Laporan Wartawan Tribunnews, Lendy Ramadhan

TRIBUN-VIDEO.COM - Universitas Indonesia (UI) mengembangkan sebuah alat bantu pendeteksi kasus pneumonia akibat Covid-19 dengan menggunakan program berbasis kecerdasan buatan (artificial intelligence) deep-learning bernama DSS-CovIDNet.

Program tersebut dirancang oleh tim mahasiswa S2 serta alumni dari Departemen Fisika FMIPA UI yang tergabung dalam tim riset AIRA (artificial intelligence for radiological applications) di bawah arahan Prof. Djarwani S. Soejoko dan Prawito.

Koordinator Tim AIRA, Lukmanda Evan Lubis menyampaikan DSS-CovIDNet menggunakan konsep convolutional neural network (CNN) untuk melakukan klasifikasi dari citra roentgen dada ke dalam 3 (tiga) kelompok.

Ketiganya yakni pneumonia Covid-19, pneumonia Non-Covid-19, dan paru normal dengan akurasi mencapai 98,44 persen.

“Adanya DSS-CovIDNet diharapkan mampu berkontribusi menambah keyakinan diagnosis dan mengurangi beban dokter spesialis radiologi dengan tingginya workload terkait diagnosis dan pemantauan kasus Covid-19," ujar Lukmanda dalam keterangan secara virtual, Jumat (15/5/2020).

Terpisah, Wakil Rektor UI bidang Riset dan Inovasi Abdul Haris mengklaim bahwa tingkat akurasi yang tinggi membuat alat ini unggul.

"Akses data juga kami buka dengan harapan memudahkan para peneliti untuk turut menyempurnakan program ini," ujar Abdul.

Penelitian berkenaan dengan deteksi pneumonia, dikatakan Abdul, tidak hanya dilakukan oleh satu kelompok penelitian ini saja, melainkan ada tiga tim peneliti interdisipliner lainnya di UI untuk mendeteksi pneumonia Covid-19 menggunakan Artificial Intelligence (AI) berdasarkan data radiologis.

"Para peneliti tersebut adalah Tim Peneliti Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia (FKUI) yang bekerja sama dengan DELFT Imaging CAD4COVID di bawah arahan dr. Eric Daniel Tend, dan dr. Benny Zulkarnaien," lanjut Abdul.

Kemudian, Abdul menambahkan terdapat pula kelompok peneliti FKUI lainnya di bawah arahan dr. Cleopas Martin Rumende dan dr. Telly Kamelia untuk mengembangkan algoritma deteksi.

"Berikutnya, tim peneliti dari Fakultas Ilmu Komputer UI (Fasilkom UI) yang dipimpin oleh Mirna Adriani dan Dina Chahyati, yang bekerja sama dengan tim dari AI Center Fasilkom UI," pungkas Abdul.

Adapun deskripsi mengenai metode dan hasil sementara menggunakan dataset opensource dapat diunduh di [ Ссылка ].

Proses validasi menggunakan data pasien anonim Indonesia telah diinisiasi melalui kerja sama dengan staf Departemen Radiologi Fakultas Kedokteran UI (FKUI), tim Unit Radiologi Rumah Sakit UI (RSUI), dan Instalasi Radiologi RSUD Cibinong.

VP/Kharis Ard

свернуть