"Salah satu temuan paling menarik adalah betapa miripnya pola perhatian AI terhadap data dari luar angkasa dan dari Bumi,” ujar ahli oftalmologi Mark Christopher dari University of California, San Diego, dalam keterangan tertulis.
Luar Angkasa Ancam Kesehatan Mata, Ilmuwan Ciptakan AI untuk Deteksi
Intinya sih...
- Salah satu tantangan terbesar dalam mengembangkan sistem prediksi spaceflight associated neuro-ocular syndrome (SANS) adalah minimnya data. Para peneliti menggunakan superkomputer di University of California, San Diego guna melatih model AI deep learning.
- Model AI tersebut mampu memprediksi SANS pada astronaut dengan tingkat akurasi mencapai 82 persen. Perubahan pada mata akibat paparan mikrogravitasi di Bumi ternyata sangat mirip dengan perubahan akibat penerbangan luar angkasa sesungguhnya.
- Penelitian ini memberikan pemahaman penting mengenai bagaimana dan mengapa S
Disclaimer: This summary was created using Artificial Intelligence (AI)
Perjalanan ke luar angkasa memang penuh tantangan, bukan hanya bagi tubuh, tetapi juga bagi penglihatan manusia. Selama ini, banyak astronaut mengalami gangguan penglihatan setelah menghabiskan waktu di orbit. Kini, para peneliti di Amerika Serikat telah mengembangkan alat deteksi berbasis kecerdasan buatan (AI) yang mampu memprediksi risiko masalah ini bahkan sebelum peluncuran.
Fokus mereka adalah pada spaceflight associated neuro-ocular syndrome (SANS). Ini merupakan kondisi penurunan penglihatan yang terkait dengan waktu di luar angkasa. Meskipun sebagian gejala bisa membaik setelah kembali ke Bumi, tidak semua astronaut seberuntung itu. Oleh karena itu, deteksi dini menjadi langkah penting dalam misi ruang angkasa masa depan.
Penelitian ini diterbitkan dalam American Journal of Ophthalmology.
1. Melatih AI dengan data terbatas
Salah satu tantangan terbesar dalam mengembangkan sistem prediksi spaceflight associated neuro-ocular syndrome (SANS) adalah minimnya data. Ini karena hanya sedikit orang yang pernah pergi ke luar angkasa.
Untuk mengatasinya, para peneliti menggunakan superkomputer di University of California, San Diego guna melatih model AI deep learning. Alat ini mampu mendeteksi pola karakteristik mata yang berhubungan dengan SANS.
Selain data dari astronaut, mereka juga menyertakan sampel dari orang-orang yang menjalani simulasi kondisi mikrogravitasi. Agar AI memiliki cukup banyak informasi untuk dipelajari, pemindaian mata dibagi menjadi ribuan potongan kecil sehingga setiap detailnya bisa dianalisis dan diproses secara menyeluruh.
2. Akurasi tinggi dalam prediksi risiko SANS
Setelah pelatihan selesai, model AI tersebut mampu memprediksi SANS pada astronaut dengan tingkat akurasi mencapai 82 persen. Angka ini didapatkan hanya berdasarkan hasil pemindaian mata pra-penerbangan yang sebelumnya tidak pernah dilihatnya.
Menariknya, perubahan pada mata akibat paparan mikrogravitasi di Bumi ternyata sangat mirip dengan perubahan akibat penerbangan luar angkasa sesungguhnya.
Temuan ini memperkuat dugaan bahwa simulasi mikrogravitasi bisa memberikan wawasan nyata tentang efek fisiologis penerbangan luar angkasa.
3. Memberi wawasan baru tentang perkembangan SANS
Penelitian ini juga memberikan pemahaman penting mengenai bagaimana dan mengapa SANS berkembang. Berdasarkan area perubahan yang menjadi fokus perhatian AI, para ilmuwan mengidentifikasi dua wilayah kunci di belakang mata, yaitu retinal nerve fiber layer dan retinal pigment epithelium.
Meskipun sistem deteksi ini belum siap diterapkan secara klinis, tujuannya adalah untuk meningkatkan kesehatan astronaut dengan mendeteksi potensi masalah sedini mungkin. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengembangkan strategi pencegahan serta intervensi saat misi luar angkasa berlangsung.
Ini menjadi langkah penting dalam mempersiapkan masa depan eksplorasi ruang angkasa. Jika manusia ingin menghabiskan waktu lebih lama di luar Bumi dan menjelajahi jarak yang lebih jauh, maka berbagai risiko kesehatan harus diantisipasi sejak dini. Teknologi seperti AI deteksi SANS ini membuka peluang besar untuk menjaga kesehatan astronaut selama misi jangka panjang.
Referensi
Huang, Alex S, Jalil Jalili, Evan Walker, Robert N Weinreb, Steven S Laurie, Brandon R Macias, and Mark Christopher. “Artificial Intelligence Deep Learning Models to Predict Spaceflight Associated Neuro-ocular Syndrome (SANS).” American Journal of Ophthalmology 278 (June 10, 2025): 115–23.
"New AI Tool Predicts Vision Loss Risk in Astronauts — Before Launch". Diakses pada Oktober 2025. UC San Diego.
