Para ilmuwan Universitas Harvard mengembangkan model AI TxGNN yang menggunakan zero-shot learning untuk menemukan potensi penggunaan baru dari obat-obatan yang sudah ada, terutama untuk penyakit langka dengan pilihan pengobatan terbatas. Studi yang dipublikasikan di Nature Medicine itu akan mempercepat proses pengembangan obat, mengurangi biaya, dan memberikan terapi efektif lebih cepat kepada pasien.
“Alat ini mampu mempersempit kesenjangan kesehatan, khususnya dalam menangani penyakit langka,” kata Pimpinan Studi Marinka Zitnik.
Alat AI itu memanfaatkan jaringan saraf grafik (GNN) untuk menganalisis hubungan kompleks dalam data medis besar, yang mencakup informasi tentang penyakit, obat-obatan, dan protein. Dengan pendekatan itu, TxGNN dapat mengidentifikasi cara baru menggunakan obat yang ada bagi kondisi medis yang jarang atau belum ditangani secara optimal, yang menjadi perhatian utama dalam kesenjangan kesehatan global.
Model AI terbukti mampu meningkatkan akurasi prediksi pengobatan hingga 19 persen bahkan tanpa pelatihan spesifik pada penyakit tertentu. Selain itu, TxGNN juga unggul dalam memprediksi kontraindikasi obat dan sering kali menyarankan obat yang cocok dengan resep dokter, meskipun obat tersebut belum disetujui secara khusus untuk kondisi tersebut.
Secara global, ada lebih dari 300 juta orang terkena lebih dari 7.000 penyakit langka atau tidak terdiagnosis. Dari penyakit langka ini, sekitar 7% memiliki pengobatan obat yang disetujui FDA. Artinya, banyak pasien yang menunggu dan mengharapkan terapi baru.
“Alat AI baru ini mengatasi keterbatasan sebagian besar model saat ini, yang mengandalkan obat yang diketahui untuk penyakit serupa. Model-model ini berjuang dengan kondisi langka dan kurang dipahami karena kurangnya data,” ujarnya.
Para peneliti memanfaatkan klaster AI Kempner Institute, yang mencakup GPU NVIDIA V100 Tensor Core dan GPU NVIDIA H100 Tensor Core untuk melatih dan menyempurnakan model AI tersebut. GPU sangat penting dalam memproses grafik pengetahuan medis besar yang mencakup 17.080 penyakit dan hampir 8.000 obat.
“Dalam pengujian, model AI ini meningkatkan prediksi pengobatan hingga 19 persen tanpa dilatih tentang penyakit tertentu,” ujarnya.
Baca Juga: Industri Keuangan Indonesia Gencar Manfaatkan AI untuk Kelola Data