SIDIKPOST | BOGOR – Prof Dr dr R Muharam, SpOG, Subsp. F.E.R, MPH, Guru Besar Ilmu Kedokteran Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia (FKUI), menyatakan bahwa transformasi penanganan endometriosis secara komprehensif dengan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) adalah langkah menuju peningkatan kualitas reproduksi di masa depan. Pernyataan ini disampaikannya dalam taklimat media di Bogor pada hari Sabtu.
Dilansir Dari ANTARA , Menurut Prof Muharam, manajemen endometriosis masih dihadapkan pada berbagai problematika, seperti lambatnya perempuan mencari diagnosis karena menganggap gejala nyeri panggul sebagai hal yang normal. Kondisi ini dapat memperparah endometriosis, menyebabkan masalah seperti nyeri haid, infertilitas, dan pemilihan target terapi.
Endometriosis, sebagai penyakit inflamasi kronik, memicu reaksi peradangan kronis dan memiliki angka kekambuhan tinggi. Prof Muharam mengungkapkan bahwa diagnosa endometriosis sering mengalami keterlambatan hingga 7-11 tahun, sebagian disebabkan karena anggapan bahwa nyeri haid adalah hal yang normal.
Prof Muharam menekankan pentingnya inovasi teknologi seperti kecerdasan buatan (AI) dalam memaksimalkan hasil pengobatan endometriosis. Diagnosis yang cepat dan akurat menjadi kunci dalam menangani kondisi ini. Saat ini, banyak penderita endometriosis datang ke pusat rujukan fertilitas dalam keadaan parah, yang dapat mengakibatkan penurunan kualitas hidup dan produktivitas kerja, serta pembiayaan pengobatan yang mahal.
Dalam menjawab tantangan ini, Prof Muharam mengemukakan bahwa teknologi Reproduksi Berbantu (TRB) dan kecerdasan buatan (AI) dapat menjadi solusi. Pendekatan multidisiplin diperlukan untuk menangani beragam target terapi, mencegah kekambuhan, dan meningkatkan kualitas hidup penderita endometriosis.
Dalam pengembangan terapi, Prof Muharam menyoroti immunoterapi dan stem cell sebagai inovasi yang dapat meningkatkan potensi sistem imun dan menghambat pembentukan jaringan parut pada ovarium. Penerapan kecerdasan buatan (AI) dengan memanfaatkan Machine learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Artificial neural networks (ANN), dan Computer Vision (CV) diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam tatalaksana endometriosis di masa mendatang.
Dengan demikian, upaya ini diharapkan dapat memperbaiki kemampuan diagnostik, meningkatkan terapi personal, memperbaiki luaran operasi, mencari patofisiologi, dan meningkatkan akurasi penilaian derajat keparahan endometriosis. Transformasi ini menjadi langkah maju dalam memastikan kualitas hidup perempuan yang terkena endometriosis.
( SDP )
