NANNING, China, 28 Okt., 2026 /Xinhua-AsiaNet/ --

Satu pertandingan kecerdasan buatan dalam pengimejan perubatan peringkat kebangsaan telah berlangsung di Nanning, Wilayah Autonomi Guangxi Zhuang di selatan China, pada 22-23 Okt. lalu. Acara itu menghimpunkan penyelidik, profesional perubatan dan syarikat teknologi untuk menguji peranti AI yang dibangunkan bagi membantu doktor mengesan penyakit dan meneroka potensi kerjasama penjagaan kesihatan di antara China dan negara-negara Asia Tenggara.

Pertandingan Pengecaman Pengimejan Perubatan Berasaskan AI bagi Keselamatan Penjagaan Kesihatan Kebangsaan 2026 itu menerima penyertaan dari 1,332 pasukan berdaftar, termasuk peserta dari negara anggota ASEAN. Sebanyak 66 penyertaan berjaya mara ke peringkat akhir.

Dianjurkan bersama oleh Pentadbiran Keselamatan Penjagaan Kesihatan Kebangsaan China dan kerajaan wilayah Guangxi, dengan pengelolaan oleh Pentadbiran Keselamatan Penjagaan Kesihatan Guangxi, pertandingan itu merangkumi lapan kategori, termasuk pengesanan kanser paru-paru melalui imbasan CT, analisis tumor otak menggunakan pengimejan resonans magnetik (MRI) dan saringan kanser payudara menggunakan mamografi.

Kemajuan dalam teknologi pengimejan perubatan telah menghasilkan imej imbasan yang semakin terperinci serta jumlah data yang lebih besar untuk diteliti oleh pakar radiologi. Jika sebelum ini satu imbasan CT dada menghasilkan kira-kira 100 imej, kini jumlahnya boleh mencecah ribuan imej, sekali gus menyukarkan pengesanan keabnormalan kecil pada peringkat awal dalam tempoh yang singkat.

Satu pasukan yang menyertai pertandingan itu, SenseLung dari Shanghai, membangunkan peranti AI untuk mengenal pasti nodul paru-paru yang mencurigakan, menganalisis ciri-cirinya dan menjana laporan berstruktur bagi membantu pakar radiologi. Teknologi berkenaan turut digunakan dalam usaha saringan penyakit dan pemantauan susulan pesakit.

Bagaimanapun, pengesanan keabnormalan dalam imej hanyalah sebahagian daripada cabaran yang perlu ditangani. Hospital menggunakan peralatan pengimejan dan protokol pengimbasan yang berbeza. Oleh itu, model AI yang menunjukkan prestasi cemerlang di pusat perubatan utama tidak semestinya memberikan hasil yang sama apabila digunakan di hospital yang lebih kecil.

Sehubungan itu, penilaian pertandingan bukan sahaja tertumpu kepada ketepatan pengesanan, malah turut menguji keupayaan algoritma menangani perbezaan imej perubatan yang diperoleh daripada pelbagai sumber.

Cabaran seumpama ini bukan hanya dihadapi oleh China. Negara-negara ASEAN mempunyai sistem penjagaan kesihatan, tahap pembangunan digital dan akses kepada sumber perubatan yang berbeza. Bagi hospital yang mempertimbangkan penggunaan AI untuk membantu diagnosis, keserasian teknologi tersebut dengan peralatan sedia ada dan aliran kerja klinikal adalah sama pentingnya dengan prestasi yang ditunjukkan dalam ujian terkawal.

Pertandingan itu turut menekankan pentingnya kerjasama antara pengamal perubatan dengan pembangun teknologi.

Dalam kategori mamografi, sebuah pasukan yang terdiri daripada wakil Hospital Rakyat Wilayah Autonomi Guangxi Zhuang dan sebuah syarikat teknologi tempatan membangunkan model AI untuk mengenal pasti ketulan pada payudara serta mendapan kalsium berukuran sangat kecil yang mungkin menandakan kehadiran penyakit.

Pakar radiologi membantu jurutera memahami keperluan klinikal dan menambah baik model berkenaan. Pendekatan ini memperlihatkan bagaimana kepakaran perubatan dapat digabungkan dengan pembangunan AI, sekali gus membuka ruang kepada penyelidikan bersama merentasi sempadan negara.

