologi Thoraks Indonesia                             
Moderator      :    Dr. Ary Setijadi Prihatmanto (STEI ITB)

Dalam acara tersebut Prof. Bambang melaporkan kegiatan pengembangan Kecerdasan Artifisial untuk Deteksi Covid-19 berbasis Data Citra dan Pentingnya Dataset Kesehatan [1]. Kegiatan tersebut dikerjakan tim besar dari peneliti, praktisi IT dan medis Indonesia pada tahun 2020 dengan tujuan membangun perangkat lunak berbasis AI yang dapat dimanfaatkan oleh rumah sakit dalam menegakkan diagnosis Covid-19. Input sistem adalah citra CT-Scan, X-Ray dan data klinis. Sedangkan outputnya prediksi Covid-19 pada seorang pasien. Sistem yang dibangun merupakan kombinasi dari (1) machine learning (2) Deep Learning (3) Platform Data Mining (4) Sistem Pendukung Keputusan berbasis Knowledge Growing System dan (5) Sistem Geospasial epidemiologi. Dalam pengembangannya, diperlukan data radiologis (CT-Scan, X-Ray dan data klinis) dari dalam dan luar negeri. Idealnya untuk membangun sistem yang “pintar”, diperlukan data dalam jumlah “cukup” (puluhan sampai ratusan ribu). Akan tetapi kegiatan ini mengalami kendala dalam mengumpulkan dataset. Data yang berhasil dikumpulkan dari 18 rumah sakit di Indonesia, hanya 674 citra X-Ray (581 pasien), 14926 citra CT-Scan (125 pasien) dan data klinis dari 849 pasien. Hal inilah yang dikonsultasikan kepada Dr. Aziza sebagai radiolog.

Gambar 1 Diskusi antara wakil komunitas AI dan wakil komunitas radiologi

Dr. Aziza memberikan tanggapan bahwa dokter spesialis radiologi yang ada di instalasi radiologi pada rumah sakit tempat mereka bekerja, bertanggung jawab moral untuk menggunakan data-data citra. Mereka tidak dapat menggunakan data dengan cara yang bisa membahayakan pasien, dan mempertimbangkan etika menggunakan dan menghargai data, juga berperilaku sebagai profesional dalam mengoperasikan AI untuk memberikan yang terbaik bagi pasien dan komunitas [2][3][4]. Terhadap pemanfaatan AI pada radiologi disampaikan:

  • untuk membuat kerangka kerja etik penggunaan AI, harus ada kerja sama antara peneliti, dokter spesialis radiologi, pasien, pengambil keputusan dan pemerintah
  • Kerangka kerja etik untuk aplikasi AI di Radiologi harus mencerminkan prinsip dasar etika biomedis: autonomy, beneficence, non-maleficence, and justice.
  • Sebelum implementasi metode AI manapun, kita membutuhkan penelitian yang sudah menjalani proses peer-review dan transparansi.
  • Karena aplikasi apapun yang dikembangkan untuk tujuan diagnostik harus mengikuti pernyataan Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy Studies (STARD)( AI juga perlu STARD)

Poin penting pemanfaatan AI adalah 

  • AI memiliki potensi besar untuk mempercepat penemuan ilmiah dalam kedokteran dan untuk mengubah perawatan kesehatan.
  • Perlunya kesadaran bahwa “tidak ada yang artificial tentang AI” seperti yang dikatakan oleh Fei-Fei Li, co-director dari Stanford Human-Centered AI Institute, “It’s inspired by people, it’s created by people, and-most importantly-it impacts people”
  • Kecerdasan “alami” akan dan harus selalu bertanggung jawab untuk pengambilan keputusan.
  • Harus mengimplementasikan AI dengan cara terbaik untuk mencerminkan standar etika dan hukum yang berlaku sambil memastikan perlindungan yang memadai untuk kepentingan pasien.
  • Radiologis harus secara aktif terlibat dalam perumusan etika yang mengatur penggunaan dan penelitian tentang AI dalam pencitraan medis

Etika kecerdasan buatan dalam radiologi, dirangkumkan dari pernyataan bersama European and North American Multisociety:

  • Penggunaan AI di radiologi secara etis harus meningkatkan kesejahteraan, meminimalisir bahaya dan memastikan bahwa manfaat dan bahaya didistribuskan di antara para pemangku kepentingan dengan cara yang adil.
  • AI dalam radiologi harus transparan dan sangat dapat diandalkan, mengurangi bias dalam pengambilan keputusan dan memastikan bahwa tanggung jawab dan akuntabilitas tetap berada di tangan perancang atau operator manusia.
  • Komunitas radiologi harus mulai mengembangkan kode etik dan praktik AI –> Di Indonesia belum ada
  • Radiologis harus tetap bertanggung jawab atas hasil ekpertise Imaging yang diberikan ke pasien dan perlu memperoleh keterampilan baru untuk melakukan yang terbaik bagi pasien di ekosistem AI yang baru.

