Bagaimana AI Mengubah Diagnosis, Penemuan Obat, dan Perawatan Pasien di 2026

Kecerdasan buatan kini tertanam dalam lebih dari 1.600 perangkat medis yang diotorisasi untuk pasar A.S., dan telah berkembang dari membaca pemindaian hingga merancang sepenuhnya molekul obat baru. Pada Juli 2026, Insilico Medicine memajukan rentosertib — senyawa yang target biologis dan struktur kimianya keduanya dihasilkan oleh perangkat lunak AI — ke uji coba Phase III dengan 320 pasien untuk pulmonary fibrosis idiopatik, penyakit paru dengan sedikit pilihan pengobatan. Pada saat yang sama, badan kesehatan global masih mengetahui cara mengelola sistem yang semakin membentuk keputusan diagnosis dan pengobatan.

Di Mana AI Sudah Bekerja: Membaca Gambar

Badan Makanan dan Obat-obatan A.S. (FDA) menyatakan telah mengotorisasi lebih dari 1.600 perangkat medis yang diaktifkan AI untuk pemasaran di Amerika Serikat, menurut halaman pelacakan agensi sendiri, terakhir diperbarui 22 September 2026. Contoh yang FDA sebutkan meliputi perangkat lunak yang menyaring lesi kulit untuk kanker, mendeteksi retinopati diabetik dari fotografi retina, memperkirakan probabilitas serangan jantung dari data sensor, dan mengotomatiskan pemberian insulin berdasarkan pembacaan monitor glukosa.

Analisis perizinan FDA 510(k) 2025 oleh konsultan regulasi Innolitics menemukan bahwa radiologi menyumbang mayoritas besar otorisasi perangkat AI/ML tahun itu, dengan 295 total perizinan yang dikeluarkan kepada 221 pabrikan berbeda dan waktu tinjauan median 142 hari. Kategori paling umum adalah perangkat lunak radiologi computer-aided detection, yang saja membuat lebih dari seperempat dari semua perizinan 2025, menurut analisis.

Kardiologi, neurologi, dan ortopedi jauh tertinggal dari radiologi pada 2025, dan spesialisasi seperti anestesiologi dan kimia klinis masing-masing menyumbang kurang dari 2 persen perizinan, menurut analisis yang sama.

AI Merancang Obat, Bukan Hanya Menyaringinya

Melampaui diagnosis, perangkat lunak AI kini digunakan untuk mengusulkan target obat baru dan merancang molekul yang dimaksud untuk menyarangnya, langkah melampaui penggunaan sebelumnya komputasi untuk hanya menyaring perpustakaan senyawa yang ada lebih cepat. Insilico Medicine, perusahaan bioteknologi berbasis Hong Kong, mengatakan platform PandaOmics-nya mengidentifikasi protein bernama TNIK sebagai target penyakit dan platform Chemistry42-nya menghasilkan molekul calon, sekarang bernama rentosertib, untuk pulmonary fibrosis idiopatik. Perusahaan mengatakan jalur penemuan dijelaskan dalam makalah di Nature Biotechnology.

Dalam uji coba Phase IIa yang dirandomisasi dan dikendalikan plasebo, pasien yang menerima dosis tertinggi rentosertib yang diuji (60 mg sekali sehari) melihat fungsi paru, diukur sebagai kapasitas vital paksa, meningkat rata-rata 98,4 mililiter lebih 12 minggu, dibandingkan dengan penurunan rata-rata 20,3 mililiter di kelompok plasebo, menurut pengumuman hasil Insilico Medicine sendiri, yang mengatakan perusahaan juga dipublikasikan di Nature Medicine.

Pada 7 Juli 2026, Insilico mengatakan dimulai uji coba Phase III rentosertib: studi yang dirandomisasi, double-blind, dan dikendalikan plasebo yang mendaftarkan 320 pasien di seluruh 47 pusat di China selama 52 minggu. Titik akhir utama adalah tingkat penurunan kapasitas vital paksa tahunan, dengan waktu hingga peristiwa perkembangan penyakit pertama sebagai ukuran sekunder kunci, kata perusahaan.

Tidak ada obat yang dirancang AI yang telah menerima persetujuan dari FDA atau regulator lainnya, dan peningkatan fungsi paru rentosertib dalam uji coba Phase IIa terdaftar sebagai endpoint sekunder, eksplorasi daripada tujuan keselamatan utama studi, menurut deskripsi perusahaan sendiri. Pelacak industri yang dikutip oleh situs analisis IntuitionLabs menghitung lebih dari 170 program obat yang ditemukan AI dalam pengembangan klinis di awal 2026, naik dari kira-kira dua lusin pada akhir 2023, meskipun IntuitionLabs mencatat angka-angka bervariasi antar pelacak karena tidak ada registri tunggal yang berwenang dan dikelola pemerintah dari obat-obatan tersebut dan setiap pelacak menerapkan kriteria klasifikasi sendiri.

Regulator Masih Menulis Aturan

Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mengeluarkan panduan etika dan tata kelola untuk model AI multi-modal besar dalam kesehatan pada 18 Januari 2024, menetapkan lebih dari 40 rekomendasi untuk pemerintah, pengembang, dan pekerja kesehatan. Panduan menyatakan bahwa data pelatihan berkualitas rendah atau bias dapat menghasilkan informasi kesehatan yang tidak akurat atau tidak lengkap, dan bahwa klinisi berisiko jatuh ke apa yang disebut 'bias otomasi' dengan terlalu percaya pada output AI atau secara tidak tepat mendelegasikan keputusan kepada mereka.

• Data pelatihan yang bias atau berkualitas rendah dapat menggeser output berdasarkan ras, etnisitas, jenis kelamin, identitas gender, atau usia
• Bias otomasi: pekerja kesehatan mungkin mengabaikan kesalahan AI atau mendelegasikan keputusan secara tidak tepat
• Celah keamanan siber dapat mengekspos data pasien atau mengikis kepercayaan pada sistem AI
• Alat AI berkinerja tinggi dapat tetap dapat diakses terutama oleh sistem kesehatan yang lebih kaya, memperlebar kesenjangan global dalam perawatan

Ilmuwan Kepala WHO Jeremy Farrar mengatakan pada saat panduan dirilis bahwa teknologi AI generatif dapat meningkatkan perawatan kesehatan hanya jika pengembang, regulator, dan pengguna mengidentifikasi dan sepenuhnya mempertanggungjawabkan risiko yang terkait.

Apa yang Belum Terjadi

Beberapa pencapaian yang kadang-kadang dikaitkan dengan AI dalam kedokteran belum terjadi. Tidak ada obat yang dirancang sepenuhnya oleh AI yang telah mengamankan persetujuan regulasi di mana pun, dan panduan WHO secara eksplisit memperingatkan bahwa akses yang tidak setara ke sistem AI yang paling mampu dapat memperlebar, bukan mempersempit, kesenjangan antara sistem kesehatan yang terdukung sumber daya baik dan yang kurang terdukung. Untuk saat ini, jejak AI yang paling jelas dalam kedokteran tetap pada pencitraan diagnostik, di mana regulator memiliki riwayat persetujuan terpanjang, sementara perannya dalam menciptakan obat baru bergerak dari bukti konsep laboratorium menuju uji coba manusia yang lebih besar.