UI Kembangkan Alat Deteksi Pneumonia Akibat Corona Berbasis Kecerdasan Buatan

Mochamad Zhacky - detikNews
Jumat, 15 Mei 2020 00:27 WIB
Folder of Coronavirus covid19 2019 nCoV outbreak
Foto: Getty Images/iStockphoto/oonal
Jakarta -

Universitas Indonesia (UI) mengembangkan sebuah alat bantu untuk memprediksi kasus pneumonia akibat virus Corona (COVID-19) dengan menggunakan program berbasis kecerdasan buatan (artificial intelligence) deep-learning. Alat tersebut bernama DSS-CovIDNet.

Pengembangan alat tersebut dilakukan melalui Kelompok Bidang Ilmu (KBI) Fisika Medis & Biofisika dan KBI Instrumentasi Fisika pada Departemen Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam UI (FMIPA UI). 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. Dr. Djarwani S. Soejoko, FIOMP, dan Prawito, Ph.D.

DSS-CovIDNet itu menggunakan konsep convolutional neural network (CNN) untuk melakukan klasifikasi dari citra roentgen dada ke dalam 3 kelompok, 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." kata Koordinator Tim AIRA, Lukmanda Evan Lubis dalam keterangan tertulis yang diterima dari Kepala Biro Humas dan KIP UI, Amelita Lusia, Kamis (14/5/2020).

Wakil Rektor UI bidang Riset dan Inovasi Prof Abdul Haris menambahkan bahwa alat tersebut memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Haris mengatakan penelitian berkenaan dengan deteksi pneumonia ini 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 intelligent berdasarkan data radiologis, salah satunya Tim peneliti dari Fakultas Kedokteran UI (FKUI), IMERI-FKUI, RSCM, dan RSUI yang bekerja sama dengan DELFT Imaging CAD4COVID di bawah koordinasi Prasandhya Astagiri Yusuf, S.Si, M.T, Ph.D bersama dr. Eric Daniel Tenda, SpPD, FINASIM, dan dr. Benny Zulkarnaen, SpRad(K).

Selain itu, terdapat pula kelompok peneliti FKUI lainnya di bawah arahan dr. Cleopas Martin Rumende, Sp.PD-KP dan dr. Telly Kamelia, SpPD, KP untuk mengembangkan algoritma deteksi. Berikutnya, tim peneliti dari Fakultas Ilmu Komputer UI (Fasilkom UI) yang dipimpin oleh Mirna Adriani, Dra, B.Sc, Ph.D, Dina Chahyati, S.Kom., M.Kom. 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 tersebut 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 via email ke aira.medphy.ui@gmail.com. Pengguna dibatasi pada tenaga medis dan kesehatan di bidang radiologi.

(zak/zak)