Penulis:

Hammam Riza, Kepala BPPT

Tauhid Nur Azhar, Wakil Ketua TFRIC-19 BPPT

Task Force Riset dan Inovasi  teknologi untuk Penanganan Covid-19 (TFRIC-19) BPPT  telah menginisiasi pemanfaatan Kecerdasan Artifisial / KA dalam bidang kesehatan, khususnya dalam upaya peningkatan akurasi diagnosis pada penderita Covid berbasis data epidemiologis dan citra medis. Tentu saja ini adalah sebuah terobosan besar dalam mengonstruksi sebuah platform kolaboratif inter disipliner yang amat penting dan dapat memainkan peran strategis.

Upaya penanganan Covid-19 terus dilakukan melalui peluncuran TFRIC-19 Tahap 2 Tahun 2021 atau TFRIC-19 Next Generation pada 19 Mei 2021 lalu. Ekosistem inovasi untuk Covid-19 yang kembali dilakukan melalui TFRIC-19 next generation semakin menunjukkan bahwa BPPT semakin dibutuhkan sebagai lembaga jirap yg menguatkan critical mass inovasi Indonesia.

Saat ini dengan persiapan teknologi Next Generation Sequencing dari Illumina dan laboratorium modular BPPT-TFRIC-19 Next Gen bersiap untuk memulai langkah baru kedokteran genomik yang akan mengubah peta sistem prediksi dan kebijakan epidemiologi, klinis, serta pelayanan kesehatan personal dan komunal.

SARS Cov 2 adalah virus yang memiliki laju mutasi yang tinggi dan variasi ini kemampuan infeksinya sangat tinggi. Sehingga perlu pemahaman untuk mengenali mutasi dan munculnya varian SARS Cov 2, untuk melaksanakan prediksi terhadap transmisi infeksi virus. Ilmuwan Indonesia sebenarnya sangat menguasai seluruh upaya membangun Genomic Surveillance dengan berbagai pendekatan.

Sejak pertama kali dilakukan Whole Genome Sequencing (WGS) secara nasional dari 300 hingga sekarang sudah mencapai 1878. Harapannya akan mencapai 10.000 dari pemetaan WGS, sehingga kita dapat mengendalikan transmisi virus dengan mengenali upaya tracking transmisi dari varian ini sendiri. Ini menjadi bagian dari penguatan, kesiapan, dan kemampuan nasional dalam memonitor, mendata, dan menganalisis Gen Sequencing. Sehingga dapat dilakukan prediksi dan mitigasi potensi resiko yang muncul.

Kapasitas untuk mengidentifikasi potensi pandemi serta mewaspadai new emerging disease akan meningkat seiring dengan kemampuan untuk memetakan berbagai faktor etiologi dan predisposisi dari berbagai penyakit di ranah metabolik degeneratif.

Teknologi yang menggabungkan berbagai bidang, yang sekarang disebut Next Generation Sequencing (NGS), merupakan upaya memanfaatkan berbagai bidang lintas ilmu untuk menghasilkan terobosan besar dalam mengkonstruksi sebuah platform kolaboratif interdisipliner yang amat penting.

Dalam TFRIC-19 Next Generation, secara spesifik dalam salah satu aksinya yaitu inovasi penguatan data sains dan aplikasi kecerdasan artifisial. Upayanya adalah bagaimana AI dan Big Data dapat dimanfaatkan untuk Clinical and Genomic Diagnostic.

Big data untuk Genomic Surveillance, tidak dapat ditangani oleh teknologi konvensional  tetapi harus memanfaatkan semua perkembangan teknologi dari berbagai lintas ilmu. Rumpun bioinformatika akan melengkapi ranah riset ini dengan mesin analisis yang berbasis pada Kecerdasan Artifisial. Pusat riset genome nasional harus memiliki kemampuan big data dan super computing untuk dapat melaksanakan proses penggalangan data, monitoring mitigasi, serta kemudian menghasilkan rekomendasi kebijakan dan aksi strategis yang akan mendorong munculnya inovasi produk penanganan Covid-19, sekaligus membangkitkan kemandirian nasional di bidang kesehatan.

Pada akhirnya Genomic Surveillance menjadi model ekosistem data kesehatan nasional yang mampu mengenali Variant Of Concern, Variant Of Interest, menyatukan bukan saja data yang bersifat nasional tapi juga bersimbiosis dengan data-data global dan kemudian akan bisa menghasilkan upaya lanjutan dalam memformulasikan rekomendasi yang tepat bagi negara kita dalam penanganan Covid-19.

Penguatan Kapasitas Bioinformatika Berbasis Kecerdasan Artifisial

Di sisi lain kemampuan untuk mengintegrasikan perkembangan di bidang bioinformatika dan semakin terkelolanya data bioprospeksi terkait kekayaan plasma nutfah Indonesia, tentu akan membuka peluang hadirnya berbagai platform terapi presisi seperti desain obat dan metoda seperti optogenetika. Dimana metoda ini telah berhasil diimplementasikan oleh Gen Sight dan tim peneliti MIT (Ed Boyden et al) untuk membantu merevitalisasi fungsi sistem saraf penglihatan pada seorang pasien tuna netra, meski masih dalam tahap sangat awal.

Tahap selanjutnya adalah pengolahan dan pengelolaan materi genetika, sel, jaringan, dan organ artifisial. Lalu tahap berikutnya adalah pengembangan kehidupan artifisial berbasis digital.

