Pendidikan & Kesehatan

Guru Besar ITS Kembangkan Kecerdasan Artifisial untuk Deteksi Osteoporosis

Agus Zainal Arifin saat menghadiri acara Forum Silaturrahmi Nasional Persaudaraan Profesional Muslim Aswaja di PP Miftachussunnah Surabaya, 28 April 2019

Surabaya (beritajatim.com) – Ketekunan Agus Zainal Arifin bertahun-tahun menggeluti teknologi pengolahan citra digital akhirnya berbuah manis. Setelah bergelut lebih dari satu dekade, doktor lulusan Hiroshima University, Jepang, ini akan dikukuhkan secara resmi sebagai guru besar Institut Teknologi Sepuluh November (ITS) Surabaya, Rabu (12/2/2020).

Arek Suroboyo yang pernah dua kali menjabat dekan Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi (FTIK) ITS itu akan dikukuhkan sebagai guru besar bidang pengolahan citra digital. Dalam pidato pengukuhannya, Agus akan mengangkat topik “Kecerdasan Artifisial dalam Pengolahan Citra Medis untuk Pengembangan Teknologi Kesehatan”.

Pria kelahiran 1972 ini menuturkan, dunia kesehatan sebenarnya telah lama mengadopsi citra medis (medical imaging) untuk mendiagnosis dan menyembuhkan penyakit. Medical imaging merupakan metode untuk membuat representasi visual dari bagian dalam tubuh manusia, yang menampilkan struktur internal tubuh yang ditutupi oleh kulit dan tulang secara non-invasif. “Teknologi X-ray, magnetic resonance imaging (MRI), dan ultrasound, misalnya, adalah metode yang cukup dikenal di tengah masyarakat” tuturnya melalui siaran pers yang diterima beritajatim.com, Minggu (9/2/2020).

Masalahnya, akurasi diagnosis dan assessment suatu penyakit tergantung pada akuisisi citra dan interpretasinya. Interpretasi terhadap citra medis pada umumnya dilakukan oleh radiologis. Pada titik ini, potensi kesalahan akibat interpretasi secara manual sangat mungkin terjadi, baik dipicu oleh internal individu observer (intra-observer) maupun perbedaan interpretasi antara observer yang berpengalaman dan belum berpengalaman (inter-obsever).

Hal inilah yang mendorong Agus mengembangkan aplikasi kecerdasan artifisial pada citra medis. Temuannya antara lain dapat digunakan untuk melakukan deteksi osteoporosis menggunakan citra rahang, identifikasi penyakit periodontitis kronis pada citra panorama gigi, estimasi usia menggunakan citra panorama gigi, klasifikasi massa pada citra mammogram untuk mendeteksi kanker payudara, serta deteksi parasit malaria pada citra apusan tebal darah.

“Fokus kami di sini adalah memanfaatkan kecerdasan artifisial pada medical imaging, sehingga dapat digunakan sebagai langkah preventif pencegahan penyakit. Dengan demikian, proses deteksi penyakit diharapkan dapat lebih cepat dan akurat, sehingga dapat meningkatkan kualitas hidup masyarakat”, ungkap mantan Rais Syuriah Pengurus Cabang Istimewa (PCI) NU Jepang ini.

Dia menambahkan, aplikasi deteksi osteoporosis menggunakan citra rahang telah mendapatkan hak paten Nomor US7916921B2 pada 2011 lalu. “Sistem ini memberikan informasi awal terkait osteoporosis yang dapat digunakan oleh dokter gigi untuk merujuk subyek ke dokter spesialis yang relevan, sehingga dapat mengurangi resiko patah tulang akibat perawatan yang terlambat”, imbuhnya.


Agus Zainal Arifin di markas Google, awal Desember 2019

Agus mengatakan bahwa prototype (purwarupa) alat deteksi osteoporosis dengan dental panoramic sudah jadi dan sudah diuji coba dengan baik. “Sekarang mulai digunakan oleh dua dokter gigi”, ungkapnya.

Selain itu, purwarupa aplikasi deteksi osteoporosis dengan Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) juga sudah jadi dan diuji coba dengan baik. Kelebihan CBCT karena memiliki resolusi yang tinggi dan dosis radiasi yang relatif rendah. Hanya saja, belum digunakan di ruang praktek dokter gigi. “Mungkin karena CBCT relatif lebih mahal, meskipun lebih murah dibandingkan dengan CT-scan,” ujarnya.

Dalam penelitiannya, Agus juga mengembangkan perangkat bantu estimasi usia berdasarkan citra radiografi panoramik untuk identifikasi individu usia dewasa (16-70 tahun). Hasil penelitian ini sangat penting untuk membantu tenaga ahli odontologi forensik dalam mengidentifikasi usia kronologi berdasarkan fitur gigi, apabila terjadi kecelakaan atau bencana yang mengakibatkan korban dalam jumlah besar.

Identifikasi melalui gigi, menurut Agus, dapat dilakukan pada kondisi apapun, meskipun tubuh sudah hancur, membusuk, terbakar, atau bahkan termutilasi. “Karena gigi, terutama emailnya, merupakan jaringan yang paling keras di tubuh manusia, paling tahan terhadap benturan maupun panas, dan baru bisa menjadi abu bila terbakar pada suhu di atas 450° celsius,” tandas lulusan ITS 1995 ini.

Purwarupa aplikasi untuk identifikasi usia melalui gigi ini juga sudah jadi dan sudah diuji coba. Hanya saja, penggunaannya untuk identifikasi korban musibah, tidak untuk digunakan secara praktis sehari-hari.

Adapun pengembangan sistem untuk mendeteksi parasit malaria pada citra apusan tebal darah berkualitas rendah diharapkan dapat digunakan untuk proses diagnosis malaria di Indonesia, khususnya di kawasan timur Indonesia yang memiliki prevalensi malaria yang tinggi. Penelitian ini, kata Agus, adalah bagian kerjasama dengan Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) dan Lembaga Biologi Molekuler Eijkman.

Agus menegaskan, kecerdasan artifisial yang dikembangkannya pada sistem di atas diharapkan hadir dan berperan untuk meningkatkan kualitas hidup manusia, bukan untuk menggantikan peran dokter dan tenaga medis lainnya. “Suatu sistem yang dilatih dengan jumlah sampel yang cukup dan teknik yang canggih akan dapat memberikan keputusan dengan tingkat error yang minim,” tandasnya.

Hasil otomatisasi akan jauh lebih akurat dan konsisten dibandingkan dengan penggunaan cara manual. Cara manual sangat rentan terhadap intra dan inter observer error. Keduanya dipengaruhi oleh subjektivitas manusia yang terkait dengan durasi pengalaman dan tingkat kepakarannya. Hal itu sangat menentukan akurasi dan konsistensi hasil.

Dia berharap, replikasi software tersebut dapat dilakukan karena tidak memerlukan biaya tinggi. Dengan demikian, harga satuan layanan kesehatan dapat ditekan seminimal mungkin. Untuk kebutuhan skrining masal (mass screening) yang melibatkan pasien dalam jumlah sangat besar, sistem yang bersifat otomatis akan sangat efisien dan efektif.

“Dengan demikian, integrasi keilmuan di bidang pengolahan citra digital, visi komputer, dan kecerdasan artifisial akan berperan penting dalam menunjang terwujudnya kemandirian dan kedaulatan teknologi alat kesehatan”, pungkasnya. [adg/suf]

Apa Reaksi Anda?

Komentar