Akankah AI menggantikan ahli radiologi?

Setiap kali model AI baru mendapatkan demonstrasi yang menarik, kekhawatiran yang sama muncul kembali - apakah AI akan menggantikan ahli radiologi. Itu adalah kekhawatiran yang wajar. Radiologi sangat bergantung pada gambar dan pola, dan komputer menyukai pola seperti halnya balita menyukai kancing.

Berikut jawaban yang lebih jelas: AI sudah mengubah radiologi, dengan cepat… dan sebagian besar hanya membentuk ulang bentuk pekerjaan, bukan menghapusnya. Beberapa tugas akan menyusut. Beberapa alur kerja akan berbalik. Radiolog yang tidak pernah beradaptasi mungkin akan tersingkir. Namun, penggantian total, di tengah realitas perawatan klinis yang kompleks, adalah hal yang berbeda.

Artikel yang mungkin ingin Anda baca setelah ini:

🔗 Akankah AI menggantikan dokter: masa depan kedokteran
Gambaran realistis tentang peran AI dalam praktik medis modern.

🔗 Bagaimana AI membantu pertanian
Cara AI meningkatkan hasil panen, perencanaan, dan pengambilan keputusan di bidang pertanian.

🔗 Mengapa AI buruk bagi masyarakat?
Risiko seperti bias, kehilangan pekerjaan, pengawasan, dan bahaya disinformasi.

🔗 Bagaimana AI mendeteksi anomali
Bagaimana model-model tersebut menandai perilaku yang tidak biasa dalam data dan sistem.

Fakta sebenarnya: apa yang sedang dilakukan AI saat ini ✅

AI dalam bidang radiologi saat ini sebagian besar unggul dalam tugas-tugas yang spesifik:

• Menandai temuan mendesak agar studi yang menakutkan didahulukan (triase) 🚨

• Menemukan “pola yang sudah dikenal” seperti nodul, pendarahan, fraktur, emboli, dll.

• Mengukur hal-hal yang dapat diukur oleh manusia tetapi mereka benci mengukurnya (volume, ukuran, perubahan seiring waktu) 📏

• Membantu program penyaringan menangani volume tanpa membuat orang kelelahan.

Dan ini bukan sekadar sensasi: AI radiologi yang diatur dan digunakan di klinik sudah mencakup sebagian besar lanskap perangkat AI klinis . Sebuah tinjauan taksonomi tahun 2025 tentang perangkat medis AI/ML yang diotorisasi FDA (meliputi otorisasi yang tercantum oleh FDA per 20 Desember 2024 ) menemukan bahwa sebagian besar perangkat menerima gambar sebagai input, dan radiologi adalah panel peninjau utama untuk sebagian besar perangkat tersebut. Itu merupakan petunjuk besar tentang di mana “AI klinis” akan mendarat pertama kali. [1]

Namun, "bermanfaat" tidak sama dengan "penggantian dokter secara otonom." Standar yang berbeda, risiko yang berbeda, tanggung jawab yang berbeda…

Mengapa "penggantian" seringkali merupakan model mental yang salah 🧠

Radiologi bukan hanya sekadar "melihat piksel, menyebutkan penyakit."

Dalam praktiknya, ahli radiologi melakukan hal-hal seperti:

• Menentukan apakah pertanyaan klinis tersebut sesuai dengan pemeriksaan yang telah ditentukan.

• Mempertimbangkan prioritas, riwayat operasi, artefak, dan kasus-kasus khusus yang rumit.

• Menghubungi dokter yang merujuk untuk mengklarifikasi apa yang sebenarnya terjadi.

• Merekomendasikan langkah selanjutnya, bukan hanya memberi label pada suatu temuan.

• Memikul tanggung jawab medis-hukum atas laporan tersebut.

