Penyakit otak seperti alzheimer dan tumor memerlukan diagnosis yang akurat dan cepat untuk meningkatkan peluang penanganan medis. Menjawab tantangan ini, doktor baru lulusan Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Dr Dewinda Julianensi Rumala ST mengembangkan Artificial Intelligence (AI) untuk membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit otak secara lebih akurat.
Dewinda memaparkan bahwa meskipun Magnetic Resonance Imaging (MRI) telah menjadi alat utama dalam diagnosis penyakit otak. Namun, kelemahannya adalah interpretasi citra MRI masih bergantung pada analisis manual oleh dokter. “Untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi, AI dapat berperan dalam mendeteksi pola penyakit yang mungkin tidak terlihat oleh mata manusia,” jelas perempuan kelahiran Probolinggo tersebut.
Dalam risetnya, wisudawan program doktor dari Departemen Teknik Komputer ITS tersebut mengembangkan model deep learning dengan pendekatan deep-stacked ensemble learning. Pendekatan ini mengombinasikan beberapa jaringan saraf tiruan agar dapat menghasilkan prediksi yang lebih stabil dan akurat. “Tidak ada satu model yang sempurna, tetapi kombinasi berbagai model dapat menciptakan sistem yang lebih kuat dan adaptif,” tambahnya.
Selain itu, inovasi ini juga menggunakan Explainable AI (XAI) agar dokter dapat memahami bagaimana AI mengambil keputusan. Dengan teknik Grad-CAM, model dapat menunjukkan bagian gambar MRI yang menjadi dasar diagnosis, sehingga meningkatkan kepercayaan dokter dalam menggunakan AI sebagai alat bantu. “Bukan hanya soal akurasi, tetapi juga transparansi agar AI diterima dan dipercaya oleh tenaga medis,” paparnya.
Menurut Dewinda, inovasi ini juga sejalan dengan Sustainable Development Goals (SDG) poin 3 yang berfokus pada peningkatan layanan kesehatan. Tak hanya itu, pengembangan AI dalam dunia medis mendorong inovasi dan kemajuan teknologi kesehatan sesuai dengan SDG poin 9 mengenai industri, inovasi, dan infrastruktur.
Dewinda menambahkan bahwa penelitian ini juga mendukung SDG 10 yang berfokus pada pengurangan kesenjangan. Hal ini dikarenakan inovasinya dirancang dengan akurasi tinggi agar dapat digunakan secara inklusif oleh berbagai kelompok demografis. “Selain itu, model yang ringan memastikan teknologi ini tetap dapat diakses dan diterapkan, bahkan di wilayah dengan keterbatasan infrastruktur komputasi,” jelasnya.
Tidak hanya diakui di tingkat akademik, riset Dewinda juga telah diakui secara global. Hasil penelitiannya telah dipublikasikan dalam tiga jurnal internasional dan lima konferensi terindeks Scopus, termasuk di Springer Q1. Ia juga berkesempatan menghadiri MICCAI Workshop di Kanada, konferensi paling bergengsi untuk AI dalam analisis citra medis, dan berhasil meraih Best Poster Presentation Award di ajang tersebut.
Selain publikasi ilmiah, bersama dosen pembimbingnya Prof Dr I Ketut Eddy Purnama ST MT, Dewinda juga telah menghasilkan dua paten nasional, yakni SICOSA2U dan iBrain2U yang berfokus pada sistem klasifikasi penyakit otak berbasis AI. Dengan inovasi ini, ia berharap bahwa AI tidak hanya menjadi alat riset, tetapi juga dapat diterapkan dalam praktik medis nyata untuk meningkatkan kualitas diagnosis penyakit otak.
Ke depannya, Dewinda berencana mengembangkan model yang lebih adaptif dengan dataset yang lebih luas agar AI dapat semakin akurat dalam berbagai kondisi pasien. “Harapannya, penelitian ini dapat menjadi pijakan untuk pengembangan sistem AI medis yang lebih inklusif dan bermanfaat bagi dunia kesehatan,” tutup pengulas paper MIDL dan MICCAI tersebut optimistis. (ita)