Kota Malang - Di era yang serba digital, urusan cek kesehatan pun makin praktis dan di ujung jari. Menepis ketakutan banyak orang terhadap jarum suntik, Dosen Vokasi Universitas Muhammadiyah Malang (UMM), Prof. Dr. Ir. Lailis Syafa'ah, M.T., sukses menciptakan aplikasi deteksi anemia mandiri. Hanya bermodal kamera smartphone dan teknologi kecerdasan buatan (AI) yang membaca citra mata, tes hemoglobin kini bisa dilakukan kapan saja dari rumah.
Terobosan teknologi medis ini tidak digarap secara individual. Lailis menggandeng tim dosen dan mahasiswa Vokasi UMM lintas disiplin, termasuk La Febry Andira Rose Cynthia, S.T., M.T. dan Zulfatman, Ph.D. Lewat kolaborasi ini, mereka berupaya menghadirkan layanan deteksi dini kesehatan yang inklusif, praktis, dan mendobrak ketergantungan pada fasilitas klinis konvensional.
“Selama ini banyak orang menunda pemeriksaan karena malas harus datang ke fasilitas kesehatan dan menjalani prosedur ambil darah yang tidak nyaman. Padahal, deteksi dini itu krusial untuk mencegah kondisi yang lebih serius. Saya ingin membuat solusi praktis agar masyarakat bisa lebih sadar dan rutin mengecek kesehatannya secara mandiri,” tegas Lailis.
Wanita yang juga Dekan Vokasi tersebut menjelaskan, bahwa secara teknis aplikasi tersebut bekerja dengan memanfaatkan citra konjungtiva (selaput lendir) mata sebagai indikator visual. Foto mata yang diambil lewat kamera ponsel akan langsung diproses oleh AI yang telah dilatih dengan basis data khusus.
Sistem secara pintar membaca pola kecerahan dan karakteristik warna mata yang berkorelasi dengan kadar hemoglobin (Hb), lalu mengklasifikasikannya menjadi estimasi nilai. Mekanisme ini sukses menggeser praktik uji laboratorium menjadi sekadar sentuhan jari di layar perangkat pribadi.
“Yang kami kembangkan bukan sekadar aplikasi, tetapi sebuah sistem canggih yang mampu menerjemahkan data visual menjadi informasi kesehatan medis. Proses ini membutuhkan pemodelan yang sangat presisi agar hasilnya tetap akurat ketika dipakai oleh berbagai pengguna dengan kondisi berbeda,” jelasnya.
Gagasan revolusioner ini bukan proyek instan. Risetnya bermula dari studi doktoral Lailis di bidang kedokteran yang berfokus pada pemodelan kesehatan melalui variabel citra. Dalam pengembangannya, sistem ini terus "belajar" menghubungkan kondisi mata dengan kadar hemoglobin. Hingga kini, tingkat akurasi aplikasi telah menyentuh kisaran 80 persen, sebuah indikator menjanjikan untuk riset yang masih dalam tahap pengembangan lanjutan.
“Karena riset ini bertumpu pada machine learning, maka semakin banyak dan beragam datanya, hasil analisanya akan semakin tajam. Saat ini sistemnya terus kami sempurnakan agar klasifikasinya makin presisi untuk penggunaan massal,” ungkapnya.
Ke depan, Lailis memproyeksikan aplikasi ini menjadi alat deteksi mandiri harian bagi masyarakat luas. Secara spesifik, pengembangannya juga difokuskan untuk membantu kelompok rentan yang membutuhkan pemantauan hemoglobin rutin tanpa rasa sakit, seperti ibu hamil.
“Harapannya, teknologi seperti ini bisa menjadi jembatan antara masyarakat dan layanan kesehatan. Deteksi dini tidak harus selalu menunggu antrean di rumah sakit, tetapi bisa dimulai dari kesadaran individu dari rumah masing-masing untuk memantau kondisi tubuhnya,” tutup Lailis optimis.(asa-umm)
Comments
Post a Comment