Diskusi ini menarik, sayang waktunya terbatas. Diharapkan komunikasi ini akan terus berlangsung, karena penerapan AI pada radiologi perlu keterlibatan aktif radiolog. Perlu digarisbawahi bahwa AI tidak bertujuan menggantikan peran radiolog (dokter), melainkan sebagai alat bantu untuk mengambil keputusan yang cepat dan akurat. Analisa AI karena berbasis statistik tidak akan lepas dari error. Keputusan terakhir tetap di tangan dokter, yang akan menentukan proses diagnosis pada pasien.

Referensi

  1. Artificial Intelligence untuk Deteksi Covid-19 Berdasarkan citra CT-scan dan X-ray, halaman 21-30, Artificial Intelligence di Masa Pandemi, ITB Press, 2021, Bandung (ISBN: 978-623-297-020-5). (Laporan tim Task Force Riset dan Inovasi Teknologi: Tim Aksi 3)
  2. Artificial Intelligence as medical device in radiology: ethical and regulatory issues in Europe and the United States. Pesapane F et al (2018). Insights Imaging 1-9 https://doi.org/10.1007/s13244-018-0645-y Page 12 of 13 (akses terakhir : 16 Desember 2021)
  3. Fei-Fei Li’s Quest to Make AI Humanity. Jessi Hempel. Wired. Available via https://www.wired.com/story/fei-fei-li-artificial-intelligence-humanity/ (akses terakhir : 16 Desember 2021)
  4. Canadian Association of Radiologists White Paper on Artificial Intelligence in Radiology, Can Assoc Radiol J . 2018 May;69(2):120-135. doi: 10.1016/j.carj.2018.02.002. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29655580/  (akses terakhir : 16 Desember 2021)
Dipublikasi di catatan kerja, coffee morning | Meninggalkan komentar

NIK Lydia Permata Danira

Belakangan sinetron Layangan Putus sedang viral. Dalam cerita tersebut, tokoh antagonis-nya bernama Lydia Permata Danira. Saya perhatikan KTP-elektronik yang dimiliki oleh Lydia Permata Danira ada kesalahan NIK. Format umumnya NIK 6-6-4.

  • 6 digit pertama kode wilayah Propinsi, Kabupaten/Kota dan Kecamatan tempat tinggal pada saat mendaftar
  • 6 digit kedua adalah tanggal, bulan dan tahun kelahiran dan khusus untuk perempuan tanggal lahirnya ditambah angka 40
  • 4 digit terakhir merupakan nomor urut penerbitan NIK yang diproses secara otomatis dengan SIAK

Tetapi pada NIK tersebut, memakai 7 digit untuk merepresentasikan tempat tinggal. Sehingga format penulisannya bukan 6-6-4, melainkan 7-6-3. NIK Danira saya pisahkan menjadi 3 bagian 3274096-290996-003. Kemudian tanggal lahir mestinya bukan ditulis 290996, melainkan 690996. Untuk warna latar belakang biru, sudah benar. Karena ybs. lahir pada tahun genap (tahun 1996).

Saya suka produser sinetron ini. Sudah berupaya membuat sedemikian rupa identitas palsu, yang bisa ditebak dari penulisan NIK-nya. Jelas tidak memakai identitas asli seseorang, karena NIK-nya sudah ditulis dengan cukup teliti.

Dipublikasi di gado-gado | Meninggalkan komentar

Evaluasi 2021

Tahun 2021 berakhir. Catatan di blog saya update, sebagai upaya evaluasi diri dan bersyukur atas karunia-Nya.Ya Allah, terima kasih atas segala kesempatan dan pelajaran yang telah Kau berikan. Berikanlah kami kekuatan untuk dapat berbuat lebih baik lagi pada tahun yad.  (Catatan tahun yll. dapat dibaca di evaluasi 2020, evaluasi 2019, evaluasi 2018, evaluasi 2017evaluasi 2016evaluasi 2015,  evaluasi 2014evaluasi 2012,  evaluasi 2011 , evaluasi 2010 , evaluasi 2009, dan evaluasi 2008. )