Kedudukan Guangxi yang bersempadan dengan Vietnam menjadikan wilayah itu antara pintu masuk penting bagi pertukaran antara China dengan ASEAN. Inisiatif seperti Pusat Kerjasama Aplikasi Kecerdasan Buatan China-ASEAN dan Zon Perintis Pembukaan Perubatan Antarabangsa Fangchenggang menyediakan platform tambahan bagi kerjasama dalam bidang AI dan penjagaan kesihatan.

Pertandingan itu turut dibuka kepada peserta antarabangsa dan merupakan sebahagian daripada usaha menghubungkan penyelidikan AI dengan ujian klinikal serta aplikasi komersial.

Berdasarkan pelan yang diumumkan oleh pihak berkuasa Guangxi, wilayah itu berhasrat bekerjasama dengan rakan ASEAN dalam pengesahan klinikal rentas sempadan dan pelaksanaan projek perintis bagi meneroka cara teknologi AI pengimejan perubatan boleh digunakan dalam persekitaran penjagaan kesihatan yang berbeza.

Kerjasama sedemikian bukan sekadar melibatkan pemindahan perisian. Perbezaan dari segi peralatan pengimejan, prosedur perubatan, data pesakit, peraturan privasi dan keperluan kawal selia boleh mempengaruhi tahap keselamatan dan kesesuaian sistem AI untuk digunakan dalam amalan klinikal.

Akses kepada data pengimejan perubatan berkualiti tinggi turut menjadi faktor penting. China sedang membangunkan infrastruktur awan pengimejan perubatan bagi memudahkan perkongsian dan capaian rekod pengimejan antara institusi penjagaan kesihatan. Dengan perlindungan dan kawalan yang sewajarnya, infrastruktur ini juga berpotensi menyokong pembangunan serta penilaian model AI.

Zhang Huimao, Pengarah Radiologi di First Hospital di Universiti Jilin dan bakal Presiden Persatuan Radiologi China, berkata infrastruktur data pengimejan perubatan bukan sahaja dapat menyokong penjagaan klinikal, malah turut membantu pembangunan, pengujian dan penilaian model AI.

Namun begitu, pencapaian cemerlang dalam pertandingan tidak semestinya bermakna sesuatu teknologi AI sudah bersedia untuk digunakan di hospital. Model berkenaan perlu melalui pengesahan klinikal merentas institusi, peralatan dan populasi pesakit yang berbeza, selain kelulusan kawal selia jika diperlukan.

Guangxi telah memperkenalkan pelan tindakan tiga tahun bagi menyokong pengkomersialan dan penggunaan teknologi yang dihasilkan menerusi pertandingan itu. Pelan berkenaan meliputi pengesahan produk, pembangunan industri, pengujian klinikal serta kerjasama dengan rakan ASEAN.

Bagi China dan ASEAN, manfaat yang berpotensi diraih bukan sekadar pertukaran teknologi. Di kawasan yang mempunyai akses terhad kepada pakar radiologi, penggunaan alat bantuan diagnosis berasaskan AI yang boleh dipercayai berupaya membantu doktor mengenal pasti tanda-tanda penyakit yang mencurigakan dengan lebih pantas, sekali gus meningkatkan kecekapan proses diagnosis.

Walau bagaimanapun, AI berperanan sebagai teknologi sokongan dan bukannya pengganti doktor. Keputusan klinikal tetap perlu dibuat oleh pengamal perubatan dengan mengambil kira gejala pesakit, sejarah perubatan serta keputusan pemeriksaan lain.

Pertandingan itu memberikan gambaran tentang potensi AI dalam bidang pengimejan perubatan. Namun, usaha menterjemahkan algoritma kepada teknologi yang boleh dipercayai untuk hospital merentasi sempadan memerlukan lebih banyak pengujian, penyesuaian serta kerjasama. Matlamat akhirnya adalah untuk meningkatkan mutu penjagaan pesakit.

SUMBER: Guangxi Zhuang Autonomous Region Healthcare Security Administration

--BERNAMA