Pada beberapa kasus infertilitas, sister dan paksu terkadang juga dihadapkan dengan perjalanan pejuang dua garis dengan memerlukan serangkaian siklus teknologi reproduksi berbantuan (ART) seperti fertilisasi in vitro (IVF). Siklus ART ini bukan hanya kompleks secara teknis, tetapi juga sangat bergantung pada keputusan-keputusan klinis yang bersifat subjektif sering kali ditentukan oleh pengalaman individual dokter dan embriolog. Lalu kira-kira apakah ada solusi lain selain perspektif medis?
Kompleksitas ART dan Ketergantungan pada Pengalaman Klinis
Dalam praktiknya, proses ART melibatkan berbagai tahap kritis, mulai dari pemilihan dan pemberian dosis obat, pemantauan siklus ovulasi, hingga pemilihan gamet dan embrio. Keputusan pada tiap tahap ini biasanya dipengaruhi oleh karakteristik pasien, respons pengobatan sebelumnya, serta pemantauan kondisi pasien secara berkelanjutan. Namun, pengambilan keputusan ini sering kali bersifat subjektif dan tidak seragam, karena sangat bergantung pada pengetahuan serta intuisi tenaga medis yang menangani.
Akibatnya, hasil ART bisa sangat bervariasi antara satu pasien dengan yang lain, bahkan pada kondisi medis yang serupa. Inilah yang kemudian melahirkan istilah bahwa “ART adalah seni” karena keberhasilannya kerap kali tidak bisa diprediksi secara pasti dan tidak selalu dapat direproduksi kembali dengan hasil yang sama. Wah lalu bagaimana bisa ART ini bisa di personalisasi?
Potensi Kecerdasan Buatan dalam ART
Artificial Intelligence (AI) sebagai alat yang digunakan untuk meningkatkan objektivitas dan efisiensi dalam praktik ART. AI memiliki kemampuan luar biasa dalam mengelola, memproses, dan menganalisis data berukuran besar dan kompleks, seperti yang dihasilkan dari jutaan siklus IVF setiap tahun.
Bagaimana AI Bekerja dalam Konteks ART?
Tentu saja AI dalam ART tidak berdiri sendiri sister, karena Ia mencakup berbagai teknologi seperti machine learning (ML), visi komputer, dan robotika. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan adalah machine learning, yang terbagi menjadi beberapa tipe:
- Pembelajaran Terbimbing (Supervised Learning)
Di sini, data diberi label masukan dan keluaran (misalnya: data pasien dan hasil kehamilan), sehingga model dapat “belajar” dari hubungan keduanya dan memprediksi hasil baru di masa depan. - Pembelajaran Tak Terbimbing (Unsupervised Learning)
Cocok untuk memahami pola dalam data yang tidak memiliki label, misalnya untuk mengelompokkan pasien berdasarkan respons biologis yang mirip. - Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning)
Model dilatih untuk mengambil keputusan dalam suatu “lingkungan” dan mendapatkan reward atas tindakan yang paling efektif misalnya, dalam simulasi skenario ART.
Fakta yang perlu sister dan paksu tahu bahwa AI nggak akan pernah bisa menggantikan peran dokter atau embriolog, ya. Kehadiran AI justru untuk melengkapi dan memperkuat keputusan medis, karena didasarkan pada data yang kuat dan objektif.
Jadi, bukan berarti AI itu menggantikan tenaga medis, tapi melalui sinergi antara pengalaman klinis dan kekuatan pemrosesan AI, masa depan teknologi reproduksi berbantu (ART) diproyeksikan akan menjadi lebih personal, efisien, dan bisa direproduksi. Ini tentu membuka peluang lebih besar bagi pasangan infertil untuk mewujudkan mimpi mereka memiliki buah hati. Informasi menarik lainnya dapat follow Instagram @menujuduagaris.id
Referensi
- Hanassab, S., Abbara, A., Yeung, A. C., Voliotis, M., Tsaneva-Atanasova, K., Kelsey, T. W., … & Dhillo, W. S. The prospect of artificial intelligence to personalize assisted reproductive technology. npj Digit. Med. 7 (1): 2024: 55.