  1. Aktivitas di Indonesian Association for Pattern Recognition (INAPR)
    1. Tahun ini pendaftaran asosiasi ke Kementrian Hukum dan HAM selesai diproses, dan INAPR resmi terdaftar sebagai organisasi ilmiah di Indonesia maupun dunia.
  2. Research Topics
    1. Deteksi Covid-19 dari citra CT-Scan memakai Machine Learning ( Task Force Riset dan Inovasi Covid-19 “TFRIC-19” )
    2. Pengukuran kinerja komponen biometrics pada perangkat pembaca KTP elektronik (layanan teknologi untuk industri)
    3. Pengembangan sistem identifikasi individu memakai multimodal biometric : pengenalan wajah  ( pendanaan dari DIPA BPPT )
    4. Computer Aided Malaria Diagnosis dari citra mikroskopis apusan darah  untuk klasifikasi spesies & life stage Plasmodia
  3. Layanan Teknologi
    1. Mengkoordinasikan pengujian Reader KTP elektronik terhadap 4 Device Under Test dari klien industri dalam negeri, mengenai kesesuaian spesifikasinya dengan Permendagri No.76 Tahun 2020 (update dari Permendagri No.34 tahun 2014)
  4. Academic Publications
    1. Image Enhancement of Infant’s Fingerprints, Anto Satriyo Nugroho, Christiandi, Nurdianti Rizki Hapsari, Rully Kusumajaya, Gembong Satrio Wibowanto, presented at International Conference on Data and Software Engineering (ICoDSE) 2021, October 3-4, 2021, Bandung
    2. Liveness Detection with Image Quality Assessment, Muhammad Ghifari Zuhir, Retno Supriyanti, Anto Satriyo Nugroho, Proc. of The 3rd International Conference on Engineering, Technology, and Innovative Researches (ICETIR2021), Paper ID: 1892, September 1st, 202
    3. Face Recognition with Anti Spoofing Eye Blink Detection, Syafrudin Rais Akhdan, Retno Supriyanti, Anto Satriyo Nugroho, Proc. of The 3rd International Conference on Engineering, Technology, and Innovative Researches (ICETIR2021), Paper ID: 1893, September 1st, 2021
    4. Obstructive Sleep Apnea Detection using Frequency Analysis of Electrocardiographic RR Interval and Machine Learning Algorithms, Aida Noor Indrawati, Nuryani, Anto Satriyo Nugroho, Trio Pambudi Utomo, accepted for publication in Journal of Biomedical Physics and Engineering
  5. Award
  6. Hak atas Kekayaan Intelektual
    1. Software Deteksi Anti-Spoofing Memakai Ekstraksi Penilaian Kualitas Citra (Image Quality Assessment). Hak Cipta No. EC00202138125, 11 Agustus 2021. Perangkat lunak ini adalah hasil mahasiswa Univ. Soedirman dalam program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) di Pusat Teknologi Informasi & Komunikasi, BPPT
    2. Software Deteksi Liveness pada Sistem Pengenalan Wajah menggunakan Kedipan Mata (Hak Cipta No. EC00202135825, 30 Juli 2021). Perangkat lunak ini adalah hasil mahasiswa Univ. Soedirman dalam program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) di Pusat Teknologi Informasi & Komunikasi, BPPT
  7. Standar Nasional Indonesia
    1. SNI ISO/IEC 19794-13 Teknologi Informasi – Format Pertukaran Data Biometrik Bagian 13: Data Suara, ditetapkan lewat Keputusan Kepala BSN No. 139/KEP/BSN/4/2021, 23 April 2021(Adopsi Identik, peran sebagai Konseptor dan Anggota Komite Teknis 35-01)
    2. SNI ISO/IEC 19794-6 Teknologi Informasi – Format Pertukaran Data Biometrik Bagian 6: Data Citra Iris, ditetapkan lewat Keputusan Kepala BSN No. 345/KEP/BSN/8/2021, 24 Agustus 2021(Adopsi Identik, peran sebagai Konseptor dan Anggota Komite Teknis 35-01)
  8. Presentation / Invited Talk
    1. Pemanfaatan Biometrik untuk Identifikasi Individu, Webinar Sesi Industri dan Proyek Pelatihan Microcredential Associate Data Scientist Kemdikbudristek, Universitas Udayana, 21 November 2021
    2. Identifikasi individu dengan Biometrik, webinar ICE Institute untuk Indonesia Satu, 27 Oktober 2021
