MUNICH – Kita memasuki era transformasi baru dalam dunia kedokteran, seiring dengan adanya kombinasi antara teknik penelitian tradisional dengan kekuatan komputasi yang besar serta banyaknya data baru. Baru-baru ini, Google mengumumkan bahwa mereka telah mengembangkan sistem kecerdasan buatan (AI) yang mampu mengungguli ahli radiologi manusia dalam mendeteksi kanker payudara. Dan ini hanya contoh terbaru bagaimana pembelajaran mesin dan big data memimpin dalam diagnosis, pengobatan dan penemuan medis baru. Namun, untuk mewujudkan potensi AI yang sangat besar, kita harus mengembangkan pendekatan pragmatis dan dalam skala global yang disetujui mengenai tata kelola pengumpulan dan penggunaan “data sebenarnya.”
Data sebenarnya mencakup setiap informasi yang dapat membantu memandu penelitian medis baru. Beberapa data tersebut sudah ada cukup lama. Misalnya, para peneliti penyakit kanker telah lama menggunakan data kesehatan yang dianonimkan untuk memilih kandidat pasien yang paling mungkin merespons dengan baik pengobatan baru dan eksperimental. Tapi berbagai jenis data baru tersedia baru-baru ini, begitu juga teknologi untuk menganalisis data dalam skala besar.
Kemampuan baru kecerdasan buatan dan teknologi yang terkait dengan hal tersebut menimbulkan pertanyaan yang rumit, dan terkadang kontroversial, sehubungan dengan privasi dan kepemilikan data. Tapi kita bisa mengatasi tantangan ini dengan membuat aturan komprehensif untuk melindungi informasi pribadi. Para pengambil kebijakan di seluruh dunia dan yang berada di institusi tata kelola global tidak boleh menunda hal tersebut. Pusat-pusat ilmu kedokteran sudah mulai melakukan inisiatif data sebenarnya di AS, karena ketersediaan banyak data pasien yang dianonimkan memicu gelombang inovasi baru.
MUNICH – Kita memasuki era transformasi baru dalam dunia kedokteran, seiring dengan adanya kombinasi antara teknik penelitian tradisional dengan kekuatan komputasi yang besar serta banyaknya data baru. Baru-baru ini, Google mengumumkan bahwa mereka telah mengembangkan sistem kecerdasan buatan (AI) yang mampu mengungguli ahli radiologi manusia dalam mendeteksi kanker payudara. Dan ini hanya contoh terbaru bagaimana pembelajaran mesin dan big data memimpin dalam diagnosis, pengobatan dan penemuan medis baru. Namun, untuk mewujudkan potensi AI yang sangat besar, kita harus mengembangkan pendekatan pragmatis dan dalam skala global yang disetujui mengenai tata kelola pengumpulan dan penggunaan “data sebenarnya.”
Data sebenarnya mencakup setiap informasi yang dapat membantu memandu penelitian medis baru. Beberapa data tersebut sudah ada cukup lama. Misalnya, para peneliti penyakit kanker telah lama menggunakan data kesehatan yang dianonimkan untuk memilih kandidat pasien yang paling mungkin merespons dengan baik pengobatan baru dan eksperimental. Tapi berbagai jenis data baru tersedia baru-baru ini, begitu juga teknologi untuk menganalisis data dalam skala besar.
Kemampuan baru kecerdasan buatan dan teknologi yang terkait dengan hal tersebut menimbulkan pertanyaan yang rumit, dan terkadang kontroversial, sehubungan dengan privasi dan kepemilikan data. Tapi kita bisa mengatasi tantangan ini dengan membuat aturan komprehensif untuk melindungi informasi pribadi. Para pengambil kebijakan di seluruh dunia dan yang berada di institusi tata kelola global tidak boleh menunda hal tersebut. Pusat-pusat ilmu kedokteran sudah mulai melakukan inisiatif data sebenarnya di AS, karena ketersediaan banyak data pasien yang dianonimkan memicu gelombang inovasi baru.