Dosen ITN Malang Pantau DBD Anak Pakai Artificial Intelligence

SURYAMALANG.COM, MALANG - Dosen Teknik Informatika S1, Institut Teknologi Nasional Malang (ITN) Malang, Dr Ahmad Fahrudi Setiawan SKom MT baru saja menyelesaikan pendidikan doktoral dari prodi Doktor Ilmu Kedokteran, Minat Teknologi Kedokteran, Jurusan Ilmu Kedokteran, Fakultas Kedokteran, Universitas Brawijaya pada akhir 2023 lalu.

Mr Fah, panggilan akrabnya membuat inovasi untuk mendeteksi secara dini infeksi demam dengue (DBD) dalam disertasinya.

Judulnya 'Deteksi Demam Dengue pada Anak Menggunakan Artificial Intelligence Berbasis Digital Image Processing pada Apusan Darah'.

"Saat ini, tingginya kasus kematian demam berdarah di Indonesia menduduki peringkat kedua setelah Brasil."

"Seharusnya kasus kematian ini bisa dihindari kalau deteksi dini DBD dapat dilakukan," jelas dia, Senin (19/2/2024).

Dengan deteksi dini, maka bisa diketahui dengan cepat dan pasti bahwa anak tersebut mengidap DBD.

Sehingga penanganan dan prognosis oleh tenaga kesehatan akan mudah dan lebih baik.

Namun sayangnya, banyak anak dengan infeksi DBD tidak diketahui karena underdiagnosis atau diketahui tapi sudah masuk masa kritis.

Sehingga dokter pada umumnya melakukan penegakan diagnosa DBD menggunakan bantuan hitung darah lengkap di laboratorium. Cara ini murah dan mudah.

Tapi harus pada hari ketiga keatas untuk mendapatkan kepastian. Padahal dihari demam keempat bisa jadi pasien sudah mengalami masa kritis yang dapat berujung kematian.

"Sebenarnya  ada pemeriksaan demam dengue yang bagus seperti NS1 anti dengue, dan Igm-IgG anti dengue," kata dosen ini.

Namun jenis pemeriksaan ini jarang dipakai dokter di Indonesia.

"Selain karena mahal, alat tersebut juga tidak tersedia di semua layanan kesehatan,” lanjutnya.

Karena itu ia berinovasi menciptakan alat deteksi demam dengue yang bisa mendeteksi dihari keberapa pun demam. Keakuratannya tinggi, dengan akurasi mendekati pemeriksaan NS1 anti dengue, serta harga terjangkau.

Selain itu dapat diimplementasikan di seluruh layanan kesehatan di Indonesia. Cara kerjanya adalah mengumpulkan ratusan sampel darah suspected demam dengue, ada yang positif ada yang negatif.

Data ini di digitalisasi ke dalam komputer dan selanjutnya di extraksi fiturnya menggunakan beberapa algoritma dalam digital image processing.

Seperti jumlah trombosit, jumlah leukosit, jumlah immature platelet, dan jumlah limfosit plasma biru. Selanjutnya data disimpan ke dalam cloud computer.

Untuk kontrol kebenaran positif atau negatif demam dengue, Mr Fah menggunakan pemeriksaan NS1 anti dengue dan IgM-IgG anti dengue.

"Jika ada pasien baru suspected demam dengue cukup diambil darahnya, diapus di atas preparat, dan dimasukkan ke dalam sistem deteksi dini demam dengue secara online."

"Selanjutnya menggunakan artificial intelligence sistem akan mencari gambaran darah ini dekat dengan yang positif demam dengue, atau lebih dekat dengan yang negatif demam dengue," paparnya.

Jika jumlah trombosit, leukosit, immmature platelets, dan limfosit plsma birunya dekat dengan gambaran demam dengue, maka dia positif demam dengue, begitu juga sebaliknya.

Dari hasil penelitiannya didapat akurasi sistem sebesar 94.44 persen, sensitivitas sistem sebesar 100 persen, dan spesifisitas sistem sebesar 87.50 persen. 

Sehingga dapat disimpulkan bahwa alat deteksi dini demam dengue menggunakan artificial intelligence berbasis digital image processing pada apusan darah dapat digunakan menjadi solusi alternatif yang baik untuk deteksi dini demam dengue yang mudah, murah, cepat, dan tepat.

Dijelaskan, butuh waktu kurang lebih satu menit untuk mendeteksi. Metode ini lebih spesifik lagi dibandingkan dengan NS1 anti dengue, dengan akurasi yang hampir sama, serta terpercaya. Ini memang masih prototipe sehingga kedepannya masih diperlukan tambahan data lagi.

“Harapan saya, sistem deteksi dini ini akan mendukung diagnosa dokter untuk demam dengue menjadi lebih cepat, jangkauan lebih luas, dan dapat dioperasionalkan dengan mudah oleh tenaga kesehatan di seluruh layanan kesehatan di Indonesia."

"Teknologi informatika memang berkembang pesat khususnya dalam mendukung teknologi kedokteran,” papar alumnus S1 STIKI Malang ini. 

Dari disertasinya inin Mr Fah menghasilkan empat luaran. Yaitu dua jurnal internasional di Journal of Medicinal and Chemical Sciencesm serta Bali Medical journal. Juga dua International Conference di IcoMelisa dan IcemIT 2023.