    3. Implementation of Biometrics Standards for Indonesian e-ID Card, join Standards Australia with thema “Incubating Capacity for Critical and Emerging Technology Standards for Safety, Security and Trade”, 25 October 2021
    4. Pemanfaatan biometrik untuk identifikasi individu, workshop di Universitas Kristen Maranatha, 9 Oktober 2021
    5. Biometrik untuk identifikasi individu, Kuliah umum Artificial Intelligence seri 4, Universitas Negeri Surabaya, 29 September 2021
    6. Detection of Covid-19 from CT-scan image, 3rd Indonesia-Thailand Sharing Forum on COVID-19 Digital : AI & Xray Image Collaboration, August 7, 2021
    7. Penerapan SNI Biometrik, Rapat Persiapan kaji ulang SNI dan penerapan SNI Biometrik, 29 Juli 2021
    8. Teknologi Biometrik untuk KTP Elektronik, General lecture organized by Institut Teknologi Indonesia, July 14, 2021
    9. Kolaborasi Penelitian Pusat Teknologi Informasi dan Komunikasi BPPT, Focus Group Discussion conducted by Univ. Jenderal Soedirman, June 5, 2021
    10. Pusat Unggulan Iptek Biometrik, Focus Group Discussion conducted by Univ. Negeri Surabaya, April 30, 2021
    11. Biometrics : Research, National Standards and Technical Services, Keynote Speaker in online seminar with the topic “Take AI To A New Era”, conducted by Huawei and Binus, Jakarta, March 24, 2021
    12. Artificial Intelligence dan Strategi Nasional KA, Focus Group Discussion (FGD) Kecerdasan Artifisial Islami diselenggarakan oleh Majelis Ulama Indonesia (MUI), Jakarta, 4 Maret 2021
  9. Teaching
    1. Artificial Intelligence  (Swiss German University, Dept. of Information & Communication Technology, Semester 4)
    2. Introduction to Pattern Recognition (Swiss German University, Dept. of Information & Communication Technology, Semester 5)
    3. Digital Image Processing (Swiss German University, Dept. of Information & Communication Technology, Semester 7)
    4. Teknologi Multimedia ( UNS Sebelas Maret, Surakarta, Semester 8 )
    5. Datamining ( UNS Sebelas Maret, Surakarta, Semester 7 )
    6. Artificial Intelligence ( Institut Teknologi Indonesia )
    7. Machine Learning ( Institut Teknologi Indonesia )
    8. Transformasi Digital ( Institut Teknologi Indonesia )
  10. Supervised thesis/dissertation
    1. M. Arief (S3 di STEI ITB)
    2. Arief Sartono (S3 di STEI ITB)
    3. Ferdinand Mahardhika (S3, Binus)
    4. Yuni Arti (S2 Fasilkom UI)
    5. Dewi Cahya Fitri (S2 Fisika UNS)
    6. Aida Noor Indrawati (S2 Fisika UNS)
    7. Friescha Septiyani (S2 Fisika UNS)
    8. Nur Aisyah Nadiyah (S1, Univ. Pendidikan Indonesia)
    9. Muhammad Ghifari Zuhir (S1 Elektro Univ. Soedirman)
    10. Syafrudin Rais Akhdan (S1 Elektro Univ. Soedirman)
    11. Triska Arum Sari MK (S1 Elektro Univ. Soedirman)
    12. Bagas Pambudi (S1 Elektro Univ. Soedirman)
    13. Dewi Ananta (S1 Univ. Al Azhar)
  11. Tugas tambahan
    1. Ketua Pokja-6 Pusat Inovasi Kecerdasan Artifisial
  12. Review
    1. Journal of Tropical Forest Science
    2. Artificial Intelligence in Medicine
    3. Journal of ICT Research and Applications (2 paper)
    4. International Conference on Medical Imaging and Computer-Aided Diagnosis (MICAD 2021)
    5. Computers in Biology and Medicine
    6. International Journal on Electrical Engineering and Informatics
    7. Jurnal Sistem Cerdas
    8. International E-Conference on Industrial, Mechanical, Electrical and Chemical Engineering (ICIMECE 2020)
    9. International Conference on Neural Information Processing (3 paper)
    10. 2021 International Conference on Data and Software Engineering “ICoDSE” (4 paper)
    11. The International Biomedical Instrumentation and Technology Conference (IBITeC)
    12. Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences
Dipublikasi di research | Meninggalkan komentar