Kota Malang, Bhirawa
Inovasi di bidang kesehatan digital terus berkembang pesat di lingkungan Universitas Muhammadiyah Malang (UMM). Terbaru, tim dosen Vokasi UMM berhasil menciptakan terobosan medis berupa aplikasi deteksi dini anemia mandiri. Uniknya, masyarakat tidak perlu lagi merasa cemas dengan jarum suntik, sebab pemeriksaan kadar hemoglobin (Hb) kini cukup menggunakan kamera smartphone berbasis kecerdasan buatan (AI).
Inovator utama sekaligus Dekan Vokasi UMM, Prof. Dr. Ir. Lailis Syafa’ah, M.T., menjelaskan bahwa aplikasi ini hadir sebagai solusi bagi masyarakat yang kerap menunda pemeriksaan kesehatan karena prosedur klinis yang dianggap tidak nyaman. Dengan memanfaatkan teknologi computer vision, pemeriksaan bisa dilakukan secara inklusif dan praktis dari rumah.
“Banyak orang malas ke faskes karena prosedur ambil darah. Padahal deteksi dini itu krusial. Saya ingin menghadirkan solusi agar masyarakat lebih sadar kesehatan melalui perangkat yang mereka genggam setiap hari,” tegas Prof. Lailis saat dikonfirmasi, Selasa (14/4) kemarin.
Dalam mengembangkan teknologi ini, Prof. Lailis tidak sendirian. Ia menggandeng tim lintas disiplin yang terdiri dari dosen dan mahasiswa, di antaranya La Febry Andira Rose Cynthia, S.T., M.T., dan Zulfatman, Ph.D. Sinergi ini berhasil melahirkan sistem yang mampu membaca citra konjungtiva atau selaput lendir mata sebagai indikator kadar Hb.
Secara teknis, pengguna cukup memotret bagian mata melalui kamera ponsel. Foto tersebut kemudian diproses oleh AI yang telah dibekali basis data khusus untuk membaca pola warna dan kecerahan mata. Hasilnya, sistem akan memberikan estimasi nilai hemoglobin yang akurat secara real-time.
“Bukan sekadar aplikasi biasa, ini sistem canggih yang menerjemahkan data visual menjadi informasi medis. Dibutuhkan pemodelan presisi agar hasilnya tetap akurat bagi berbagai kondisi pengguna yang berbeda-beda,” imbuh Prof. Lailis.
Riset revolusioner ini sejatinya merupakan pengembangan dari studi doktoralnya yang fokus pada pemodelan kesehatan melalui variabel citra. Hingga saat ini, tingkat akurasi aplikasi tersebut telah menyentuh angka 80 persen. Mengingat sistem ini berbasis machine learning, akurasinya diprediksi akan terus meningkat seiring bertambahnya keragaman data yang diproses.
Ke depan, Prof. Lailis memproyeksikan aplikasi ini menjadi alat skrining harian, terutama bagi kelompok rentan seperti ibu hamil yang membutuhkan pemantauan kadar Hb secara rutin tanpa rasa sakit.
“Kami terus menyempurnakan sistemnya agar lebih presisi untuk penggunaan massal. Harapannya, teknologi ini menjadi jembatan agar deteksi dini tidak lagi harus menunggu antrean panjang di rumah sakit, tapi dimulai dari kesadaran individu di rumah,” pungkasnya optimis. [mut.wwn]