Berikut adalah cuplikan adegan singkat yang "kedengarannya membosankan, tapi memang begitu adanya":

Sekarang pukul 02:07. CT kepala. Artefak gerakan. Riwayat pasien menyebutkan "pusing," catatan perawat menyebutkan "jatuh," dan daftar antikoagulan menyebutkan "wah gawat."
Tugasnya bukan "mencari titik perdarahan." Tugasnya adalah triase + konteks + risiko + kejelasan langkah selanjutnya.

Itulah mengapa hasil yang paling umum dalam penerapan klinis adalah: AI mendukung ahli radiologi alih-alih menyingkirkan mereka.

Dan beberapa perkumpulan radiologi telah secara eksplisit menyatakan tentang lapisan manusia: pernyataan etika multi-perkumpulan (ACR/ESR/RSNA/SIIM dan lainnya) membingkai AI sebagai sesuatu yang harus dikelola secara bertanggung jawab oleh ahli radiologi - termasuk kenyataan bahwa ahli radiologi tetap bertanggung jawab penuh atas perawatan pasien dalam alur kerja yang didukung AI. [2]

Apa yang membuat versi AI yang baik untuk radiologi? 🔍

Jika Anda menilai sistem AI (atau memutuskan apakah akan mempercayainya), "versi yang baik" bukanlah versi dengan demo paling keren. Melainkan versi yang mampu bertahan saat berhadapan dengan realitas klinis.

Alat AI radiologi yang baik cenderung memiliki:

• Lingkup yang jelas - ia melakukan satu hal dengan baik (atau serangkaian hal yang didefinisikan secara ketat)

• Validasi yang kuat - diuji di berbagai lokasi, pemindai, dan populasi.

• Kesesuaian alur kerja - terintegrasi ke dalam PACS/RIS tanpa membuat semua orang merasa tidak nyaman

• Tingkat kebisingan rendah - lebih sedikit peringatan sampah dan positif palsu (atau Anda akan mengabaikannya)

• Penjelasan yang membantu - bukan transparansi sempurna, tetapi cukup untuk memverifikasi.

• Tata Kelola - pemantauan terhadap penyimpangan, kegagalan, dan bias yang tidak terduga.

• Akuntabilitas - kejelasan tentang siapa yang menandatangani, siapa yang bertanggung jawab atas kesalahan, dan siapa yang melaporkan ke pihak yang berwenang.

Selain itu: “telah disetujui FDA” (atau yang setara) adalah sinyal yang bermakna - tetapi bukan jaminan. Bahkan daftar perangkat yang menggunakan AI milik FDA sendiri pun dirancang sebagai sumber transparansi yang tidak komprehensif , dan metode inklusinya sebagian bergantung pada bagaimana perangkat tersebut menjelaskan AI dalam materi publik. Terjemahan: Anda masih memerlukan evaluasi lokal dan pemantauan berkelanjutan. [3]

Ini terdengar membosankan… dan membosankan itu bagus dalam dunia kedokteran. Membosankan itu aman 😬

Tabel Perbandingan: Opsi AI umum yang sering ditemui oleh ahli radiologi 📊

Harga seringkali berdasarkan penawaran, jadi saya akan menjaga bagian itu tetap samar-samar sesuai dengan kondisi pasar (karena memang cenderung demikian).

Pengakuan tentang keanehan format: "Harga" sengaja dibuat samar karena penjual memang suka penetapan harga yang samar. Itu bukan cara saya menghindar, itu memang cara pasar berlaku 😅

Di mana AI dapat mengungguli manusia rata-rata di jalur sempit 🏁

AI paling unggul ketika tugasnya adalah:

• Sangat berulang

• Stabil pola

• Terwakili dengan baik dalam data pelatihan.

• Mudah dinilai berdasarkan standar referensi.

