Google Gunakan AI untuk Percepat Penelitian Medis dan Deteksi Penyakit

Google memperluas penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam riset medis, mulai dari pemetaan otak manusia hingga diagnosis genetik dalam waktu kurang dari delapan jam. Inisiatif ini, dipimpin oleh Yossi Matias, VP Google, dan Pushmeet Kohli, VP Science DeepMind, bertujuan meningkatkan deteksi, pengobatan, dan pencegahan penyakit secara global.

Mempercepat Penemuan Obat dan Analisis Genetik

Tim Google bekerja sama dengan Institute for Global Health di Barcelona, menggunakan AlphaFold untuk menyaring 30.000 senyawa melawan penyakit Chagas, mengidentifikasi dua obat yang sudah disetujui FDA untuk dipakai kembali. Di Universitas Exeter, peneliti memanfaatkan AlphaGenome Atlas untuk menelusuri data genom lebih dari 54.000 individu, menemukan varian genetik yang memengaruhi protein penting seperti PLA2G7 dan EGLN1. Kolaborasi dengan Stanford University School of Medicine menggabungkan DeepVariant dan DeepConsensus dalam uji klinis, memungkinkan diagnosis genomik selesai dalam kurang dari delapan jam, sebuah pencapaian yang tercatat dalam Guinness World Record.

Pemetaan Otak dan Enzim Kustom

Bersama Harvard’s Lichtman Lab, Google merekonstruksi fragmen otak manusia pada resolusi nanoskal dan menyediakan data terbuka melalui Neuroglancer. Pemetaan serupa dilakukan pada lalat, larva zebrafish, dan burung penyanyi, memperkaya sumber daya bagi studi fungsi otak. Di bidang protein, pipeline AlphaProtein Novo berhasil merancang enzim baru untuk sintesis motif obat dan degradasi plastik berbahaya, menunjukkan potensi desain protein di luar apa yang ada di alam.

AI untuk Kesehatan Publik dan Praktik Klinis

Model Google Earth AI menggabungkan data lingkungan, cuaca, dan mobilitas untuk memprediksi wabah. Penelitian bersama WHO AFRO dan Institut Nasional Riset Biologi (INRB) di Republik Demokratik Kongo menunjukkan model geospasial dapat mengidentifikasi risiko penularan Ebola lebih cepat, memungkinkan penempatan laboratorium bergerak. Di bidang onkologi, sistem skrining mamografi yang diuji pada 125.000 wanita berhasil menangkap 25% kanker interval yang sebelumnya terlewat dan dapat mengurangi beban kerja radiologis hingga 40%. DeepSomatic, model AI terbuka, menemukan 10 mutasi leukemia pediatrik yang terlewat pada analisis sebelumnya, membantu keputusan klinis.

Dukungan Finansial dan Akses Terbuka

Melalui Google.org, lebih dari US$60 juta disalurkan pada 2026 untuk proyek seperti prediksi resistensi malaria di Makerere University dan desain terapi seluler di University of Pennsylvania. Semua platform dan model yang disebutkan tersedia secara terbuka, memungkinkan peneliti di seluruh dunia mengakses teknologi ini untuk mempercepat inovasi kesehatan.

Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi halaman resmi Google tentang inovasi AI di bidang kesehatan pada situs Innovation & AI.