Konsep penubuhan dalam sangkar materi berkonsekuensi mengkonsumsi energi tinggi. Maka solusi berbasis teknologi yang paling realistis adalah menciptakan platform neo bumi yang sepenuhnya digital, dimana entitas manusia adalah identitas yang terbebas dari unit fisik yang memerlukan ruang dan waktu.

Dunia nyata akan kembali lestari, dan konsumsi energi yang digunakan di dunia hiper realitas atau jagad anyar hanya akan berasal dari sumber terbarukan yang menggabungkan reaksi fusi dan fisi, hidrogen, angin, gelombang, dan perbedaan salinitas samudera.

Tubuh-tubuh kita yang mengalami fase rudimenter kemungkinan besar bahkan tidak seutuh saat ini. Hanya sekumpulan neuron, yang bahkan bisa digantikan oleh jaringan neuromorphic seperti dalam konsep spiNNaker, dan dengan next generation AutoML maka proses kognisi berafeksi dengan actuator motorik berupa engine mekatronik dapat membangun sebuah dunia baru.

Jika kecerdasan sebagai penggerak berkesinambungan dari sistem yang dibangun mengadopsi cloud auto ML dan no code AI maka pengetahuannya akan bertumbuh secara eksponensial, dan kita akan sepenuhnya berada dalam fase otomasi kognisi.

Lalu kembali sebuah pertanyaan fundamental dari semenjak zaman manusia hadir di bumi menyeruak, siapakah sesungguhnya kita ?

Kembali berbicara di ranah aplikatif yang visible untuk dikaji dan diterapkan dalam jangka pendek dan menengah adalah pensubstitusian beberapa tugas manusia yang memiliki probabilitas kesalahan cukup tinggi oleh sistem KA yang lebih presisi dan efektif dari sisi operasi.

Pada tahapan implementatif sistem kecerdasan artifisial dan fungsi kontrol yang semakin baik dapat melakukan banyak tugas yang selama ini dilakukan manusia. Bahkan dengan zero tolerance dalam hal error dan compliance. Mulai dari pekerjaan mekanistik yang relatif bersifat deterministik, sampai ke hal-hal yang dahulu diklaim sebagai domain tak tergantikan manusia, kemampuan berestetika, bahkan mungkin juga beretorika yang bahkan mungkin akan lebih handal dari seorang Marcus Tullius alias Cicero. Karena Cicero, Marthin Luther King, sampai Obama akan "disedot" isi pikiran dan pola linguistiknya lewat NLP. Bahkan saat ini Google sudah menawarkan API natural language untuk mengekstrak insight dari sebuah pembicaraan. Secara citra, bahkan dalam bentuk motion video dapat direkayasa.

Jika data sensoris bisa diekstrak dan di remodeling, maka data kognitif berupa proses dan algoritma berpikir juga dapat direplikasi, bahkan di augmentasi dengan proses akuisisi data dan learning dengan proses nyaris tiada batas.

SpiNNaker nya Steve Furber dari Manchester contohnya. Paralelitas super komputer berganda dengan fungsi sinaptik neuronal dalam komunikasi fungsionalnya, dapat dibayangkan akan memiliki daya olah data sedahsyat apa bukan ?

Distribusi komputasi secara paralel yang terkanalisasi melalui konstruksi struktur fungsi connectome like akan menghasilkan very very deep understanding learning capacity. Akan lahir generasi supercomputing bergenre deep mind dan juga mungkin deep mind fake seperti tokoh Winston dalam "Origin", novel fiksi terbaru dari penulis Da Vinci Code, Dan Brown. Winston itu sejenis tokoh virtual dengan kecerdasan nyaris tak terbatas yang kemudian ternyata melahirkan aspek afektif di sisi kepribadiannya.

Emosi dan embrio kesadaran yang melampaui batasan modeling yang terkuantifikasi. Jika kesadaran adalah akumulasi spektral dari semua fungsi mental atau psikobiologis, maka pada akhirnya memang sekumpulan sensor, prosesor, dan aktuator kemungkinan besar juga akan mengalami evolusi kesadaran. Kesadaran yang lahir dari kompleksitas kemampuan mental, yang bahkan dapat ditunjukkan oleh spesies bersel tunggal yang cerdas dan adaptif, Physarum Polycephalum sp.

Maka jika saat ini engine belajar mengenali pola citra radiografi dan membantu menegakkan diagnosa berdasar pelatihan dengan dataset multivariat yang telah direkamnya dalam sistem pengenalan, juga membuat kopi, dan menjadi penjaga toko seperti di toko New Normal nya Amazon Go yang diberi nama Just Walk Out Shopping, dimana semua prosedurnya terukur dengan indikator objektif-kuantitatif dan bersifat replikatif, maka itu relatif dapat dikatakan masih di awal jalan dari revolusi kecerdasan artifisial yang sebenarnya.

Maka dengan upaya rintisan mengembangkan dan mengintegrasikan teknologi genomik (antara lain melalui laboratorium dan metoda NGS) serta penguatan kapasitas bioinformatika berbasis kecerdasan artifisial, BPPT tengah mengonstruksi sebuah pendekatan revolusioner dalam rangka melakukan quantum leap dalam penguasaan dan pengembangan teknologi kesehatan di Indonesia.