Baca artikel IDN Times lainnya di IDN App
IDN Ecosystem
IDN Signature Events
For
You

UGM Luncurkan Aplikasi AI untuk Skrining TBC Pertama di Indonesia

Kegiatan Penemuan Kasus Aktif (Active Case Finding/ACF) untuk skrining kasus Tuberkulosis (TBC) di Kota Semarang. (IDN Times/Dhana Kencana)
Kegiatan Penemuan Kasus Aktif (Active Case Finding/ACF) untuk skrining kasus Tuberkulosis (TBC) di Kota Semarang. (IDN Times/Dhana Kencana)
Intinya sih...
  • Aplikasi dapat digunakan oleh tenaga medis dan masyarakat Proses penggunaannya pun cukup sederhana, namun hasilnya bukan diagnosis final.
Disclaimer: This summary was created using Artificial Intelligence (AI)

Yogyakarta, IDN Times - Universitas Gadjah Mada (UGM) menciptakan inovasi di dunia kesehatan dengan meluncurkan aplikasi skrining Tuberkulosis (TBC) berbasis kecerdasan buatan (AI) pertama di Indonesia. Aplikasi ini diberi nama TBScreen.AI dan dapat diakses melalui situs http://tbscreen.ai.

Langkah ini merupakan respons terhadap tingginya angka kematian akibat TBC di Indonesia, yang diperkirakan mencapai 125 ribu jiwa pada tahun 2024. Inovasi ini dikembangkan oleh tim Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika (DIKE), Fakultas MIPA UGM.

1. Dikembangkan untuk dukung strategi nasional tangani TBC

TBScreen.AI, aplikasi skrining TBC berbasis AI pertama di Indonesia. (ugm.ac.id)
TBScreen.AI, aplikasi skrining TBC berbasis AI pertama di Indonesia. (ugm.ac.id)

Wahyono, SPh.D., selaku peneliti utama, menjelaskan pengembangan aplikasi ini sejalan dengan strategi pemerintah dalam menanggulangi TBC melalui pemanfaatan riset dan inovasi teknologi. Aplikasi ini menggunakan pendekatan computer-aided diagnosis (CAD) untuk menganalisis citra X-ray dada secara otomatis.

“Pengembangan ini tentunya untuk mendukung proses skrining. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) juga telah merekomendasikan penggunaan teknologi CAD sebagai alat bantu dalam membaca hasil X-ray dada,” kata Wahyono di Kampus UGM, Jumat (8/8/2025) dilansir laman resmi UGM.

2. Dapat digunakan oleh tenaga medis dan masyarakat

Tim pengembang TBScreen AI.
Tim pengembang TBScreen AI. (ugm.ac.id)

Menurut Wahyono, aplikasi TBScreen.AI dirancang agar mudah diakses dan digunakan oleh tenaga kesehatan maupun masyarakat. Proses penggunaannya pun cukup sederhana. Pengguna hanya perlu mengunggah foto hasil rontgen dada, dan sistem akan menganalisis gambar tersebut lalu menampilkan persentase kemungkinan terindikasi TBC.

Meski begitu, Wahyono menegaskan hasil dari aplikasi ini bukanlah diagnosis final. Hasil dari aplikasi ini bukan merupakan diagnosis akhir, melainkan skrining awal yang perlu ditindaklanjuti oleh dokter untuk mendpaatkan diagnosis yang valid.

3. Dikembangkan dari data RSUP Sardjito, kini masuk tahap uji coba

RSUP Dr. Sardjito (Dok. Sardjito.co.id)
RSUP Dr. Sardjito (Dok. Sardjito.co.id)

Wahyono mengungkapkan awal pengembangan aplikasi dimulai dari data rontgen yang diperoleh dari RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta. Setelah proses validasi, model AI dikembangkan menggunakan teknologi Digital Image Processing, Computer Vision, dan Machine Learning. Dataset yang digunakan terdiri dari 936 data yang dibagi untuk pelatihan model (training) dan pengujian validitas (validation).

“Saat ini kami masih mendapat validitas sekitar 64 persen dengan jumlah data yang kami gunakan sekitar 936 data. Kami saat ini sedang dalam proses menunggu data tambahan yang berasal dari RSUD Mimika,” ungkapnya.

Aplikasi ini masih dirilis secara terbatas untuk tenaga kesehatan dan sedang diuji coba di dua lokasi, yaitu Balkesmas Klaten dan RSUD Mimika, yang menjadi pilot project. “Rilis terbatas ini dalam rangka mendapatkan feedback dari tenaga kesehatan di dua lokasi untuk penyempurnaan aplikasi AI. Harapannya aplikasi dirilis secara luas pada akhir tahun ini,” kata Wahyono.

This article is written by our community writers and has been carefully reviewed by our editorial team. We strive to provide the most accurate and reliable information, ensuring high standards of quality, credibility, and trustworthiness.
Share
Editor’s Picks
Topics
Editorial Team
Febriana Sintasari
EditorFebriana Sintasari
Follow Us