Mahasiswa UGM Ciptakan Alat Pendeteksi Kanker Mata Anak Berbasis AI

BELITONGEKSPRES.COM - Tim mahasiswa Universitas Gadjah Mada (UGM) kembali menunjukkan kapasitas inovatifnya lewat pengembangan sistem pendeteksi dini kanker mata anak berbasis kecerdasan buatan (AI) bernama Rb-AID atau Retinoblastoma Artificial Intelligence Detection. 

Teknologi ini dirancang untuk membantu fasilitas kesehatan primer melakukan skrining kanker mata pada anak secara cepat, akurat, dan terjangkau.

Ketua tim, Jonathan Setiawan, menjelaskan bahwa sistem ini menggabungkan pendekatan two-step convolutional neural network (TSCNN) dalam aplikasi seluler untuk menganalisis citra fundus mata balita secara real-time. Dengan metode tersebut, pemeriksaan bisa dilakukan lebih konsisten dan minim subjektivitas operator.

“Melalui Rb-AID, kami ingin menghadirkan skrining dini yang cepat dan inklusif, agar setiap anak di Indonesia punya kesempatan sama untuk melihat dunia,” ujar Jonathan di Yogyakarta.

BACA JUGA:Ibu Nadiem Makarim Singgung Hasto dan Tom Lembong Usai Praperadilan Ditolak

BACA JUGA:Mentan Amran Sebut Rangkap Jabatan Bapanas Demi Efisiensi

Retinoblastoma sendiri merupakan jenis kanker yang paling sering menyerang anak-anak, dengan insiden sekitar satu kasus di antara 16.000 hingga 28.000 kelahiran. 

Di negara maju, tingkat kesembuhan mencapai 99 persen berkat deteksi dini. Namun di Indonesia, keterlambatan diagnosis membuat 40–70 persen pasien kehilangan penglihatan atau bahkan nyawa.

Sistem Rb-AID terdiri atas dua komponen: Rb-AID tool dan Rb-AID mobile decision system. Komponen pertama memastikan pengambilan gambar retina stabil dan berkualitas, sedangkan sistem kedua menjalankan analisis otomatis berbasis deep learning dua tahap untuk mengidentifikasi indikasi retinoblastoma seperti massa putih pada retina, pembuluh darah abnormal, atau refleksi cahaya yang tidak wajar.

Perangkat ini dirancang menggunakan Autodesk Inventor dan dicetak dengan teknologi 3D berbahan PLA yang ramah lingkungan. Lensa 20D disematkan untuk menghasilkan visual retina tajam, sementara dudukan ponsel dibuat dengan jarak kerja ideal 50 milimeter guna menjaga pencahayaan dan fokus optimal.

BACA JUGA:Alasan Hakim Tolak Gugatan Praperadilan Nadiem Makarim

BACA JUGA:Praperadilan Ditolak PN Jaksel, Istri Nadiem Makarim Kecewa

Pada sisi perangkat lunak, sistem AI dilatih menggunakan ribuan citra fundus baik dari pasien retinoblastoma maupun mata normal. Aplikasi ini memiliki dua mode: offline, yang memungkinkan petugas melakukan pemeriksaan manual, dan online, yang secara otomatis mengirim hasil analisis ke dokter mata dan merekomendasikan fasilitas rujukan terdekat.

Jonathan menegaskan, Rb-AID menjadi sistem pertama yang menggabungkan stabilisasi mekanik dengan analisis dua tahap berbasis deep learning. Pendekatan ini mengatasi keterbatasan metode lama yang mengandalkan foto non-fundus dan rawan bias.