Oleh: Dr. Afnizanfaizal Abdullah

Penularan wabak koronavirus 2019 (Covid-19) mula dicatat pada Disember 2019 dan sehingga kini telah memberi kesan yang mendalam kepada setiap lapisan masyarakat di serata dunia.

Wabak yang dibawa oleh virus ini boleh menyebabkan sindrom pernafasan akut teruk coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Hal ini menyebabkan pesakit-pesakit yang mengidap sindrom ini perlu diletakkan di dalam fasa kuarantin bagi mengelakkan penularan yang lebih teruk.

Penularan wabak ini berpotensi untuk dikawal dengan lebih baik melalui kaedah teknologi Kepintaran Buatan. Secara umumnya, teknologi ini menggunakan asas matematik, sains komputer, dan kejuruteraan yang mendalam untuk menghasilkan perisian yang mampu diaplikasikan bagi tujuan menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks.

TEKNOLOGI KEPINTARAN BUATAN

Teknologi Kepintaran Buatan moden telah mula diperkenalkan di dalam sebuah persidangan yang berlangsung di Dartmouth College, Amerika Syarikat pada 1956. Ketika ini, pakar sains
kognitif di Massachusetts Institute of Technology (MIT), Marvin Minsky, bersama-sama pakar di dalam bidang ini menyifatkan bahawa teknologi ini dapat menyelesaikan kebanyakan masalah kompleks yang tidak mampu diselesaikan oleh kaedah pemikiran
manusia biasa.

Dalam konteks penyebaran wabak, teknologi Kepintaran Buatan atau Pembelajaran Mesin ini sangat berguna untuk memberikan maklumat ‘tersembunyi’ daripada data-data sedia ada. Menggunakan data-data yang telah diperolehi melalui saringan kesihatan dan kawasan tertentu, teknologi ini menggunakan model matematik untuk mengenalpasti corak atau pola
yang menunjukkan maksud tertentu seperti kadar penularan di kalangan pesakit, demografi umur, atau perhubungan sosial semasa.

Dari sini, teknologi ini akan mencadangkan kelompok-kelompok yang mungkin menunjukkan persamaan antara satu sama lain. Sebagai contoh, semasa penularan wabak Covid-19 ini, kita dimaklumkan bahawa terdapat beberapa kelompok yang menunjukkan bilangan pesakit yang mempunyai persamaan semasa dijangkiti seperti terlibat di dalam aktiviti berkumpulan dan mempunyai sejarah perjalanan ke luar negara dalam tempoh masa tertentu.

Hasil daripada ini, teknologi Kepintaran Buatan dan Pembelajaran Mesin dapat memberi cadangan untuk membendung penularan ini daripada menjadi lebih teruk, contohnya memberi cadangan untuk melanjutkan atau memendekkan tempoh Perintah Kawalan
Pergerakan (PKP) kepada rakyat berasaskan kadar penularan wabak semasa dan corak atau pola penularan tersebut.

IMPAK KEPADA KAJIAN DIAGNOSIS KLINIKAL

Kajian diagnosis klinikal bagi virus Covid-19 membawa tujuan utama di dalam penemuan kaedah rawatan dan pencegahan wabak ini. Kajian ini mengambil berat kepada analisis data-
data virus dan pesakit untuk mencari ciri-ciri asas yang wujud pada virus tersebut.

Penemuan terkini di dalam bidang vaksin merujuk kepada pencapaian sekumpulan saintis dari University of Texas, Amerika Syarikat yang telah berjaya menemui lonjakan protein
(spike protein) yang digunakan oleh virus Covid-19 semasa menjangkiti pesakit.

Penggunaan teknologi Kepintaran Buatan sangat penting untuk menghasilkan ubat atau vaksin yang sesuai untuk melawan pencerobohan virus ini di dalam badan manusia.

Untuk memberikan kemampuan ini, Google telah membangunkan AlphaFold untuk meramalkan rupa bentuk protein yang boleh digunakan sebagai ubat atau vaksin bagi virus ini. Sebuah syarikat di London, BenevolentAI, telah membangunkan aplikasi Kepintaran Buatan yang mampu mengumpulkan maklumat daripada ribuan artikel saintifik yang telah diterbitkan untuk melawan virus-virus yang seumpama virus Covid-19 ini.

