Model Pembelajaran Dalam Tingkatkan Akurasi Skrining Kanker Serviks

Studi terbaru menunjukkan efektivitas model deep learning untuk meningkatkan akurasi skrining kanker serviks dari gambar Pap smear. Berbagai model CNN dievaluasi, dengan ResNet50 dan VGG16 mencapai akurasi tinggi. Penelitian ini menyoroti pentingnya solusi otomatisasi untuk diagnosis kanker serviks, terutama di negara yang kekurangan sumber daya. Keberhasilan hasil menunjukkan potensi besar untuk integrasi teknologi dalam layanan kesehatan.

Model pembelajaran dalam dan transfer learning menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan akurasi deteksi kanker serviks dari gambar Pap smear. Studi terbaru meneliti 16 model deep learning, menguji efektivitas mereka dalam otomatisasi skrining kanker serviks. Menggunakan dataset Herlev dan Sipakmed, model ResNet50 mencatat akurasi mengesankan sebesar 95% dalam pengelompokan biner dan multi-kelas. Mengingat pentingnya deteksi dini, metode tradisional membutuhkan tenaga ahli dan rentan terhadap kesalahan interpretasi. Oleh karena itu, ada kebutuhan mendesak untuk solusi otomatisasi.

Dalam penelitian ini, berbagai arsitektur CNN, seperti ResNet, VGG, dan DenseNet dieksplorasi. Hasil menunjukkan bahwa model berbasis transfer learning dapat meningkatkan akurasi skrining. Misalnya, model VGG16 mencapai akurasi 99,95% pada dataset Sipakmed. Penelitian ini juga mengidentifikasi keunggulan dan kekurangan berbagai model dalam klasifikasi jenis kanker serviks.

Hasil eksperimen juga mengungkapkan bahwa model seperti DenseNet dan MobileNet mampu mencapai performa tinggi meskipun tergolong ringan. ResNet50 menonjol di dataset Herlev dengan akurasi lebih dari 90%. Temuan ini menunjukkan potensi besar untuk pengembangan dalam pengaturan klinis demi memperbaiki hasil pasien dan mempercepat proses diagnosis.

Penelitian ini tidak hanya menetapkan patokan untuk studi mendatang, tetapi juga mendorong kolaborasi antara peneliti dan institusi kesehatan. Diperlukan investasi lebih lanjut untuk menyempurnakan model dan memastikan kemampuan generalisasi di populasi yang beragam. Dengan akurasi tinggi yang dicapai, model ini dapat berperan penting dalam tantangan diagnosis kanker serviks secara global.

Kanker serviks menjadi masalah kesehatan penting di seluruh dunia, terutama di negara berkembang. Tingginya angka kematian terkait kanker serviks sering kali diakibatkan oleh minimnya akses terhadap skrining dan diagnosis. Metode tradisional, meskipun sudah digunakan lama, sering membutuhkan tenaga ahli dan bisa menghasilkan keputusan yang tidak akurat. Oleh karena itu, integrasi teknologi pembelajaran dalam dapat menawarkan solusi yang lebih efisien dan akurat.

Penelitian ini menunjukkan bahwa model pembelajaran dalam, khususnya transfer learning, mampu meningkatkan akurasi skrining kanker serviks secara signifikan. Berbagai model CNN memberikan hasil yang bervariasi, dengan model tertentu seperti VGG16 yang menunjukkan akurasi luar biasa. Adanya potensi besar untuk memfasilitasi skrining klinis dan mengurangi waktu diagnosis menegaskan perlunya pengembangan lebih lanjut dalam penelitian ini.

Sumber Asli: evrimagaci.org