Dalam beberapa alur kerja gaya skrining, AI dapat bertindak seperti sepasang mata tambahan yang sangat konsisten. Misalnya, evaluasi retrospektif besar dari sistem AI skrining payudara melaporkan kinerja perbandingan pembaca rata-rata yang lebih kuat (berdasarkan AUC dalam satu studi pembaca) dan bahkan simulasi pengurangan beban kerja dalam pengaturan pembacaan ganda gaya Inggris. Itulah kemenangan “jalur sempit”: pekerjaan pola yang konsisten, dalam skala besar. [4]

Namun sekali lagi… ini adalah bantuan alur kerja, bukan “AI menggantikan ahli radiologi yang bertanggung jawab atas hasilnya.”

Di mana AI masih mengalami kesulitan (dan ini bukan hal kecil) ⚠️

AI bisa sangat mengesankan namun tetap gagal dalam hal-hal yang penting secara klinis. Masalah umum yang sering terjadi:

• Kasus di luar distribusi : penyakit langka, anatomi yang tidak biasa, keanehan pasca operasi.

• Kebutaan konteks : temuan pencitraan tanpa "cerita" yang menyertainya dapat menyesatkan.

• Sensitivitas artefak : gerakan, logam, pengaturan pemindai yang aneh, pengaturan kontras… hal-hal yang menyenangkan.

• Hasil positif palsu : satu hari yang buruk bagi AI dapat menciptakan pekerjaan tambahan alih-alih menghemat waktu.

• Kegagalan senyap : jenis yang berbahaya - ketika sesuatu terlewatkan secara diam-diam.

• Pergeseran data : perubahan kinerja ketika protokol, mesin, atau populasi berubah.

Hal terakhir ini bukan teori. Bahkan model gambar berkinerja tinggi pun dapat mengalami pergeseran ketika cara pengambilan gambar berubah (pergantian perangkat keras pemindai, pembaruan perangkat lunak, penyesuaian rekonstruksi), dan pergeseran tersebut dapat mengubah sensitivitas/spesifisitas yang bermakna secara klinis dengan cara yang penting untuk menimbulkan bahaya. Inilah sebabnya mengapa “pemantauan dalam produksi” bukanlah sekadar kata kunci - melainkan persyaratan keselamatan. [5]

Selain itu - dan ini sangat penting - tanggung jawab klinis tidak berpindah ke algoritma . Di banyak tempat, ahli radiologi tetap menjadi penandatangan yang bertanggung jawab, yang membatasi seberapa tidak campur tangan yang dapat Anda lakukan secara realistis. [2]

Profesi ahli radiologi yang terus berkembang, bukan menyusut 🌱

Ironisnya, AI dapat membuat radiologi lebih "mirip dokter," bukan sebaliknya.

Seiring dengan meluasnya otomatisasi, para ahli radiologi sering menghabiskan lebih banyak waktu untuk:

• Kasus-kasus sulit dan pasien dengan banyak masalah (yang dibenci AI)

• Pembuatan protokol, kesesuaian, dan desain alur.

• Menjelaskan temuan kepada dokter, tim penanganan tumor, dan terkadang pasien 🗣️

• Radiologi intervensi dan prosedur berbasis panduan pencitraan (sangat tidak otomatis)

• Kepemimpinan berkualitas: memantau kinerja AI, membangun adopsi yang aman.

Ada juga peran "meta": seseorang harus mengawasi mesin-mesin tersebut. Ini agak mirip dengan autopilot - Anda tetap membutuhkan pilot. Mungkin metafora yang sedikit kurang tepat… tapi Anda mengerti maksudnya.

AI menggantikan ahli radiologi: jawaban jujurnya 🤷♀️🤷♂️

• Jangka pendek: ini menggantikan sebagian pekerjaan (pengukuran, triase, beberapa pola pembaca kedua), dan mengubah kebutuhan staf di bagian-bagian tertentu.

• Dalam jangka panjang: hal ini dapat sangat mengotomatiskan alur kerja penyaringan tertentu, tetapi masih membutuhkan pengawasan dan eskalasi oleh manusia di sebagian besar sistem kesehatan.

