Baca tanpa iklan
Laporan Wartawan Tribunnews.com, Fransiskus Adhiyuda
TRIBUNNEWS.COM, JAKARTA - Universitas Indonesia melalui Kelompok Bidang Ilmu (KBI) Fisika Medis dan Biofisika dan KBI Instrumentasi Fisika-Departemen FMIPA UI mengembangkan DSS-CovIDNet.
DSS-CovIDNe merupakan sebuah alat bantu prediksi kasus pneumonia akibat Covid-19 dengan menggunakan program berbasis kecerdasan buatan (artificial intelligence) deep-learning.
Baca: Update Corona Global Kamis 14 Mei 2020 Malam: Total 4,46 Juta, Total Kematian di AS Capai 85 Ribu
Program tersebut dirancang 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, FIOMP, dan Prawito.
DSS-CovIDNet menggunakan konsep convolutional neural network (CNN) untuk melakukan klasifikasi dari citra roentgen dada kedalam 3 kelompok, yakni pneumonia Covid-19, pneumonia Non-Covid-19, dan paru normal dengan akurasi mencapai 98,44 persen.
Baca: Panduan Khotbah Shalat Idul Fitri dan Contoh Naskah Menyikapi Pandemi Virus Corona
Koordinator Tim AIRA Lukmanda Evan Lubis mengatakan, 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," kata Lukmanda, Kamis (14/5/2020).
Wakil Rektor UI bidang Riset dan Inovasi Prof Abdul Haris menambahkan tingkat akurasi yang tinggi membuat alat ini unggul.
Baca: UPDATE Korban Meninggal Akibat Corona di ASEAN 14 Mei: Indonesia Tertinggi, 3 Negara Nol Kasus
Akses data juga dibuka dengan harapan memudahkan para peneliti untuk turut menyempurnakan program ini.
"Penelitian berkenaan dengan deteksi pneumonia 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," ucap Abdul Haris.
Para peneliti tersebut adalah Tim Peneliti Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia (FKUI) yang bekerja sama dengan DELFT Imaging CAD4COVID di bawah arahan dr Eric Daniel Tenda dan dr Benny Zulkarnaien.
Terdapat pula kelompok peneliti FKUI lainnya di bawah arahan dr. Cleopas Martin Rumende dan dr Telly Kamelia KP untuk mengembangkan algoritma deteksi.
Berikutnya, tim peneliti dari Fakultas Ilmu Komputer UI (Fasilkom UI) yang dipimpin Mirna Adriani, Dina Chahyati, yang bekerja sama dengan tim dari AI Center Fasilkom UI.”
Deskripsi mengenai metode dan hasil sementara menggunakan dataset opensource dapat diunduh di https://arxiv.org/abs/2005.04562, sementara proses validasi dengan 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.
Pembuatan program didukung penuh oleh FMIPA UI dan dapat diakses untuk uji coba pada http://sci.ui.ac.id/detectcovid/ dengan menggunakan access key yang dapat diminta secara gratis.
Pengguna dibatasi pada tenaga medis dan kesehatan di bidang radiologi.