Melalui pengumpulan maklumat daripada artikel-artikek ini, aplikasi tersebut menggunakan Pembelajaran Mesin untuk mendapatkan corak-corak yang mungkin berlaku semasa
pemilihan kaedah-kaedah rawatan dan pencegahan sedia ada.

Secara tidak langsung, ini membolehkan platform repositori pengetahuan (knowledge repository) dapat dibangunkan melalui hasil pengumpulan data-data daripada penerbitan penyelidikan yang pernah dibuat sebelum ini, seterusnya menghasilkan maklumat yang dapat dimanfaat pada masa hadapan.

Penggunaan teknologi Kepintaran Buatan juga banyak memberi faedah di dalam analisis imej bioperubatan. Ini boleh dicapai melalui penggunaan teknik pengimejan seperti imbasan
tomografi berkomputer (computed tomography atau CT) dan sinaran x (x-ray). Ini dapat meringankan kerja-kerja pengoperasian yang dilakukan oleh pegawai-pegawai kesihatan
barisan hadapan yang terlibat di dalam diagnosis kepada pesakit-pesakit yang sedang mengalami penyakit ini.

IMPAK KEPADA EPIDEMIOLOGI

Epidemiologi merupakan salah satu cabang sains perubatan yang melibatkan laporan kes, penyebaran, dan kawalan penularan penyakit dan wabak. Bagi penularan wabak Covid-19,
aktiviti-aktiviti epidemiologi telah dijalankan untuk mengurus dan mengawal penularan di peringkat masyarakat bagi sesebuah negara.

Organisasi kesihatan seperti PErtubuhan Kesihatan Sedunia (WHO) memainkan peranan di dalam memastikan data diperoleh dengan tepat dan maklumat disalurkan kepada masyarakat
dengan betul.

Di negara ini, Kementerian Kesihatan Malaysia (KKM) memainkan peranan penting bukan sahaja di dalam pengumpulan data, tetapi juga di dalam mengawal selia penyebaran maklumat kepada rakyat. Tidak ketinggalan juga kumpulan-kumpulan profesional yang telah menyumbang di dalam pembangunan platform teknologi maklumat seperti CoronaTracker yang dibangunkan oleh sekumpulan pakar dari Malaysia.

Baru-baru ini sekumpulan penyelidik dari Universiti Teknologi Malaysia (UTM) telah berjaya membina model daripada data-data ini dan menggunakan teknik Pembelajaran Mesin untuk memberi cadangan kepada kerajaan untuk melaksanakan Perintah Kawalan Pergerakan dengan lebih baik.

Penggunaan robotik turut dapat menggantikan kerja-kerja yang dilakukan oleh pegawai-pegawai kesihatan barisan hadapan. Selain mampu menghindarkan penularan wabak daripada
pesakit kepada pegawai kesihatan atau pelawat, penggunaan robot-robot pintar dapat memudahkan kerja-kerja rencam yang perlu dilunaskan. Tambahan pula dengan penggunaan
aplikasi mudah alih yang boleh dipasang ke dalam telefon pintar, membolehkan komunikasi yang lebih baik antara pesakit-pesakit dan pegawai kesihatan.

Teknologi Kepintaran Buatan juga dapat memberikan impak kepada kaedah kawalan pergerakan, terutama di kalangan masyarakat. Penggunaan teknologi Internet-of-Things yang
menggunakan penderia-penderia (sensors) tertentu untuk mengesan pergerakan pengguna juga dilihat dapat membantu teknologi Kepintaran Buatan terutama di dalam mengutip data-
data masa nyata yang seterusnya boleh digunakan untuk meramal kecenderungan penularan wabak ke sesuatu tempat dan lokasi yang baru.

Walau bagaimanapun, penggunaan aplikasi-aplikasi seperti ini berkemungkinan besar akan menghadapi cabaran terutama atas dasar perlindungan data persendirian dan terbuka kepada
manipulasi data pada masa hadapan. Namun, peranan badan bertanggungjawab dan kerajaan amat diperlukan untuk mengawal penggunaan aplikasi dan data supaya tidak disalahguna.

Penulis adalah Pensyarah dari Sekolah Kejuruteraan Elektrik, Fakulti Kejuruteraan, Universiti Teknologi Malaysia