• Kemungkinan besar hasilnya: ahli radiologi + AI akan mengungguli kinerja keduanya secara terpisah, dan pekerjaan akan bergeser ke arah pengawasan, komunikasi, dan pengambilan keputusan yang kompleks.

Jika Anda seorang mahasiswa kedokteran atau dokter junior: bagaimana mempersiapkan diri untuk masa depan (tanpa panik) 🧩

Beberapa langkah praktis yang dapat membantu, bahkan jika Anda bukan penggemar teknologi:

• Pelajari bagaimana AI gagal (bias, penyimpangan, positif palsu) - ini adalah literasi klinis sekarang [5]

• Pahami alur kerja dan dasar-dasar informatika (PACS, pelaporan terstruktur, QA).

• Kembangkan kebiasaan komunikasi yang kuat - lapisan manusia menjadi lebih berharga.

• Jika memungkinkan, bergabunglah dengan kelompok evaluasi atau tata kelola AI di rumah sakit Anda.

• Fokus pada area dengan konteks dan prosedur tinggi (IR, neurologi kompleks, pencitraan onkologi)

Dan ya, jadilah orang yang bisa mengatakan: “Model ini berguna di sini, berbahaya di sana, dan beginilah cara kita memantaunya.” Orang seperti itu akan sulit digantikan.

Ringkasan + ulasan singkat 🧠✨

AI pasti akan mengubah radiologi, dan berpura-pura sebaliknya adalah bentuk penolakan. Tetapi narasi "radiolog akan tamat" sebagian besar hanyalah umpan klik yang berkedok.

Ringkasan singkat

• AI sudah digunakan untuk triase, dukungan deteksi, dan bantuan pengukuran.

• Sistem ini sangat bagus untuk tugas-tugas yang sempit dan berulang, tetapi kurang stabil dalam menghadapi realitas klinis yang jarang terjadi dan berkonteks tinggi.

• Para ahli radiologi melakukan lebih dari sekadar mendeteksi pola - mereka mengontekstualisasikan, mengkomunikasikan, dan memikul tanggung jawab.

• Masa depan yang paling realistis adalah "radiolog yang menggunakan AI" menggantikan "radiolog yang menolaknya," bukan AI menggantikan profesi tersebut secara keseluruhan. 😬🩻

Referensi

1. Singh R. dkk., npj Digital Medicine (2025) - Tinjauan taksonomi yang mencakup 1.016 otorisasi perangkat medis AI/ML yang disetujui FDA (sebagaimana tercantum hingga 20 Desember 2024), menyoroti seberapa sering AI medis bergantung pada masukan pencitraan dan seberapa sering radiologi menjadi panel peninjau utama. baca selengkapnya

2. Pernyataan lintas organisasi yang diselenggarakan oleh ESR - Kerangka etika lintas organisasi untuk AI dalam radiologi, menekankan tata kelola, penerapan yang bertanggung jawab, dan akuntabilitas berkelanjutan dari para klinisi dalam alur kerja yang didukung AI. baca selengkapnya

3. Halaman perangkat medis berbasis AI FDA AS - Daftar transparansi dan catatan metodologi FDA untuk perangkat medis berbasis AI, termasuk peringatan tentang ruang lingkup dan bagaimana inklusi ditentukan. baca selengkapnya

4. McKinney SM dkk., Nature (2020) - Evaluasi internasional sistem AI untuk skrining kanker payudara, termasuk analisis perbandingan pembaca dan simulasi dampak beban kerja dalam pengaturan pembacaan ganda. baca selengkapnya

5. Roschewitz M. dkk., Nature Communications (2023) - Penelitian tentang pergeseran kinerja akibat pergeseran akuisisi dalam klasifikasi citra medis, yang mengilustrasikan mengapa pemantauan dan koreksi pergeseran penting dalam penerapan AI pencitraan. baca selengkapnya

Temukan AI Terbaru di Toko Asisten AI Resmi

Tentang Kami